2024年人工智能行业应用建设发展参考架构|附31页PDF文件下载

   日期:2024-12-26    作者:greenworldgz 移动:http://ljhr2012.riyuangf.com/mobile/quote/50515.html

本报告旨在研究推进行业应用发展标准化的参考架构,期望为各行业主体明确人工智能应用建设发展的重点和目标,降低应用开发和复制的边际成本,促进人工智能技术的创新成果与产业深度融合,为加快推进人工智能行业应用规模化落地提供有益参考。

以下为报告节选

文│国家信息中心公共技术服务

本报告共计:31页。

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第二阶段 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用

第三阶段 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统

第四阶段 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例,构建物流行业咨询智能问答系统

第五阶段 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型

第六阶段 以SD多模态大模型为主,搭建了文生图小程序案例

第七阶段 以大模型平台应用与开发为主,通过星火大模型,文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

👉学会后的收获👈

• 基于大模型全栈工程实现(前端、后端、产品经理、设计、数据分析等,通过这门课可获得不同能力

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求: 大数据时代,越来越多的企业和机构需要处理海量数据,利用大模型技术可以更好地处理这些数据,提高数据分析和决策的准确性。因此,掌握大模型应用开发技能,可以让程序员更好地应对实际项目需求

• 基于大模型和企业数据AI应用开发,实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能, 学会Fine-tuning垂直训练大模型(数据准备、数据蒸馏、大模型部署)一站式掌握

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力,提高程序员的编码能力: 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术,这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力,让程序员更加熟练地编写高质量的代码。


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