灵境 LingJing · 系统 + 模型 双引擎

自己的数据
自己的模型

灵境训练台把"数据 → 标注 → 训练 → 验证 → 交付"装进一套私有化平台;
模型货架上的成品识别模型,开箱即用、按需购买。

TRAINER PLATFORM · 训练管理平台

从一堆图片,到一把模型

把散落在各处的图片、标注、训练任务和交付包集中到一套平台:谁来标、训了什么、验证结果如何、交给了谁,全部有据可查。

🏷️

标注协同

预设类别 + 多人分工,标注员只选不填零出错;抽检质检与 KPI 看板内建。

🗃️

数据集版本管理

压缩包批量导入、版本打包 MD5 锁定、按客户/租户隔离,可追溯可复现。

🚄

集中训练调度

没有 GPU 也能训练,普通 CPU 即可上手;有 GPU 则多 Worker 租约调度,进度曲线实时回传,失败一键重试。

三端导出验证

ONNX/TorchScript 导出,Python/Go/Java 三端推理一致性全部通过才允许发布。

🔐

加密交付与授权

AES-256-GCM 加密交付包,License 绑定有效期与设备,防转发防扩散。

🐳

私有化部署

Docker Compose 一键上线,数据全落本机,纯内网可用,开放 API 供系统集成。

MODEL STORE · 模型货架

不必从零训练,开箱即是成品

我们把高频场景训练成成品模型持续上架:接入灵境视觉系统直接启用,或独立交付到你的系统——两种买法,一种省心。

更多模型陆续上架:安全帽、工作服、陌生人闯入、人脸考勤……你的场景没有现成模型?我们可以用你的数据定制训练。

PIPELINE · 交付链路

一条流水线,从数据到模型

无论是平台自训的专属模型,还是货架上的成品模型,交付都走同一条被验证过的流水线:验证不过不出包,加密不到位不发货。

🖼️
数据采集
现场图片 / 历史录像
🏷️
标注协同
预设类别 · 多人分工
🚄
集中训练
CPU / GPU 均可调度
三端验证
精度一致性门禁
🔐
加密交付
License 授权下发
📺
端上运行
视觉系统 / 独立部署

数据集按版本打包、MD5 锁定;模型以加密交付包 + License 下发——客户拿到的是"可用且受控"的模型,而不是一份可以随意转发的权重文件。

5+
成品模型已上架
90%+
佩戴类识别准确率
3 端
推理一致性验证门禁
1 天
Docker 完成私有化上线
SCENARIOS · 行业场景

一间后厨到一座仓库,
模型各就各位。

平台与模型按规模伸缩:小到一家门店的着装合规,大到集团多工厂的模型集中管理与统一交付。

🏫

学校食堂 · 明厨亮灶

口罩/厨师帽/鼠患/明火四件套值守,违规抓图留证,迎检报表一键导出。

模型货架 + 灵境视觉
🏭

食品加工厂

更衣着装、虫鼠防控、火情监测全覆盖;多产线模型版本集中管理。

训练平台 + 模型货架
📦

仓储物流

夜间鼠患与明火 AI 值守,货物区域陌生人预警,告警分钟级推送。

模型货架
🍲

连锁餐饮

百家门店统一模型版本、分级授权,总部一屏看全部着装合规率。

训练平台
🏢

系统集成商

把模型能力装进你的解决方案:开放 API/SDK 对接,白标交付受控模型。

平台 + 定制训练
💊

药房 / 无尘车间

口罩合规强制场景的典型客户:识别 + 留证 + 报表,一次部署长期值守。

模型货架
FAQ · 常见问题

你可能想问

训练平台和成品模型可以分开买吗?
可以。训练管理平台按部署规模授权,交付后用自己的数据训练与管理模型;模型货架按模型与点位授权,可单独购买。两者配合时,平台可以直接纳管货架模型的专属定制版本,持续迭代。
数据不出内网,能用这套系统吗?
这正是平台的设计前提:Docker Compose 一键私有化部署,数据集、训练权重、交付包全部落在本机存储,训练调度到内网 GPU 服务器,支持纯内网运行。
训练一个模型需要多少张图、多久?
常见二分类场景(口罩/厨师帽等)每类 200~500 张即可达到可用精度。平台内建标注协同与预标注辅助,通常 2~3 个工作日完成一轮标注与训练;我们把全流程做成流水线,不需要算法工程师驻场。
成品模型怎么交付、怎么防扩散?
两种形态:接入灵境视觉系统直接启用;或独立交付模型文件(TorchScript/ONNX)。交付包 AES-256-GCM 加密,License 绑定有效期与设备、运行时内存加载不落盘,配合授权计数与吊销机制防止转发扩散。
模型以后怎么升级?
模型以版本包下发(MD5 锁定),按客户灰度替换;专属模型在训练平台上直接迭代——badcase 回流成新的标注数据,训练出新版本再走同一套验证门禁交付。
我们已有自己的业务系统,能接吗?
可以。平台提供开放 API Key 与完整的任务/模型/产物查询接口;模型侧提供 ONNX/TorchScript 与三端 SDK(Go/Java/Android),Java/Go 验证器保证与 Python 基准逐位一致。

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把模型这件事,
变成一条流水线

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