大模型平台常用概念
当数据集过⼤或质量不⾼，可以利⽤⽋采样（采样率⼩于1）来缩减训练数据的⼤⼩；当数据集过⼩或质量较⾼，可以利⽤过采样（采样率⼤于1）来增加训练数据的⼤⼩，数值越⼤训练时对该部分数据的关注度越⾼，但 训练时⻓及费⽤越⾼ ，推荐过采样率范围为[1-5]。 大模型管理相关 集中管理平台训练、压缩及预置的生成式大模型，支持对模型进行评估、压缩及部署。
宝钢
传统钢铁企业与云服务公司的合作，在加速了宝钢技术智能化转型升级进程的同时，也将深化百度智能云通过ABC战略赋能传统产业变革以及不断扩张商业版图。 用云服务加速汽车互联进程 为消费者提供定制化升级服务 作为现代制造业的重要领域，汽车行业因云集大量科技和资源部署，其发展对于国民经济发展意义重大。
[AI行业案例]-AI智能图像识别 口袋里的健康营养师
全部客户案例 - 识菜君 识菜君 识菜君是一款可以随手拍照识别蔬菜营养元素的小程序，由深圳市微尚互动科技有限公司通过“百度AI图像识别技术”+“大健康养生理念”+“小程序”研发出品，旨在为用户提供蔬菜的营养价值、搭配禁忌、适宜人群及菜谱制作等智慧化推荐服务。
创建DPO任务 - ModelBuilder
当数据集过⼤或质量不⾼，可以利⽤⽋采样（采样率⼩于1）来缩减训练数据的⼤⼩；当数据集过⼩或质量较⾼，可以利⽤过采样（采样率⼤于1）来增加训练数据的⼤⼩，数值越⼤训练时对该部分数据的关注度越⾼，但 训练时⻓及费⽤越⾼ ，推荐过采样率范围为[1-5]。 数据拆分比例 ：您可以选择对上面已选择的数据集进行拆分作为测试集，或者指定数据作为测试集。
体验中心 - ModelBuilder
多样性：控制⽣成⽂本的多样性，取值越大，生成文本的多样性越强。 重复惩罚：⽤于抑制重复的⽣成内容，对已生成的token增加惩罚，取值越大，重复生成的现象越小。 系统人设：希望模型扮演的角色，已预置相关prompt模版，可以点击prompt引用。 停止标识：当模型生成结果以stop中某个元素结尾时，停止文本生成。最多设置4个，单个长度不超过20个字符。
AquilaCode-multi - ModelBuilder
说明： （1）影响输出文本的多样性，取值越大，生成文本的多样性越强 （2）取值范围：正整数 top_p float 否 说明： （1）影响输出文本的多样性，取值越大，生成文本的多样性越强 （2）取值范围 [0, 1.0] penalty_score float 否 通过对已生成的token增加惩罚，减少重复生成的现象。
[AI行业案例]-无损还原车辆形象，轻松打造个性车辆检测报告
同时，显著减少公司设计人员处理图片的工作量，人工扣图时间从30分钟缩短到1分钟以内，效率提升30倍。 案例故事 核心诉求 此前，AutoX3车辆健康状况检测应用中的车辆形象展示均由设计人员手工处理。工作人员需逐一拍摄车辆外观照片，手动扣图后，再上传系统。工作量大，且效果不佳。因此，借助百度大脑AI技术来高质量、高效率完成图片处理工作，是AutoX3的核心诉求。
测试方法 - 向量数据库
数值越大构图效果越好，构图时间越长，固定为200 写入数据集后，会依次使用不同的M和efConstruction值构建索引测试召回率和QPS TestCase.HNSW.Search.ef 向量索引类型为HNSW的检索参数： ef：搜索过程的动态候选集的大小 在进行召回率和QPS测试时，会依次尝试使用列表中的ef参数测试召回率和QPS。同一数据集，召回率越高，即ef参数设置越大时，QPS越低。
StarCoder - ModelBuilder
说明： （1）影响输出文本的多样性，取值越大，生成文本的多样性越强 （2）取值范围：正整数 top_p float 否 说明： （1）影响输出文本的多样性，取值越大，生成文本的多样性越强 （2）取值范围 [0, 1.0] penalty_score float 否 通过对已生成的token增加惩罚，减少重复生成的现象。
查看实例 - 向量数据库
适合业务稳定的长期需求，价格比按量付费更实惠，且购买时长越长，折扣越多 后付费 ：属于按量付费，即按小时扣费，根据实例配在北京时间整点扣费并生成账单。
