不仅仅是超大模型预训练场景中沉淀出了深厚的 AI 工程能力,百度智能云的云原生 AI2.0还对资源弹性、资源利用率、训练推理效率、易用性等通用能力做了全面升级。
使用产品 iOCR自定义模板文字识别 行驶证识别 AI+停车场管理,省钱,更赚钱 交通出行 遨来(上海) 信息技术有限公司是全国首个集成SAP与微信小程序的企业移动解决方案提供商,专注于企业云平台、人工智能、智能软/硬件的研发,提供云平台、云计算、云移动应用等产品。
城市发展中的出行体验完善,室外与室内齐头并进 无论是聚焦于停车行业的智能停车解决方案,还是关注企业或机构整体发展的智能空间解决方案,在根本上都是交通出行领域的一种创新探索与落地实践,是城市管理与服务水平的提升在出行领域的一个反映。 过去,大众对出行领域的关注,往往侧重室外空间,智慧城市、智慧交通等整体化解决方案,其核心目标之一往往是治理拥堵,让道路更畅通、让城市运行效率更高。
可以看到左侧清晰的提供了七个模块:数据服务、大模型训练、大模型管理、大模型服务、Prompt工程、插件应用、平台管理。 2、开发流程体验 千帆大模型平台覆盖从数据管理、数据标注、模型开发、模型纳管、部署上线的AI能力研发与应用全生命周期建设和管理。面对这么多模块,作为小白肯定不知道从何处下手,而千帆就提供了一个特别好的开发流程。那么就先按照这个流程来小试牛刀。
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大模型场景调优及应用概要设计》 《大模型场景调优及应用技术要点》 方案设计 以模型效果为目标,提供技术方案设计服务,包括但不限于数据治理方案、模型训练方案、模型微调方案、工程架构方案、模型评估方案等内容; 基于上述技术方案,输出重点技术实施要点,包括但不限于prompt调优、agent开发、大模型有监督微调指导、RAG技术架构设计、向量知识库构建等内容。
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组件功能 集成主流深度学习框架,提供开箱即用的深度学习任务提交能力,目前支持以下深度学习框架: 1、TensorFlow( TFJob ) 2、PyTorch( PyTorchJob ) 3、MXNet( MXJob ) 4、PaddlePaddle( PaddleJob ) 使用场景 您可以直接在 CCE 集群上运行深度学习任务,提高 AI 工程效率。
当模型足够稳定强大后,使用者只需要需要提示词工程技能,就可以完成很多功能,达到使用目的。 检索增强生成 Meta AI 的研究人员引入了一种叫做 检索增强生成(Retrieval Augmented Generation,RAG) 的方法来完成一些知识密集型任务,其本质是基于语言模型构建一个系统,访问外部知识源来做到。这样的实现与事实更加统一,生成的答案更可靠,还有助于缓解“幻觉”问题。