业务挑战

模型质量

模型参数越多性能就越好。为了进一步说明模型参数大小和模型效果之间的关系。

数据质量

随着 LLMs 模型参数的增加,其训练数据规模也在不断的增加。这在数据选择和预处理方面也有更高的要求。

专家调优

训练一个优秀的模型需要认真考虑模型训练阶段的各个参数,经过验证的调优技术将为培训更强大的 LLMS提供有价值的参考。

产品架构
产品架构
产品能力
微调服务

支在已经预训练好的大型语言模型基础上,使用特定的数据集进行进一步的训练,以使模型适应特定任务或领域。就是用特定任务的数据“教”大模型,让大模型学习到特定任务的相关知识和技能.

定向训练

集准备针对性的数据和匹配的计算资源。用大量的数据“喂”大模型,让大模型学习到数据中的规律和模式。

私有化部署

支下载开源大模型的模型文件和训练数据;选择合适的部署平台,例如云服务器或私有云进行部署,并根据自身的需求进行定制和优化。

应用开发

基于应用场景需求选择针对性的模型进行定向的训练和微调,最后完成交互服务封装测试。

应用场景
代码生成
智能标注加速数据预处理效率在线IDE、流水线等加速模型开发工程/环境/镜像的基础管理。
产品能力
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体验创新云技术带来核心业务效率显著提升

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400-991-5335

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