基于大模型的应用开发方式介绍 千帆社区
总结： AI部分难度较大，需懂深度学习原理，会数据处理（跨模态数据融合），会训练模型；算力资源消耗大。 难点主要在于 数据工程 （数据采集、清洗、对齐）和 训练推理资源。 随着模型规模增大，效果提升逐渐饱和。
基于大模型的应用开发方式介绍 千帆社区
总结： AI部分难度较大，需懂深度学习原理，会数据处理（跨模态数据融合），会训练模型；算力资源消耗大。 难点主要在于 数据工程 （数据采集、清洗、对齐）和 训练推理资源。 随着模型规模增大，效果提升逐渐饱和。
场景方案·会议纪要 - ModelBuilder
此长度的确定与后续清洗切片数据的提示词以及后续模型的上下文窗口有关，在后续清洗步骤中要保证提示词模板+会议切片长度小于下游模型的输入长度，由于下游清洗任务比较重要，且需要对会议中出现的逻辑性，可读性不强的问题进行一定程度的理解和修正，因此采用了ERNIE 4.0模型处理,您可以先到 预置服务 中开通付费。
运行代码 - 函数计算CFC | 百度智能云文档
language : 'bash' } ) 5 console . log ( execution ) 代码沙箱已预装Python库列表 为了支持Python 数据处理，代码沙箱已预装如下库，您可直接引用。
图文个性化推荐案例 - 智能推荐引擎AI_REC | 百度智能云文档
四、接入数据 进入应用配置页面，在数据接入选项卡下点击数据API卡片右上角的【启用服务】按钮一键开启3个数据接入服务。点击【刷新状态】按钮，直到三个服务的状态都显示为“服务中”时，即可根据生成的请求地址接入数据了。 1、了解使用SDK方式接入数据的流程： 第1步：下载代码模版，下载并解压代码模版（python文件），请仔细阅读readme.md文件。
洞察风险再去“爬山”，联手帮金融行业翻过层层阻碍！ | 百度智能云
共同面对金融难题 中金汇安在金融领域拥有丰富的行业实践经验，以资金交易数据平台建设为技术基础，中金汇安通过海量数据清洗、企业级大数据平台搭建、实时流式数据处理等技术服务于企业的数字化、智能化。 面对新形势，银保监有明文规定，要全面穿透识别授信类关联交易。
[AI行业案例]-文本分类助力咨询公司变身高效智能猎头
瀚才咨询的EasyDL”数据拯救”方案如下： 第1步：从数据清洗开始，综合运用百度大脑iOCR自定义模板文字识别、通用文字识别、通用表格识别、词法分析这4项AI能力将原始信息进行数据清洗； 应用百度大脑AI能力“清洗”瀚才猎头200万条数据的流程图： 第2步：瀚才咨询安排了两位经验丰富的骨干员工利用工作之余标注了1万条数据作为训练数据进行模型训练； 第3步：在EasyDL平台上通过智能标注功能实现剩下
模型蒸馏训练方法（情感分析任务） - 百度千帆·大模型服务及Agent开发平台
在数据处理环节，您可以对原始数据进行数据清洗、重新标注和质量筛选： 3.1 数据清洗 从BLS回流的线上数据中，可能会夹杂着一些需要特别处理的内容，例如表情符号、敏感信息以及重复的评论等。为此，您可以 创建清洗任务 ，并根据实际需求灵活配置清洗流程。以当前数据集为例，您可以启用以下配置：全面清洗所有异常项、过滤色情及暴力样本、执行去重操作以及去除隐私信息。
数据湖配置 - 百度数据湖管理与分析平台EDAP | 百度智能云文档
用户从数据仓库获取的是处理后的数据。
介绍 - 百度千帆·大模型服务及Agent开发平台
获取数据集版本导出详情 用于获取数据集版本的导出任务详情。 发起数据集版本导出任务 用于对特定数据集版本发起数据导出任务。 数据清洗 API名称 说明 创建数据清洗任务 用于创建数据清洗任务。 查看数据清洗任务详情 用于查看数据清洗任务详情。 查看清洗任务列表 用于查看清洗任务列表。 删除数据清洗任务 用于删除数据清洗任务。
