‌豆包可以自己训练‌，但需要具备一定的技术基础和数据处理能力。‌关键亮点‌包括：‌开源框架支持‌、‌自定义数据集‌、‌模型微调能力‌和‌本地化部署选项‌。以下是具体分析：

1. ‌开源框架支持‌
   豆包基于主流AI框架开发，支持TensorFlow、PyTorch等工具，用户可下载源码并修改模型结构或训练逻辑。

2. ‌自定义数据集‌
   用户需准备标注好的数据（如文本、图片等），格式需符合模型输入要求。数据质量直接影响训练效果，需清洗和预处理。

3. ‌模型微调能力‌
   提供预训练模型权重，用户可通过迁移学习在特定领域（如医疗、金融）微调，减少训练时间和算力消耗。

4. ‌本地化部署选项‌
   支持将训练后的模型导出为轻量化格式，部署到本地服务器或边缘设备，保障数据隐私和实时性。

豆包的自主训练适合有技术背景的用户，需平衡数据、算力和需求。普通用户可通过官方预训练模型快速应用，进阶开发者则可深度定制。