腾讯云 TI-ONE 训练平台

腾讯云 TI-ONE 训练平台是面向大语言模型开发的云原生训练平台，依托腾讯云基础设施，接入开源MoE模型Hunyuan-Large，提供模型训练、微调、部署全流程能力。核心功能包含大模型分布式训练、定制化微调、模型部署推理、数据处理工具、训练监控等服务，目标用户为AI算法研发人员、大模型创业团队、互联网企业AI部门、高校AI实验室等，适合开展大规模大模型训练、行业定制模型微调、大模型产品落地开发等场景。

主要功能

• 大模型分布式训练：平台针对大参数模型训练优化了分布式训练框架，支持Hunyuan-Large这类大规模MoE模型的多卡多节点集群训练，用户可根据自身模型参数规模选择匹配的计算资源配置，平台自动完成集群资源调度与通信优化，降低大规模训练的部署门槛。
• 定制化模型微调：支持多种微调模式，包括全参数微调、LoRA低秩适配微调等，用户可上传自有行业标注数据集，按照引导设置微调参数、训练轮次、学习率，即可基于Hunyuan-Large基座训练出适配自身业务场景的定制化大语言模型。
• 一站式模型部署：完成模型训练或微调后，用户可直接在平台内发起模型部署申请，平台自动完成模型环境配置、容器打包、算力分配，支持API调用模式与实例部署模式，部署完成后可直接通过接口接入自有业务系统，无需额外配置线下环境。
• 训练全链路监控：平台提供可视化训练监控面板，用户可实时查看训练过程中的损失值变化、算力占用率、训练速度、每轮迭代耗时等数据，支持异常告警推送，当训练过程出现中断或资源不足时，会及时通过站内信或绑定账号通知用户。
• 训练数据预处理工具：内置大语言模型训练常用的数据预处理工具集，支持文本去重、格式转换、噪声过滤、分词处理等操作，用户可直接上传原始语料数据，在平台内完成预处理后直接接入训练流程，无需在本地完成数据处理工作。
• 开源基座模型接入：除官方接入的Hunyuan-Large开源MoE模型外，平台还支持用户接入其他开源大语言模型基座，用户可上传自行下载的模型权重文件，按照平台要求配置模型结构后，即可使用平台的训练与微调能力开展研发工作。

怎么使用

1. 1. 进入腾讯云TI-ONE训练平台官网，使用腾讯云账号完成登录，未注册账号需要先完成腾讯云账号注册与实名认证。 2. 在控制台进入大模型训练模块，选择需要使用的基座模型，可选择预置的Hunyuan-Large或上传自有自定义基座。 3. 上传准备好的训练数据集，使用平台内置工具完成数据预处理，设置训练参数、选择对应的计算资源集群。 4. 启动训练任务后，在可视化监控面板查看训练进度与各项指标，根据训练效果调整参数或暂停调整训练方案。 5. 训练完成后，选择部署方式发布模型，获取调用接口地址，将接口接入自有业务系统即可开始使用。

适合什么人群

• AI算法研发人员（大模型训练研发）
• 大模型创业团队（定制模型开发）
• 互联网企业AI部门（行业大模型落地）
• 高校AI实验室（大模型学术研究）
• AI应用开发者（大模型应用二次开发）
• 自动驾驶企业（多模态大模型训练）

用 腾讯云 TI-ONE 训练平台 做专属行业垂类大模型微调

你可以直接打开浏览器访问腾讯云 TI-ONE 训练平台官方地址，登录腾讯云账号后在首页导航栏找到微调专属入口，就能开启垂类模型定制流程。首先上传整理好的行业专属标注数据集，平台自带的内置数据处理工具会自动完成格式校验、去重清洗，你可以基于平台原生接入的Hunyuan-Large等开源大模型基底，选择LORA、全参数微调等不同训练模式，按需配置用到的GPU算力资源，提交任务后就能实时查看训练进度与损失曲线，任务完成后直接导出适配行业场景的定制化微调模型包。

快速部署大模型在线推理服务

完成模型训练或微调后，你可以直接在平台的任务管理列表中找到已生成的模型产物，一键跳转至部署推理模块。你只需配置好推理实例的算力规格、并发响应参数，选择对应的模型文件确认提交，等待数分钟就能生成可直接调用的在线API接口，同时平台还自带可视化的推理测试页面，你可以直接输入验证文本测试模型响应效果，调试完成后就能把接口对接至自有业务系统使用。

开始使用 腾讯云 TI-ONE 训练平台

你只需通过浏览器打开平台官方网址，使用腾讯云账号完成实名认证后即可开启使用，新用户可以先领取平台提供的免费试用额度，用来测试小参数模型的基础训练、微调功能，免费额度仅支持短时间小范围测试，无法支撑大规模训练任务。平台采用实际使用量的计费模式，支持按需计费和包年包月两种付费方式，算力资源的具体定价以官网公示为准，临时测试任务推荐选择按需计费模式，任务完成后及时释放闲置算力即可控制成本，长期稳定开展大模型研发的团队可以选择包年包月模式获取更优惠的资源价格，刚上手的用户建议先从官方提供的公开示例数据集入手跑通全流程，熟悉各模块操作后再导入自有业务数据开展定制任务。

编辑点评

这是腾讯云推出的云原生大模型训练平台，接入了开源的大规模MoE模型Hunyuan-Large，为大模型研发人员提供从数据处理、训练微调到部署推理的全流程服务。依托腾讯云的云计算基础设施，平台可以支撑大参数规模模型的分布式训练，解决了本地资源不足无法开展大规模大模型训练的问题。平台适配了不同研发需求，既支持全参数训练也支持轻量化微调，满足不同资源预算团队的需求，训练完成后可直接一键部署，缩短了大模型从研发到落地的周期。对于想要基于开源大模型开展定制化开发的团队来说，该平台可以省去自行搭建训练集群的流程，将精力集中在模型研发与业务适配环节。

价格与免费额度

腾讯云TI-ONE训练平台按照实际使用的计算资源与存储资源进行计费，新用户可以领取一定额度的免费试用资源，免费额度仅支持小参数模型的短时间训练测试，无法支撑大规模训练任务。付费模式支持按需计费与包年包月两种，按需计费按照实际使用时长结算，适合临时训练任务；包年包月适合长期稳定开展研发的团队，价格会相对优惠，算力资源价格从每小时几元到上百元不等，取决于选择的GPU卡型与数量。建议中小团队选择按需计费模式，根据训练任务启动资源，完成后及时释放，控制研发成本。

优点与不足

能帮你做的 8 件事

1. 01大模型分布式训练
2. 02定制化模型微调
3. 03一站式模型部署
4. 04训练全链路监控
5. 05大模型训练场景的常用方案
6. 06AI训练平台场景的常用方案
7. 07AI算法研发人员（大模型训练研发）的日常效率工具
8. 08先用免费额度验证需求再决定付费

更新历史

• 2026.09.15页面资料核验与信息更新
• 2026.07.27腾讯云 TI-ONE 训练平台 收录进 Toolifai 目录

常见问题