概览 ​

应用开发 ​

应用开发利用预训练的大型语言模型作为基础，通过少量的微调或提示训练，可以快速开发出各种智能应用，如聊天机器人、问答系统、内容生成等。这种方法大大降低了开发成本和时间，同时也提高了应用的智能化水平。与传统的应用开发相比，基于大模型的方法更加灵活、高效。

我们提供什么 ​

• 昇腾亲和的先进预训练模型。
• 低代码开发工具链openMind Library。
• 便捷的应用体验空间。

如何开始 ​

使用openMind Library做应用开发时，应该遵循如下步骤：

1. 确定任务类型

   确定需要解决的具体任务，如文本分类、问答、生成等。

2. 搜集相关数据集，同时选择相应AI模型

   • 根据任务类型，搜集合适的数据集。
   • 选择预训练的AI模型作为基础。

3. 加载数据集进行预处理，同时加载预训练模型，用于后续训练

   • 将数据集加载到内存中，并对数据进行清洗、格式转换等预处理操作。
   • 加载预训练的AI模型，并将其转移到合适的硬件设备上运行。

4. 配置微调超参数

   设置微调过程中的超参数，如学习率、批量大小、迭代次数等。

5. 选择评估方法

   确定用于评估模型性能的指标，如准确率、F1分数等。

6. 微调

   使用预处理好的数据集，在预训练模型的基础上进行微调训练。

7. 评估

   使用选定的评估方法，对微调后的模型进行性能评估。

8. 加载微调后的模型

   将微调后的模型加载到内存中，准备进行推理。

9. 推理

   使用加载的微调模型，对新的输入数据进行预测和推理。

下面的章节将为您详细说明每一步的具体操作。