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在经历开发阶段一系列调试、验证之后，模型被正式部署到生产环境中，此时模型研发人员面临的挑战才刚刚开始。在开发阶段研发人员使用静态样例集进行训练，但在生产环境中模型需要应对来自真实世界的动态数据。当模型部署在生产环境之后，它可能会在毫无预兆的情况下，业务指标快速下降，开发中的静态训练数据与生产中的动态数据之间的差异，或是特征与输出数据之间变量关系的变化是导致指标下降的主要可能因素。

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错误码 若请求错误，服务器将返回的JSON文本包含以下参数： error_code： 错误码。 error_msg： 错误描述信息，帮助理解和解决发生的错误。

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步骤六：前端与用户交互界面开发 使用 Gradio 和 Streamlit 搭建前端界面。 实现用户上传文档、创建知识库的功能。 设计用户界面，包括问题输入、知识库选择、历史记录展示等。 步骤七：部署测试与上线 部署问答助手到服务器或云平台，确保可在互联网上访问。 进行生产环境测试，确保系统稳定。 上线并向用户发布。 步骤八：维护与持续改进 监测系统性能和用户反馈，及时处理问题。

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后即可在模型服务管理-已下发的模型服务列表中查看记录，并进行下一步应用功能体验 注：完成此步骤后即可在边缘节点进行二次集成已下发的模型服务，具体的集成方式可在文档-某图像任务类型-模型发布中查找对应的SDK开发文档进行集成开发 下发时可以通过高级配置设置服务运行的host和port。

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AIHC-Daft算子开发使用指南 数据处理算子可使用百舸提供的 aihc-daft 包进行开发。aihc-daft 是百度 AI 异构计算平台（AIHC）推出的多模态 AI 数据处理框架，基于 Daft 构建，提供开箱即用的数据处理算子库，支持单机多核到多机分布式的弹性扩展，面向 AI 训练数据生产场景。 Daft 核心特性 弹性分布式执行 。

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训练模型 BML上提供了预置模型调参、NoteBook建模、自定义作业三种开发模式，开发难度和开发的灵活性程度不一，分别满足不同水平和需求的开发者。 当前NLP方向仅支持使用者最多的预置模型调参，后续将陆续支持NoteBook建模、自定义作业开发模式。 本文将采用预置模型调参开发模式示意训练模型的基本步骤。

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如有其它问题，请在百度智能云控制台内 提交工单 反馈。 请求说明 请求示例 HTTP 方法： POST 请求URL： 完成训练后可在服务列表中查看并获取url。

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Notebook导入数据集 BML基于Jupyter提供了在线的交互式开发环境，在此基础上也为用户提供了便捷导入数据集的方式。 通过平台导入 先点击数据总览，并点击创建数据集，将数据集上传到 BML 平台进行纳管。 进入Codelab Notebook，点击导入数据集插件，并选择从平台数据集的导入方式，选择已经在平台纳管的数据集进行导入。

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