生成式人工智能应用工程师
生成式人工智能应用工程师 《生成式人工智能应用工程师》课程培训标准由工业和信息化部教育考试中心和百度联合发布，百度基于标准精心打造培训课程，岗位分为初、中、高三个级别，对生成式人工智能行业人才培养具有很强的指导性。
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工作站，一体化解决模型开发、部署、迭代问题； 内置飞桨EasyDL桌面版零门槛开发平台，具有自主研发、功能全面、离线开发、开箱即用等核心优势。
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解决方案模板
此外，大模型还能够进行故障根因分析，帮助快速定位网络故障的原因，以及实现网络的智能优化，通过持续的数据分析和模型迭代来不断提升网络性能。 最后，这种大模型在运营故障的预判和预警方面也发挥着重要作用。通过对大量运营数据的分析，模型可以预测潜在的故障和问题，为运营商提前发出警告，从而降低故障发生的概率和对服务质量的影响。
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多种建模方式 表单式交互 用户可以通过表单式交互轻松完成模型构建与迭代。 个性化建模 产品也支持在安全的计算环境中，进行个性化建模分析与调优。 快速服务部署 快速部署模型 支持将训练好的模型快速部署和发布，并且可无缝对接到客户的不同业务应用系统中。 服务性能监控 提供服务性能监控，保障服务稳定性；同时支持动态扩容。
云顾问_专家建议_技术支持_系统优化_云管理
哪些资源已经处于性能瓶颈？哪些服务的容错机制没有开启？在没有工具辅助的条件下，人工排查不仅耗时较长，而且容易出现遗漏，效率很低。 解决方案 可用性方面：通过监测如BLB、BCC等实例的地域部署情况，以及BOS、CDS等存储服务是否开启回收站或备份功能，进行容错监测，发现了部分实例存在可用性风险，提供修复建议，达到服务高可用。
