MapReduce

导入完毕后点击详情即可看到数据内容 2.2.2.2模型训练 点击 SFT ,选择 创建训练任务 选择Llama-2-7B，迭代选择10，批处理选择2 点击确定 SFT结束后，就能看到我们训练后的模型了 2.2.2.3创建服务 当模型训练完后，我们想使用自己的模型，我们可以选择模型服务来创建服务 然后我们就可以根据API来进行模型的使用了。

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随着业务的迭代，需要对同一套分库分表进行结构或数据的修改。传统的部署方式是按照数据库数量逐个进行任务，但这容易导致变更遗漏、变更不一致、研发和审批者反复工作等问题。 在这种背景下，企业迫切需要一种高效的批量数据变更方式，能够通过一次提交覆盖多套环境、多个地域、一个分表的所有分片，并确保变更的一致性。这对于企业在规模扩大后的管理问题以及运维人员的挑战是比较大的。

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模型创建-数据上传-模型训练-模型发布全流程可视化便捷操作，最快15分钟即可获得一个高精度模型 高精度效果 ：EasyDL底层结合百度 AutoDL/AutoML技术，针对用户数据自动获得最优网络和超参组合，基于少量数据就能获得出色效果和性能的模型 端云结合 ：训练完成的模型可发布为云端API或离线SDK，灵活适配各种使用场景及运行环境 数据支持 ：全方位支持训练数据的高质量采集与高效标注，支持在模型迭代过程中不断扩充数据

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tools文件夹下提供的是模型更新工具，用在迭代训练模型后，直接拉取新训练的模型，而不用重新下载SDK。 运行demo 打开EasyEdge.exe，输入Serial Num 点击 启动服务 ，等待数秒即可启动成功，本地服务默认运行在 http://127.0.0.1:24401/ 服务运行成功，此时可直接在浏览器中输入 http://127.0.0.1:24401 ，在h5中测试模型效果。

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迭代优化 ：也就是要给出清晰的反馈。如果大模型的回答没有完全满足你的需求，可以尝试更换提问方式，或者指出哪里不对，这样AI可以更好地理解需求并提供更准确的答案。 内容优化 ：就是让它的回答更具体。你问：“今年中国经济怎么样？”。你可以针对上面的回答问：“请细化上面的回答”或者“让上面的回答更加数据化、结构化、专业化”。 上下文 ：在必要时提供足够的上下文信息，确保模型能够在正确的背景下生成内容。

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自动生成附加测试用例 设置期望输出, 选中某个用例后 ① 用户填充期望输出 ② Generate expected output : 生成期望输出 生成候选提示: Generating prompt candidates 点击 右侧 Generate prompts 按钮，生成候选提示列表，每项都有默认打分100 自动评估 点击左下角 Run +60 battles : 启动两两比对评估 系统实时展示迭代过程

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并且支持查找云端模型识别错误的数据，纠正结果并将其加入模型迭代的训练集，不断优化模型效果。 使用流程 1、在BML平台公有云部署的操作页面，点击『部署模型』，新建模型部署的任务。 2、填写相关信息，完成创建。 2、完成创建后回到操作页面，点击『查看详情』，查看配置信息，并获取『接口地址』信息。 3、点击控制台，进入百度智能云-BML控制台，创建应用。

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2 AppBuilder 使用 ​ 百度智能云千帆 AppBuilder 是一个功能强大的 Agent 创建工具，可以通过提示词与工具，进行零代码创建 AI原生应用，并在不断迭代升级中（ AppBuilder 详细使用操作指南 ）。 ​ 在 百度智能云官网 中，点击 立即使用 ， 创建应用 即可到 AppBuilder应用 的创建界面了。

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