常见问题解答（FAQ）¶
本 FAQ 涵盖了有关 DeepExtension 的常见问题，包括其用途、使用方式、授权模式以及与其他工具的对比。
什么是 DeepExtension？适合哪些人使用？¶
DeepExtension 是一个面向企业的大语言模型（LLM）全生命周期管理平台。
与那些专为 AI 开发人员设计的工具不同，DeepExtension 主要面向 领域专家、业务分析师 和 跨职能团队，并支持他们与 AI 开发人员 高效协作。
DeepExtension 与 W&B、Comet 或 H2O.ai 有什么不同？¶
Weights & Biases、Comet 和 H2O 等工具主要用于实验追踪，面向的是数据科学家，
而 DeepExtension 更关注领域团队的使用体验 —— 提供 UI 驱动的微调、评估与部署流程，
无需代码或机器学习知识。
DeepExtension 是免费的吗？¶
是的。我们提供了一个包含所有主要功能的免费版本，非常适合 个人用户 或 小型团队。
大型团队或企业可通过购买商业版本解锁更多功能。
DeepExtension 是开源的吗？¶
部分开源。
- AI 训练组件（包括 Adapter、GRPO、MLX 训练等）计划以 Apache-2.0 协议开源。
- 核心应用（UI + 生命周期后端）为 闭源，但我们提供了 公开的 Docker 镜像，任何人都可以免费部署和使用。
使用 DeepExtension 是否需要编程技能？¶
不需要。您可以通过网页界面完成：
- 模型训练
- 模型评估
- 模型推理
- 基于文档的 RAG 应用
全部 零代码操作。
但在初始安装阶段（尤其是在 Linux 或 macOS 上），建议由具备 基础 Docker 知识 的人员协助安装。
支持哪些 AI 平台？¶
当前支持：
- CUDA（Linux 或者 Windows (通过 WSL)） —— 支持完整训练功能
- MLX（macOS，Apple Silicon） —— 支持轻量训练
我们正在积极评估支持更多平台，例如 AMD ROCm、ONNX Runtime 和 Windows CPU 推理。
我可以微调自己的大模型吗？¶
当然可以。
DeepExtension 支持多种 参数高效微调方法，如 SFT、LoRA 和 GRPO，全部 无需编码。
如果您有 AI 开发经验，也可以实现自定义训练方法。
我可以离线运行 DeepExtension 吗？¶
可以。
整个平台可以在本地或私有云中 离线运行，无需任何外部 API。
您可以使用本地基础模型进行训练、部署和评估，全部无需联网。
如何安装 DeepExtension？¶
我们提供详细的安装说明，适用于：
- CUDA（Linux 或者 Windows (通过 WSL)）
- macOS（Apple Silicon）
安装过程基于 Docker Compose，如果环境准备完毕，通常可在 30 分钟内完成部署。
详见 安装指南。
仍有疑问？请通过 支持页面 联系我们。