JevKit – 为 JEV 模型提供本地微调与评估工作室

在本地用少量标注数据微调小型分类模型，无需云服务

痛点

开发者对小型 LLM 微调感兴趣，但不知从何下手；同时 JEV 模型因高效和低成本受到关注，但缺乏易用的本地微调与评估工具。现有项目如 Shrewd 和 JevEval 展现了需求，但尚未形成完整工作流。

方案

提供一个桌面应用或 CLI，引导用户导入数据集、选择小型模型（如 JEV 兼容模型）、一键微调，并内置评估面板（准确率、混淆矩阵等）。支持导出模型供本地推理。

用户

ML 工程师、数据科学家、独立开发者，希望在本地构建专用分类器。

MVP

支持导入 CSV/JSONL；集成一两个小型模型微调；基础评估指标；导出 ONNX 或 PyTorch 模型。

变现

免费社区版 + 付费专业版（更多模型、自动化超参搜索、团队协作），一次性买断或年订阅。

为何现在

边缘 AI 和隐私需求推动本地微调，JEV 等高效模型正流行，但工具链空白，独立开发者有机会定义标准。