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大模型時(shí)代,您或您的企業(yè)正面臨以下難題

有一個(gè)簡單好用的模型到應(yīng)用端全打通的大模型訓(xùn)練服務(wù),將使您的事業(yè)如虎添翼

只需鼠標(biāo)點(diǎn)一點(diǎn),即刻訓(xùn)練出你的專屬GPT

01
創(chuàng)建模型

了解不同類型模型的功能,創(chuàng)建想要訓(xùn)練的模型

02
準(zhǔn)備數(shù)據(jù)

上傳并標(biāo)注需要模型識別的示例數(shù)據(jù)

03
訓(xùn)練模型

了解不同算法的優(yōu)勢,一鍵啟動(dòng)模型的訓(xùn)練

04
部署應(yīng)用

將模型部署在AI本地服務(wù)器

適用場景

適配多種行業(yè)業(yè)務(wù)模型的多種場景,可根據(jù)需求進(jìn)行定制化

  • 智能客服
  • 智能制造
  • 政務(wù)服務(wù)
  • 其他場景
提供智能質(zhì)檢解決方案,機(jī)器人語音客服解決方案,并支持提供語音模型定制化服務(wù),支持私有化部署。
提供多種與智能硬件配到的智能語音命令解決方案,支持根據(jù)需求單獨(dú)定制,如語音喚醒解決方案,語音命令解決方案等。
提供適用于政務(wù)工作的綜合解決方案,如智能業(yè)務(wù)辦理解決方案,云端法庭解決方案等,利用新進(jìn)的AI能力,提供多場景適配的解決方案。
支持根據(jù)需求個(gè)性化定制,提供多種高適配的定制化方案。

常見問題解答

什么是模型精訓(xùn)?

模型精訓(xùn)(ModelFine-tuning)是指在已經(jīng)訓(xùn)練好的模型基礎(chǔ)上,通過進(jìn)一步的訓(xùn)練和調(diào)整,提高模型在特定任務(wù)上的性能和準(zhǔn)確率。

微調(diào)需要多少條數(shù)據(jù)?

模型精訓(xùn)(ModelFine-取決于預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)和微調(diào)任務(wù)的數(shù)據(jù)分布是否一致,分布一致,100條就夠,分布差異大就需要多些數(shù)據(jù),千條或者萬條以上為佳.自己的任務(wù)復(fù)雜或者下游任務(wù)行業(yè)比較冷門,如藥品名稱識別務(wù),則需要較多監(jiān)督數(shù)據(jù)。

什么是模型精訓(xùn)?

模型精訓(xùn)(ModelFine-可以使用預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)相結(jié)合的方式,先用篇章數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練以獲取廣泛的知識,再用問答對數(shù)據(jù)進(jìn)行微調(diào),使模型更好的學(xué)習(xí)到特定領(lǐng)域的知識。

客戶案例

某醫(yī)項(xiàng)目

語音模型精訓(xùn)的應(yīng)用可以為患者和醫(yī)務(wù)人員帶來雙贏的結(jié)果。精訓(xùn)部分涉及到語音識別和自然語言處理等技術(shù)。我們還會(huì)對系統(tǒng)進(jìn)行不斷的優(yōu)化和改進(jìn),確保其能夠滿足醫(yī)患新的實(shí)際需求。

武漢某大學(xué)實(shí)驗(yàn)室建設(shè)

學(xué)校發(fā)展更新的信息化系統(tǒng)建設(shè)發(fā)展的要求。集群資源由傳統(tǒng)物理形態(tài)轉(zhuǎn)變?yōu)樘摂M資源后,調(diào)配更加靈活。增加計(jì)算資源,擴(kuò)展存儲(chǔ)容量,以及統(tǒng)一資源協(xié)調(diào)、管理,運(yùn)行維護(hù)的平臺。

某省遙感影像處理平臺

通過計(jì)算平臺的建設(shè),有效的保證了存儲(chǔ)及傳輸效率的穩(wěn)定性,集數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用服務(wù)于一體,以及NVIDIA專業(yè)圖形計(jì)算卡,可大幅提升遙感數(shù)據(jù)處理能力。

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