阿里云百炼平台深度体验:智能问答与模型训练的创新之旅

本文涉及的产品
通义法睿合同智能审查,1个月8份合同免费体验
简介: 在人工智能的浪潮中,阿里云百炼平台以其强大的大模型开发能力,为企业和个人开发者提供了一站式的解决方案。本文将从知识检索应用搭建、模型训练调优以及流程管理功能三个角度,全面评测阿里云百炼平台的实际使用体验。

1. 引言
随着人工智能技术的不断进步,大模型的应用已成为提升企业智能化水平的关键。阿里云百炼平台以其全面的工具和应用开发套件,为用户提供了一个高效、便捷的大模型开发环境。本文将分享我在该平台上的实际使用体验。

2. 知识检索应用搭建体验
在阿里云百炼平台,我首先体验了知识检索应用的搭建。通过上传企业数据,我成功创建了一个专属的智能问答助手。

  • 搭建思路:我首先明确了问答助手需要覆盖的知识点和常见问题,然后根据这些需求设计了数据结构和检索逻辑。
  • 实操困难点:在数据上传和格式转换过程中遇到了一些挑战,部分非结构化数据需要额外的处理才能被平台有效识别。
  • 产品使用建议:建议平台提供更多的数据预处理工具和指导,帮助用户更便捷地准备和上传数据。

3. 模型训练评测体验
在模型训练方面,我通过阿里云百炼平台体验了模型调优、评测及部署的全过程。

  • 调优/部署思路:我首先分析了问答效果的关键指标,然后通过调整模型参数和训练策略,逐步优化了模型的表现。
  • 数据准备过程:数据的清洗和标注是模型训练的基础,我在这个过程中投入了大量时间,确保数据的质量和一致性。
  • 控制台操作指引体验:控制台的操作界面直观易用,但部分高级功能的操作指引可以进一步优化,提供更详细的步骤说明。

4. 流程管理功能体验
通过阿里云百炼的流程管理功能,我搭建了一个专属的流程能力,实现了智能体对业务流程的调度。

  • 实现思路:我通过流程画布自定义了业务流程的各个节点,并将它们与智能体应用对接,确保了流程的自动化和智能化。
  • 配置方式:流程的配置相对复杂,需要对业务逻辑有深入的理解,建议平台提供更多的模板和示例,帮助用户快速上手。
  • 使用效果:流程管理功能极大地提高了业务处理的效率和准确性,但在实际使用中也发现了一些需要改进的地方,如流程监控和异常处理机制。

5. 总结与建议
通过本次评测,我认为阿里云百炼平台在大模型开发和应用构建方面具有显著的优势。其提供的工具和套件能够帮助用户高效地完成开发任务。然而,也有一些方面需要进一步改进,如数据预处理工具的丰富性、高级功能的操作指引以及流程管理的易用性。

6. 结论
阿里云百炼平台是一个强大的大模型开发工具,它为企业和个人开发者提供了一个高效、便捷的开发环境。随着平台的不断优化和升级,我相信它将在未来发挥更大的作用,推动人工智能技术在更多领域的应用。

目录
打赏
0
4
4
0
39
分享
相关文章
【重磅发布】AllData数据中台核心功能:机器学习算法平台
杭州奥零数据科技有限公司成立于2023年,专注于数据中台业务,维护开源项目AllData并提供商业版解决方案。AllData提供数据集成、存储、开发、治理及BI展示等一站式服务,支持AI大模型应用,助力企业高效利用数据价值。
【云栖大会】阿里云设计中心 × 教育部协同育人项目成果展,PAI ArtLab助力高校AIGC教育新路径
【云栖大会】阿里云设计中心 × 教育部协同育人项目成果展,PAI ArtLab助力高校AIGC教育新路径
云上一键部署通义千问 QwQ-32B 模型,阿里云 PAI 最佳实践
3月6日阿里云发布并开源了全新推理模型通义千问 QwQ-32B,在一系列权威基准测试中,千问QwQ-32B模型表现异常出色,几乎完全超越了OpenAI-o1-mini,性能比肩Deepseek-R1,且部署成本大幅降低。并集成了与智能体 Agent 相关的能力,够在使用工具的同时进行批判性思考,并根据环境反馈调整推理过程。阿里云人工智能平台 PAI-Model Gallery 现已经支持一键部署 QwQ-32B,本实践带您部署体验专属 QwQ-32B模型服务。
阿里云 EMR Serverless Spark 在微财机器学习场景下的应用
面对机器学习场景下的训练瓶颈,微财选择基于阿里云 EMR Serverless Spark 建立数据平台。通过 EMR Serverless Spark,微财突破了单机训练使用的数据规模瓶颈,大幅提升了训练效率,解决了存算分离架构下 Shuffle 稳定性和性能困扰,为智能风控等业务提供了强有力的技术支撑。
204 15
基于阿里云 Milvus + DeepSeek + PAI LangStudio 的低成本高精度 RAG 实战
阿里云向量检索服务Milvus版是一款全托管向量检索引擎,并确保与开源Milvus的完全兼容性,支持无缝迁移。它在开源版本的基础上增强了可扩展性,能提供大规模AI向量数据的相似性检索服务。凭借其开箱即用的特性、灵活的扩展能力和全链路监控告警,Milvus云服务成为多样化AI应用场景的理想选择,包括多模态搜索、检索增强生成(RAG)、搜索推荐、内容风险识别等。您还可以利用开源的Attu工具进行可视化操作,进一步促进应用的快速开发和部署。
DeepSeek服务器繁忙?拒绝稍后再试!基于阿里云PAI实现0代码一键部署DeepSeek-V3和DeepSeek-R1大模型
阿里云PAI平台支持零代码一键部署DeepSeek-V3和DeepSeek-R1大模型,用户可轻松实现从训练到部署再到推理的全流程。通过PAI Model Gallery,开发者只需简单几步即可完成模型部署,享受高效便捷的AI开发体验。具体步骤包括开通PAI服务、进入控制台选择模型、一键部署并获取调用信息。整个过程无需编写代码,极大简化了模型应用的门槛。
248 7
|
1月前
PAI-Rec推荐平台对于实时特征有三个层次
PAI-Rec推荐平台针对实时特征有三个处理层次:1) 离线模拟反推历史请求时刻的实时特征;2) FeatureStore记录增量更新的实时特征,模型特征导出样本准确性达99%;3) 通过callback回调接口记录请求时刻的特征。各层次确保了实时特征的准确性和时效性。
57 0
阿里云PAI发布DeepRec Extension,打造稳定高效的分布式训练,并宣布开源!
阿里云PAI发布DeepRec Extension,打造稳定高效的分布式训练,并宣布开源!
基于阿里云向量检索 Milvus 版与 PAI 搭建高效的检索增强生成(RAG)系统
基于阿里云向量检索 Milvus 版与 PAI 搭建高效的检索增强生成(RAG)系统
【自定义插件系列】0基础在阿里云百炼上玩转大模型自定义插件
本文介绍了如何在阿里云百炼平台上创建大模型自定义插件,以增强AI模型功能或适配特定需求。通过编程接口(API)或框架设计外部扩展模块,开发者可在不修改底层参数的情况下扩展模型能力。文章以万相文生图V2版模型为例,详细说明了创建自定义插件的五个步骤:新建插件、创建工具、测试工具、复制第二个工具及最终测试发布。同时,提供了官方文档参考链接和具体参数设置指导,帮助用户轻松实现插件开发与应用,推动AI技术在各行业的广泛应用。

相关产品

  • 大模型服务平台百炼
  • 下一篇
    oss创建bucket