ModelEngine – 开源全流程 AI 开发工具链的创新之作
ModelEngine 是由华为开发并开源的全流程 AI 开发工具链，于 2025 年 3 月 27 日在华为中国合作伙伴大会上向全球开发者开源发布，旨在解决 AI 行业化落地过程中数据工程耗时长、模型训练和应用落地难等关键问题，缩短通用大模型基于行业私域数据训练成行业大模型，并开发成 AI 应用的整体周期，加速行业 AI 落地。
核心功能
- 数据使能 ：提供文本、图像、文档等各类数据归集和处理工具，涵盖数据清洗、数据评估、QA 对生成以及知识向量化等关键能力，为大模型训练和 RAG 应用提供高质量语料和知识。内置 50 + 数据处理算子，覆盖多模态数据，还支持自定义算子插件扩展机制，可基于清洗后的文本数据与外置大模型服务自动生成大模型微调 QA 对，并具备 QA 对自动评估 / 留用审核能力，同时内置数据质量评估模式，辅助优化数据清洗流程。
- 模型使能 ：支持模型的部署、训练、微调和推理，并提供一键式操作，显著提升模型训推效率，同时支持 OpenAI 标准推理接口。具备模型权重的上传和版本管理功能，支持模型量化格式转换以及模型权重回收站，方便模型的管理和维护。
- 应用使能 ：为 AI 应用提供一站式开发、调试和发布的工具链，支持低代码编排，提高开发效率，并支持 RAG 框架，便于开发者快速构建和优化 AI 应用。通过灵活的插件扩展能力，可适用于不同的应用场景和需求，实现开发、调试和发布的高效衔接，快速验证应用效果，推动 AI 技术更快地落地于实际业务中.
技术原理
- 数据清洗与预处理 ：内置多种数据清洗算子，支持多模态数据（文本、图像等）的清洗和预处理，通过自动化的数据清洗流程，去除噪声数据，提升数据的可用性.
- 知识向量化 ：利用先进的 Embedding 模型，将文本数据转化为向量形式，并结合向量数据库服务，实现高效的知识检索和管理，为模型训练和应用提供支持.
- 模型优化与推理加速 ：采用混合精度训练和分布式训练技术，提高训练效率，降低计算资源消耗。同时，通过模型量化和剪枝等优化手段，减少模型大小，提升推理速度，尽量保持模型精度.
- 应用编排与部署 ：提供低代码编排工具，支持快速构建复杂的 AI 应用，并支持多种部署方式，如本地、云端、边缘设备等，确保应用在不同环境下都能高效运行.
支持平台
ModelEngine 支持多种硬件平台，能够充分发挥硬件性能优势，以满足不同用户的需求和应用场景，为其提供了更广泛的适用性和灵活性。
团队介绍
ModelEngine 的开发团队为华为开发团队，其在 AI 领域拥有深厚的技术积累和丰富的实践经验，具备强大的研发能力和创新能力，能够为 ModelEngine 的持续发展和优化提供有力保障。
项目资源
业务场景
- 数据处理与知识生成 ：在医疗领域，可以快速处理医学文献和病例数据，生成高质量的训练语料；在金融行业，能够处理海量的金融数据，生成用于风险评估、投资决策等的知识库.
- 模型训练与优化 ：在金融领域，可以快速训练出适合风险评估的模型；在制造业，能够针对生产数据训练出用于质量检测、设备故障预测等的模型.
- AI 应用开发与部署 ：在制造业中，可以快速开发出用于设备故障预测的 AI 应用，通过快速验证和优化，提升生产效率；在教育领域，可用于开发智能辅导系统、学习内容推荐等 AI 应用.