01 · OBJECTIVES

项目目标：把巨型模型压缩成可落地的风控引擎

以知识蒸馏为核心路径，在模型能力、部署成本与推理时延三者之间取得工程最优解。

01

模型压缩：蒸馏出专用小模型

通过知识蒸馏将大型语言模型的知识迁移至轻量化模型，在保持 90% 以上性能的前提下降低计算资源消耗，满足实时推理与边缘部署需求。

目标规模 32B 参数

02

云端部署：支撑实时风险评估

模型部署至云服务器，支持实时风险评估推理。需满足低延迟与高并发需求，选用 T4 GPU 兼顾性价比与推理效率。

4×T4 GPU 服务器

03

精度保障：综合准确率不低于 90%

通过注意力迁移与动态温度调节等策略，确保学生模型对教师模型复杂决策逻辑的继承能力，综合准确率不低于原模型的 90%。

F1-score ≥ 90%

04

低延迟：单次推理 ≤500ms

实时推理需满足低延迟与高并发需求。经 GPTQ 4-bit 量化与 TensorRT-LLM 推理引擎优化，在 T4 GPU 上实现 500ms 级响应。

≤500ms / T4 GPU

02 · PIPELINE

训练流程：从原始数据到上线模型

六个环节首尾相接，数据脱敏与质量控制贯穿始终。

1

原始数据收集

• 数据来源：针对信贷场景，收集行业风险数据集（用户信用记录、交易行为等）
• 数据形态：文本（申请描述、客户反馈）+ 结构化数据（收入、负债率）
• 样本标记：正负样本分别标记高风险与低风险案例，确保多样性

2

预处理与增强

• 脱敏处理：对身份证号、姓名等敏感信息进行脱敏
• 数据增强：同义词替换、上下文裁剪，提升模型泛化能力

3

风险场景标注

• 标注规则：正样本为高风险事件（逾期还款、欺诈行为），负样本为正常履约
• 标签体系：结合业务需求细化风险等级（高 / 中 / 低）
• 质量控制：多人交叉标注 + 专家复核，确保标签一致性

4

模型调优

• 在信贷数据集上微调 DeepSeek-671B 等教师模型
• 优化对逾期率、信用评分等关键指标的预测能力
• 领域自适应：调整学习率、冻结部分层，增强风险特征捕捉

5

知识蒸馏训练

• 离线蒸馏：教师模型 logits 与中间层特征生成软标签
• 注意力迁移：对齐师生注意力权重分布
• 动态温度调节：T=5 平滑起步，逐步降至 T=2

6

量化压缩与部署测试

• 量化：GPTQ 4-bit，经校准集保留关键权重精度
• 引擎：TensorRT-LLM 推理加速
• 验证：性能 ≤500ms；业务准确率 ≥ 原模型 90%

量化前

FP32

全精度权重，显存占用高

显存 −75%

GPTQ 量化后

4-bit

量化后准确率 ≥92%（F1-score）

03 · DISTILLATION

蒸馏架构：教师—学生的三层知识迁移

以 DeepSeek-671B 为知识来源，通过软标签、中间层特征与注意力分布三条通道完成能力下沉。

TEACHER · 教师模型

DeepSeek-671B 通用大语言模型

具备丰富的语义理解能力，适合作为知识来源

离线蒸馏输出 logits 与中间层特征生成软标签，缓解标签噪声

注意力迁移强制对齐师生注意力权重分布，提升"逾期""高负债"等风险关键词捕捉

动态温度调节训练中动态调整温度参数，平衡困难样本与简单样本的学习强度

温度调度：由平滑到聚焦

初始 T = 5 · 平滑标签分布收敛 T = 2

STUDENT · 学生模型

风险评估专用 轻量化模型

参考 LLama-15B 架构优化层间参数分布，适配风险评估任务的稀疏特征提取需求

04 · CLOUD

云服务选型

训练与部署分离：训练侧追求算力密度，部署侧追求性价比。

组件	推荐配置	备注
训练环境	AWS p4d.24xlarge（8×A100 40GB）	需 NVIDIA Collective Communications 库
部署服务器	阿里云 ecs.gn6i-c8g1.2xlarge / 华为云 GPU 型 G6 云服务器	4×T4 GPU / 32GB 显存
存储方案	对象存储 OSS + NAS 并行文件系统	训练数据 / 模型分阶段存储

05 · PLAN

实施步骤：四阶段推进

从数据准备、模型调优到蒸馏训练与量化加速，四个阶段依次推进。

数据准备

• 行业风险数据集（信贷场景）
• 正负样本数据集
• 文本 / 结构化数据混合格式
• 数据脱敏
• 数据增强（同义词替换 / 上下文裁剪）

模型调优

• 领域适配：在信贷数据集上微调教师模型
• 重点优化对逾期率、信用评分等指标的预测能力

蒸馏训练

• 渐进式训练
• 初期侧重 logits 匹配
• 后期增加中间层特征损失权重
• 逐步提升学生模型复杂度

量化与加速

• GPTQ 4-bit 量化，降低显存占用
• 校准集保留关键权重精度
• TensorRT-LLM 部署优化

A

准确率 ≥ 90% F1-score 口径，对比原模型综合性能

B

推理耗时 ≤ 500ms 单次推理，T4 GPU 环境实测

C

量化精度 ≥ 92% GPTQ 4-bit 量化后 F1-score

06 · API SERVICE

API 服务：把模型能力开放给业务系统

模型以常驻服务形式部署于云端 GPU，业务系统通过接口直接调用风险评估与智能咨询能力，无需关心底层算力。

01

请求接入 业务系统提交申请描述、客户反馈等文本，以及收入、负债率等结构化字段

02

脱敏预处理 对身份证号、姓名等敏感字段执行脱敏处理，与训练阶段保持一致的数据口径

03

模型推理 TensorRT-LLM 推理引擎加载 4-bit 量化模型，在 T4 GPU 上完成风险判断

04

结构化输出 返回风险等级、判断依据与评估结论，结果可直接归档与流转

风险评估推理

输入客户申请信息与交易行为数据，输出风险等级（高 / 中 / 低）及判断依据，支持实时调用。

风险报告生成

按调用请求生成结构化风险评估结果，供业务系统直接归档、打印与后续流转。

智能咨询问答

以自然语言方式提供农业担保业务咨询，支撑前端咨询页面与客服场景的对话式调用。

≤500ms单次请求响应（T4 GPU）

4×T4推理算力 / 32GB 显存

高并发面向实时推理场景设计

常驻服务云端 GPU 服务器部署

07 · DELIVERABLES

交付成果

模型、报告与交互界面三位一体，可直接投入业务使用。

可部署的风险评估模型

完成蒸馏与量化的农业担保专用模型，可直接部署至云端 GPU 服务器提供实时推理服务。

风险评估报告

完整的农业担保风险评估报告，覆盖模型能力验证、精度指标与业务适用性分析。

用户咨询 UI 操作页面

面向业务人员的模型交互界面，支持以自然语言方式发起风险评估与业务咨询。