技術服務
Docsaid 是一個專注模型研發與長期維運的深度學習工作室。
我們把真實業務需求轉成可維護、可部署、可演進的 AI 模型模組，重點在模型本身的品質與可靠性。
我們以小規模的工程師群組與穩定交付流程，與你方團隊並肩合作：在既有系統與流程上接軌、補足人力縫隙，協助模型上線並持續優化。
註：前端／後端僅作為模型展示、評測與接入的輕量配套，不是我們主力服務。
為什麼找我們？
- 模型為中心：以任務指標為導向（mAP、F1、TPR@FPR、Latency 等），把時間與資源集中在模型品質與穩定性。
- 快速上手、低風險：不必擴編就能開始；我們提供現成的資料治理、實驗追蹤與評測腳手架。
- 嵌入式協作：與你現有的資料／產品／工程團隊協作，沿用你的工具鏈，不干擾既有節奏。
- 結果可度量：Benchmark 看板（PR 曲線、混淆矩陣）、多模型／多資料版本比較。
- 推論實務最佳化：ONNX／TensorRT、量化；支援本地與私有環境部署，含監控與回放分析。
- 安全與合規：可簽 NDA、PII 遮蔽、資料與實驗全可追溯，符合審計要求。
- 透明與可回滾：明確的迭代目標、變更紀錄與回滾策略。
經典專案
- DocAligner：建立指標體系、資料版本化與可視化報表，讓每次改版可量化、可追溯、可解釋。
- MRZScanner：端到端流程涵蓋前處理、定位、辨識與校驗，強調精度 × 延遲的實務平衡。
我們擅長
A. 文件理解模型
- A1 文字偵測：文件／場景文本區塊定位、旋轉校正、噪點抑制
- A2 文字辨識：中英文／數字與特殊域（含 MRZ）；錯誤校正與字典約束
- A3 版面理解：區塊分類、階層解析、表格抽取、鍵值對擷取（Form/Invoice/ID）
- A4 文件對齊：多模板匹配、幾何／語義對齊、品質量測（採 DocAligner 方法論）
B. 物件偵測模型
- B1 訓練管線：資料治理／標註流程、增強策略、實驗追蹤（mAP、F1、Latency）
- B2 專案化重構：具備將 Ultralytics 等框架拆解重構為專案專用模組的經驗（Head／Loss／Aug／訓練指令集自定義）
- B3 推論最佳化：ONNX／TensorRT、量化、批次與串流
C. 人臉相關模型
- C1 人臉定位：多人臉／小人臉／偏轉場景的穩定偵測
- C2 關鍵點定位：5/68+ 點，對齊與姿態估計（roll/pitch/yaw）
- C3 人臉辨識：特徵嵌入、庫存管理、閾值校準與去重
- C4 活體檢測：靜態／動態挑戰，RGB／IR 可擴充
推論、評測與輕量配套
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部署與推論：
- E1 模型打包與 CI/CD、版本化、回滾與回歸測試工作流
- E2 ONNX 部署：圖優化、算子對齊、吞吐／延遲平衡、離線批處理
- E3 C++ 推論引擎：本地加速、資源監控、記憶體與佇列管理（封閉網段友善）
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Benchmark 與可視化：
- F1 PR 曲線、混淆矩陣、速度–精度曲面，多模型／多資料版本比較
- F2 週期報表與里程碑回顧，用於內部討論與決策
以上皆屬為模型服務的配套：目的在於更容易測試、展示與接入；不是大型前後端開發案的承諾。
協作方式
- 模型模組維運：以單一模型模組為核心，按週期交付（指標提升／效能優化／資料更新）。
- 短期專案合作：聚焦特定工作（如追蹤模組導入、推論最佳化、評測體系建置），目標清楚、時程可控。
- 長期顧問支援：協助你的團隊導入流程與方法論，建立內部可持續能力。
已有模型或資料？ 我們可直接接手維護並建立基準。 仍在探索階段？ 先用方法論快速搭建可量化的起跑線，再穩健擴張。
合作流程
- 需求溝通：釐清業務目標、現況與限制（約 30–60 分）。
- 工作方案：提出拆解、時程與風險評估，確認交付物與驗收指標。
- 啟動迭代：以 1–2 週為節奏迭代，持續提交結果與差異報告。
- 驗收與移交：指標達成後移交文件／程式／部署腳本；可續約維運。
服務總覽
以下為各主要服務的快速匯總，可依需求選擇合適的項目：
顧問合作（週工時切分）
適用情境：需要穩定的模型研發/評估建議，但暫無大型專案；以每週固定天數取得支持，與你方團隊協作而非取代
交付內容：每週顧問/技術支援、模型與資料決策建議、階段性成果與進度紀錄
預估時程：按週期彈性協作
備註：遠端或定期會議皆可；適合持續優化與多次小幅迭代
單一模型模組：開發與長期維護（模組制）
適用情境：聚焦一個 AI 模型模組，長期迭代與維護（典型如 DocAligner：文件對齊/版面理解），我們負責把模型做穩、做準、可持續演進
交付內容：訓練模組 + 推論模組 + Benchmark 前端（多模型/多資料比較），版本化與維運紀錄
預估時程：長期維運；以迭代週期交付
備註：新增能力（如在 DocAligner 基礎上擴充版面語義/鍵值抽取/ReID）視為新模組，另行估價
MVP 原型：從 0 打造可展示的模型產品（進階專案）
適用情境：需要從 0 開發 MVP：模型選型/訓練、推論部署與輕量前後端整合，用於驗證價值與內部展示
交付內容：MVP（模型 + API + 輕量介面），專案說明與操作指南
預估時程：約 1 ～ 2 個月起（依範疇）
備註：分階段里程碑交付，可簽 NDA / 合約；前後端以「模型展示/評測」為主，不承諾大型平台開發
常見疑問
我們適合／不適合
- 適合：需要把模型真正落地、重視長期維運與版本化、偏好小團隊直接對接。
- 可能不適合：需要大量人力短期大規模佈建、或要求自訓大型語言模型（LLM）與雲端巨量算力。
聯繫方式
你可以依照以下步驟啟動合作流程：
- 填寫需求表單：不論是優化現有模型、建立新任務流程，或想先討論可行性，都歡迎來信。
- 回覆與討論：我會在 1 ～ 2 個工作日內回覆，視情況安排簡短通話或需求討論。
- 啟動服務：雙方確認範圍與交付方式後，即可正式啟動任務。
- 📮 聯絡信箱： docsaidlab@gmail.com
- 🌐 技術文章與專案紀錄：https://docsaid.org
合作需求表單
請填寫以下資訊，我會在 1 ～ 2 個工作日內回覆您。
其他補充說明
- LLM / RAG / Chatbot 等 NLP 專案：可提供初步技術建議與系統評估；因算力限制，不提供自訓 LLM 或大規模語言任務開發。
- 非本地（台灣）或英語系市場之服務：因跨時區溝通、NDA 與合規因素，時程另行評估；歡迎先來信討論。