百度AI开放平台-全球领先的人工智能服务平台-百度AI开放平台
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如何准备用于微调的数据集？ 千帆社区
附录：微调工具推荐 OpenPrompt ： 大模型提示学习利器 。提供 统一接口的提示学习模板语言（ 定义清晰的数据加载和处理，模板，映射器，PromptModel等模块 ） ， 它的组合性和模块化可以让你轻松部署提示学习方法以驱动大模型。
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用BML实现图片分类 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
平台入口 BML全功能AI开发平台为企业及个人开发者提供机器学习和深度学习一站式AI开发服务，并提供高性价比的算力资源，助力企业快速构建高精度AI应用，进入官方网站点击【 立即使用 】。 准备数据 准备数据是AI模型开发的关键一环，训练数据的质量决定了训练所得模型效果可达到的上限，下面来介绍数据规范与相关操作步骤。
三七互娱
百度智能云为客户提供了以下技术方案： 知识库与语义理解的深度结合：将游戏客服领域的专业知识（如账号问题、充值异常、版本更新等）与玩家行为数据结合，构建动态更新的知识图谱。通过提示词设计，引导大模型优先调用知识库中的标准化解决方案，确保回答的准确性和一致性。
国内首家，百度智能云千帆AppBuilder全面兼容MCP协议 千帆社区
更丰富的应用场景与解决方案： 个人用户可轻松调用百度 AI 搜索、图像生成、文生视频等能力组件，满足社交媒体内容创作、学习辅助等需求；为企业用户提供全媒体营销、智能客服知识库建设、数据分析与报告自动生成等解决方案，提升企业效率。
在BML平台使用容器镜像服务CCR - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
在选择完镜像后，需要根据镜像中的深度学习框架来选择分布式框架，其中： Paddlefleet：PaddleFleet是PaddlePaddle推出的分布式图引擎以及大规模参数服务器，用于支撑⻜桨框架大规模分布式训练能力。 Horovod：分布式训练框架，支持tensorflow、pytorch、ray、mxnet等业界著名的开源的机器学习框架。
批量预测(用户资源池)API - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
resource_config 是 map 资源池配置项 + node_count 是 int - 节点数 + resource_name 是 string 租户资源池请填写在BML平台注册的资源池名称 资源池名称 + gpu_type 否 string NVIDIA_深度学习开发卡
BES RAG 最佳实践：基于LangChain+BES的私域知识的QA问答系统 - ElasticsearchBES | 百度智能云文档
通过利用机器学习、深度学习等技术，实现对数据的自动化分类、标注、检索等功能，提高数据管理的效率和精度。 7 云原生：随着云计算技术的不断发展，云原生数据管理技术也将会成为未来的重要趋势。通过利用云平台提供的资源和管理能力，实现对数据的分布式存储、处理、分析等功能，提高数据管理的可扩展性和灵活性。 8 隐私保护：随着人们对隐私保护的关注度不断提高，面向AI的数据管理技术也将会更加注重隐私保护。
