前沿实验室正押注 AGI 模型将强大到让你不再需要任何定制。我们对此持不同看法。基于封闭平台构建意味着你只是在“租赁”智能。房东（平台方）制定规则，并可能随时通知你不再续约你的微调“租约”。作为 AI 原生团队，我们认为你应该拥有自己的 AI。你的数据、你的领域专业知识、你的护城河，都应由你掌控。今天就在 Fireworks AI 训练平台开始训练。https://fireworks.ai/train

训练你自己的 AI | Fireworks AI

来源: https://fireworks.ai/train Fireworks Logo (https://fireworks.ai/) FIREWORKS 训练 —— 现已开启预览

在前沿水平训练和部署你的模型

全参数训练、自定义损失函数以及前沿强化学习。所有这些都运行在相同的底层基础设施上，该基础设施已为 Cursor、Vercel 和 Genspark 提供生产级服务。

拥有你的模型，掌控你的未来。让你的数据成为你的护城河。

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三种入口，一个平台

从你的现状出发，按需拓展至任意深度。

训练与推理在同一平台上协同工作。选择你所需的控制级别。

大规模部署定制模型

在单张 GPU 上服务数百个微调模型

训练出优秀的模型只是成功的一半。Fireworks 的多 LoRA（Multi-LoRA）部署可在单张 GPU 上服务数百个个性化 LoRA 模型，一键部署，且无需额外的基础设施成本。你的训练飞轮产生更优质的模型，而多 LoRA 技术让部署这些模型在经济上变得可行。

经过生产环境验证

构建未来的 AI 团队都在 Fireworks 上训练

来自博客

大规模训练开源模型时来之不易的经验教训

与其他方案的对比

Fireworks AI 是唯一结合全频谱训练与内置推理的平台

替代方案示例局限性Fireworks 优势封闭模型OpenAI, Anthropic无权重所有权。成本高。零可移植性。无重新训练循环。✅ 完全由你拥有的开源模型。持续重新训练和重新部署。仅训练分散的供应商在此训练，在别处部署。每次迭代都需支付迁移成本。✅ 统一平台。训练完成 → 模型上线 → 收集数据 → 重新训练。云原生AWS, GCP训练和推理是孤立的。缺乏开源模型专业知识。✅ 模型无关。从训练到推理一键热加载。自建管理PyTorch 分布式在首个模型训练前需花费 3-6 个月的基础设施工作。持续运维负担重。✅ 第一天即可部署。工程师构建应用，而非处理 DevOps。

“预览”是什么意思？这具备生产环境可用性吗？“预览”意味着该平台目前已上线并正在处理真实的生产工作负载。Cursor、Vercel 和 Genspark 目前都在生产环境中使用 Fireworks Training。这也意味着在正式发布（GA）之前，定价和部分功能仍在稳定中。如需企业级 SLA 和 GA 时间表，可向我们申请。 如有特定需求，请联系我们的团队 (https://peppy-lollipop-c33af6.netlify.app/#)。

我的训练数据会被用于训练 Fireworks 的模型吗？不会。你的数据仅用于微调你的模型。我们不会使用或分享你的训练数据用于任何目的，并坚定执行我们的零数据保留政策 (https://docs.fireworks.ai/guides/security_compliance/data_handling)。

Training Agent（训练代理）、Managed Training（托管训练）和 Training API（训练 API）之间有什么区别？

1. Training Agent 完全自动化：描述你的目标，上传数据，即可获得已部署的模型。无需机器学习知识。目前仅支持 LoRA。
2. Managed Training 让你控制训练方法（SFT、DPO 或 RFT），而我们处理所有基础设施。支持全参数训练。
3. Training API 提供完全的算法控制权：自带训练循环，编写自定义损失函数，运行前沿强化学习。适用于高级 ML 团队和研究人员。查看上述对比表了解完整详情。

一次训练运行需要多长时间？ 这取决于模型大小、数据集大小和训练方法。在 Qwen3 8B 上使用数千个示例的小型 LoRA 任务通常在一小时内完成。在前沿模型上进行大型全参数训练则需要更长时间。查看我们文档中的成本估算器 (https://docs.fireworks.ai/fine-tuning/rft-cost-estimator) 以获取不同场景的估算。

今天就开始构建

今天构建你持续学习的飞轮

无论你是寻求完全自助式（代理式）工具、托管服务，还是需要我们 Training API 提供的全面控制和粒度，Fireworks AI 训练平台都能帮助你训练任何开源模型，以提供前沿水平的性能。