Exowatt 为告警分流和能源市场分析微调 Qwen3 模型

Exowatt 使用 Amazon SageMaker AI 无服务器模型定制功能，微调了两个 Qwen3 模型，用于告警分流和能源市场分析。AWS Machine Learning Blog 的一篇博文报告称，这两个模型的表现都超过了前沿模型基线。Qwen3-1.7B 在边缘告警分流测试中的宏平均 F1 值为 0.911；Qwen3-14B 在云端能源市场分析测试中的宏平均 F1 值为 0.975。这些结果仅适用于所测试的特定任务。 Exowatt 可复用的流水线结合了精选数据、经过核查的改写文本、微调和评估。它支持边缘模型离线部署在 CPU 上，也支持为能源市场分析提供云端推理。博文报告的云端推理成本为每 1,000 个答案 0.60 美元，而 Claude Opus 4.7 的成本为 29.26 美元。

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