與阿里云一起

輕松實現數智化

讓算力成為公共服務：用大規模的通用計算，幫助客戶做從前不能做的事情，做從前做不到的規模。讓數據成為生產資料：用數據的實時在線，幫助客戶以數據為中心改變生產生活方式創造新的價值。

模型部署

登錄阿里云，訪問阿里云人工智能業務平臺PAI的控制臺，選擇模型廠商對應規格的模型，選擇模型的部署方式，填寫模型的基本屬性，設置部署模型的資源類型，點擊部署按鈕，即可實現一鍵部署：

在線調試

部署大模型完成，查看模型在線服務（EAS）的管理頁面，使用在線調試的功能，輸入調用API接口的請求參數，向大模型服務發送請求信息，接收到大模型服務的響應信息，即可實現模型的測試：

API調用

大模型部署完成，人工智能業務平臺PAI提供開放API接口的調用服務，在服務詳情中可以查看外網的訪問鏈接地址、安全訪問的授權Token，提供給遠程客戶端或者智能體應用調用：

模型微調

微調是優化策略的訓練任務，在人工智能業務平臺PAI的控制臺中，指定對應規格的大模型，點擊訓練按鈕，創建微調訓練任務：

在大模型訓練頁面中，指定訓練方式，設置訓練的屬性，點擊訓練按鈕，提交訓練任務，提交訓練的數據，即可實現一鍵訓練：

模型評測

人工智能業務平臺PAI支持使用公開數據集或者自定義數據集，對大模型執行評測，公開數據集由人工智能業務平臺PAI維護，自定義數據集由開發者按照指定的數據格式，將數據上傳到人工智能業務平臺PAI：

在人工智能業務平臺PAI的控制臺中，指定對應規格的大模型，點擊評測按鈕，創建大模型評測任務：

在人工智能業務平臺PAI的控制臺中，查看任務管理頁面，對訓練完成的任務執行評測：

模型評測極簡模式

模型評測模式包括極簡模式以及專家模式，其中，極簡模式的業務流程：

創建大模型評測任務，輸入評測任務的屬性，設置評測任務的輸出路徑，指定評測任務的數據集，數據集可以使用公開數據集或者自定義數據集：

設置評測任務使用公開數據集：

設置評測任務使用自定義數據集：

設置運行評測任務的GPU類型的計算資源：

模型評測專家模式

模型評測模式包括極簡模式以及專家模式，其中，專家模式的業務流程：

創建大模型評測任務，輸入評測任務的屬性，設置評測任務的輸出路徑，指定評測任務的數據集，數據集可以使用公開數據集或者自定義數據集：

設置評測任務使用自定義數據集，專家模式支持同時使用公開數據集以及自定義數據集，公開數據集支持同時使用多個數據集：

從阿里云存儲中使用已有的自定義數據集：

從本地上傳自定義數據集到阿里云存儲中：

設置運行評測數據集的算法參數：

設置運行評測任務的GPU類型的計算資源：

評測報告

在人工智能業務平臺PAI的任務管理頁面中，查看評測報告：

在任務管理頁面中，點擊查看報告，即可查看對應模型的評測報告：

在評測報告的頁面中，包括自定義數據集的評測報告以及公開數據集的評測報告，評測報告中包括評測項的評分以及評測分析，自定義數據集的評測報告：

在評測報告的頁面中，包括自定義數據集的評測報告以及公開數據集的評測報告，評測報告中包括評測項的評分以及評測分析，公開數據集的評測報告：

模型評測報告支持不同數據集的對比分析，自定義數據集的評測報告的對比分析：

模型評測報告支持不同數據集的對比分析，公開數據集的評測報告的對比分析：