公开数据集采集:从互联网收集领域相关数据,通过处理与标注形成训练集。 自动数据标注:利用模型自动标注和合成数据,解决数据量少和标注难题。 数据处理Pipeline:内置工具去重、去隐私、统一编码等,辅助数据清洗。 数据质量校验:校验数据质量,提供评判依据。
选择算力:通过平台选择适合的算力资源,无论是专属还是共享。 选择模型:从内置的上百款不同参数的大模型中选择所需模型进行训练。 选择数据集:选定先前准备的一个或多个数据集进行训练。
模型部署:用户可以直接部署或导出训练完成的模型,以便于快速测试和应用构建。 应用编排:将业务节点与大模型整合,打造定制化的大模型应用,无论是企业还是个人都能灵活构建。