大模型時代，您或您的企業正面臨以下難題

有一個簡單好用的模型到應用端全打通的大模型訓練服務，將使您的事業如虎添翼

只需鼠標點一點，即刻訓練出你的專屬GPT

創建模型

了解不同類型模型的功能，創建想要訓練的模型

準備數據

上傳并標注需要模型識別的示例數據

訓練模型

了解不同算法的優勢，一鍵啟動模型的訓練

部署應用

將模型部署在AI本地服務器

適配多種行業業務模型的多種場景，可根據需求進行定制化

提供智能質檢解決方案，機器人語音客服解決方案，并支持提供語音模型定制化服務，支持私有化部署。

提供多種與智能硬件配到的智能語音命令解決方案，支持根據需求單獨定制，如語音喚醒解決方案，語音命令解決方案等。

提供適用于政務工作的綜合解決方案，如智能業務辦理解決方案，云端法庭解決方案等，利用新進的AI能力，提供多場景適配的解決方案。

支持根據需求個性化定制，提供多種高適配的定制化方案。

模型精訓（ModelFine-tuning）是指在已經訓練好的模型基礎上，通過進一步的訓練和調整，提高模型在特定任務上的性能和準確率。

模型精訓（ModelFine-取決于預訓練數據和微調任務的數據分布是否一致，分布一致，100條就夠，分布差異大就需要多些數據，千條或者萬條以上為佳.自己的任務復雜或者下游任務行業比較冷門，如藥品名稱識別務，則需要較多監督數據。

模型精訓（ModelFine-可以使用預訓練和微調相結合的方式，先用篇章數據進行預訓練以獲取廣泛的知識，再用問答對數據進行微調，使模型更好的學習到特定領域的知識。

語音模型精訓的應用可以為患者和醫務人員帶來雙贏的結果。精訓部分涉及到語音識別和自然語言處理等技術。我們還會對系統進行不斷的優化和改進，確保其能夠滿足醫患新的實際需求。

學校發展更新的信息化系統建設發展的要求。集群資源由傳統物理形態轉變為虛擬資源后，調配更加靈活。增加計算資源，擴展存儲容量，以及統一資源協調、管理，運行維護的平臺。

通過計算平臺的建設，有效的保證了存儲及傳輸效率的穩定性，集數據采集、數據存儲、數據處理、數據管理、數據分析和應用服務于一體，以及NVIDIA專業圖形計算卡，可大幅提升遙感數據處理能力。