角色与权限控制列表 - ModelBuilder
QianfanDataFullControlAccessPolicy 完全控制千帆大模型平台数据管理（除数据标注外）的权限 QianfanDataOperateAccessPolicy 运维操作千帆大模型平台数据管理（除数据标注外）的权限 QianfanDataReadAccessPolicy 只读访问千帆大模型平台数据管理（除数据标注外）的权限 QianfanDatasetAnnotationFullControlAccessPolicy
为什么SFT后LLM模型的性能变得更好了？ 千帆社区
这种方法的基本思想是利用标注的数据来调整模型的参数，使其更好地适应特定的任务。 SFT能提升性能吗？
[AI行业案例]-EasyDL助力宁波“智能垃圾分类”推进“塑料减排”
1、样本收集 现场照片上传，挑选适合训练的图片 图像处理人员对图片进行删选，选出适合学习的图片 数据处理，去雾处理，过曝处理 小样本数据增强 2、标注上传 运用飞桨EasyDL平台进行智能标注 审核标注完的图片并上传至训练服务器 3、模型训练与部署 定时自动训练，并产生模型 模型调参，训练中及时跟进日志调整参数 根据评估报告进行数据调优和模型调优，准确率已能达到94%左右 调优完成，达到预期的效果后进行部署
[AI行业案例]-轴承质检：开发成本降低90%，人力成本降低70%
解决方案 “云智一体”赋能工业质检场景，基于百度飞桨EasyDL零门槛AI开发平台，打造成品轴承视觉检测系统。 ▪️ 智能数据服务：工业数据上云，标注、训练、定制模型 应用分析，结合缺陷特点，找到适配方案。需要定位到具体的缺陷位置、瑕疵大小形状间距不统一、瑕疵目标小、干扰多，确定后选用图像分割技术； 数据服务，提升数据标注效率，高效完成数据标注。
京东方智慧植物工厂
好在EasyDL能提供一站式的智能标注、模型训练、服务部署等全流程功能，借助其中的EasyData智能数据服务平台，京东方的工作人员只用标注30%左右的数据，其余的数据都可通过智能标注功能自动完成。 前期的数据采集和标注完成后，就进入核心的模型开发环节。但由于植物密集生长的特殊性，导致成熟后叶子重叠，给模型识别增加了难度。通过EasyDL平台的已有模型难以实现，必须进行定制化开发。
SFT调优之旅（一） 千帆社区
因此后面的展示都是在选定了 文本对话 的基础上 选定了数据集的格式，我们就创建并导入数据喽✔️ 数据标注状态：是因为千帆平台支持在线标注呢~，我们可以先导入prompt，再在平台上标注。
百度千帆大模型零基础开箱初体验 千帆社区
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。 2.1、数据服务 1、创建数据集 在这里选择的标准类型是 文本对话 ，标注模板是 非排序 。
百度千帆大模型零基础开箱初体验 千帆社区
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。 2.1、数据服务 1、创建数据集 在这里选择的标准类型是 文本对话 ，标注模板是 非排序 。
基于SDXL使用43张图片训练LORA生成原神角色立绘 千帆社区
使用千帆大模型平台的SDXL大模型，通过SFT进行精调，我们可以在这个基础上生成一个更接近原神游戏画风的角色。 第一步：收集原神角色立绘 通过百度图片搜索，我下载了43张原神不同角色的立绘，将它们按照序号进行标注，打包成ZIP文件。 第二步：对数据进行标注 由于我并没有在本地上传文件的时候就对图片进行了标注，我这里使用的是数据标注板块下的在线标注功能。
快速入门 - 智能工业质检IQI_工业质检_工业互联网
注：数据标注的质量会直接影响模型的效果，准确的标注能大幅提升模型最终的准确率。 关于数据标注的一些经验和建议请参考“工业视觉智能平台标注指南”。 训练模型 在【去训练】页，设置好模型的基础版本（模型在哪个版本的基础上训练迭代）、此次训练所用的训练集、数据标签，同时设置好部分训练策略，点击“开始训练”按钮开始训练模型。
