> ## Documentation Index
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# 简介
> Osmosis 是面向 LLM 的后训练平台。我们的 CLI 屏蔽了分布式训练与 RL 流水线设计中的基础设施复杂性。
您可以定义或直接接入自己的 agent loop、工具、reward 和训练数据，其余交给 Osmosis 处理，最终为您交付在性能、成本与延迟上都能超越基础模型的专用模型。
## 快速开始
设置平台 workspace、GitHub repository、本地 clone 和 CLI session。
Onboarding 后，运行已知可用的 example，从 evaluation run 到训练。
使用 AI coding agent 将任务或数据集转成已验证的 rollout。
了解 workspace、训练任务、指标、deployments 和模型管理。
## 使用场景
构建领域特定的提取模型，以基础模型或托管产品成本的几分之一，精确捕获任意文档的结构和内容。
教会 AI agent 使用它们在生产环境中真正会用到的工具。由 Osmosis 驱动的 AI agent 即使在最复杂的多步骤、多工具任务中也能保持可靠。
训练专用编码模型，实现领域特定语言、前端组件和测试的极速生成 —— 无需依赖大模型。
## 为什么选择 Osmosis
我们在平台中内置了原语和工具模块，让 Claude Code、Codex 等 coding agent 能够启动、监控并迭代训练任务。
Osmosis 实现并运维着支撑高性能、高 GPU 利用率训练任务的 RL 算法与基础设施。
Osmosis 与您的评估方案和 coding agent 集成，自动启动再训练任务 —— 无需工程师人工介入。