Dream Machines 官网

Dream Machines 图文介绍：

Dream Machines 2023 年创立于旧金山，创始团队出自 OpenAI 与 Google Brain，致力于“让任何开发者用一杯咖啡的时间拥有自己的大模型”。平台 12 个月内完成 2,300 万美元 A 轮，服务 1,400 家企业与 2 万名独立开发者，累计训练 7,800 个模型，被 The Information 评为“2024 年度最值得关注 MLOps 工具”。核心引擎 Agent-Forge 把数据清洗、超参搜索、分布式训练、量化压缩、上线推理、监控回收到一个指令自动完成，平均节省 85% 工程时间。

主要功能

• 自然语言训练：输入“我要一个中文客服模型，参数 7B，回答速度 <200 ms”，系统自动选数据、分词、训练、压缩。
• Auto-Data：AI 智能体在网络、私域文档、数据库中自动抓取并去重、脱敏、分级标注。
• 超参自搜索：基于贝叶斯优化与 Early-Stopping，自动比较 3,000+ 组配置，输出成本-性能帕累托前沿。
• 一键部署：训练完成即生成 REST/GraphQL/gRPC 端点，可选 AWS、GCP、Azure、本地 GPU。
• 实时监控：追踪延迟、吞吐量、漂移、幻觉率，异常自动触发回滚或微调任务。
• 边缘压缩：自动进行 INT8/INT4 量化、稀疏化、剪枝，适配树莓派、iPhone、Android NPU。
• 多模态支持：文本、图像、音频、代码混合训练，统一 tokenizer 与嵌入空间。
• 协作工作区：产品经理可标注反馈，算法工程师在线改 Prompt，版本像 Git 一样分支合并。

应用场景

• SaaS 创业：1 人团队 1 小时训练出行业问答模型，节省 3 个月 NLP 外包。
• 电商客服：用私有订单数据微调，准确率提升 18%，成本降低 70%。
• 医疗咨询：医院在本地训练医学问答模型，数据不出内网即可上线。
• 教育科技：自动生成带插图的儿童故事音频书，多模态一次性训练完成。
• 金融合规：自动检测模型输出是否含荐股、误导信息，满足 SEC 审计要求。

是否收费

• Free：每月 20 GPU 小时，最大 7B 模型，社区支持。
• Pro：499 美元/月，500 GPU 小时，单卡 A100，邮件支持。
• Team：1,999 美元/月，2,000 GPU 小时，多卡并行，SSO，共享 workspace。
• Enterprise：按需定制，私有化部署，专属 VPC，SLA 99.9%，价格面议。

平台兼容性

• Web 控制台：Chrome、Edge、Safari 最新版。
• SDK：Python、JavaScript、Go、Rust，2 行代码完成推理调用。
• 插件：官方插件 for VS Code、Jupyter、Slack、Teams、Notion。
• 云与本地：支持 AWS SageMaker、GCP Vertex、Azure ML、Kubernetes、裸机。
• 硬件：兼容 NVIDIA、AMD、Intel GPU，支持 Apple M 系列 Neural Engine。

数据安全与合规

• SOC 2 Type II、ISO 27001、ISO 27701 认证，全链路 TLS 1.3 + AES-256 加密。
• 符合 GDPR、CCPA、HIPAA，提供 DPA 与 BAA 协议。
• 支持零数据保留（Zero-Retention），训练数据可完全留存在客户 VPC。
• 企业版通过 FedRAMP Moderate 控制清单，适用于政府与金融客户。

Dream Machines 把“数据准备→训练→压缩→部署→监控”整条 MLOps 链路打包成一个可由 AI 智能体执行的指令，让开发者、产品经理甚至非技术用户都能在 10 分钟内拥有生产级的大模型。其自动化超参搜索、边缘压缩与多云部署能力，显著降低算力成本与工程门槛，真正做到“一句描述，模型上线”。