文心千帆大模型平台操作指南揭秘！

从八月底开始，国内11家首批通过《生成式人工智能服务管理暂行办法》备案的大模型获批上线，将通过Web、APP、API等方式，为全社会提供多种生成式AI服务。这也标志着在ChatGPT之后，我国自主研发的大模型产品进入快速迭代和应用阶段。

很多企业已经感受到了大模型带来的智能力量，也在积极寻找适用的大模型平台。百度一直走在大模型研发的前沿，全新升级的百度智能云千帆大模型平台，基于文心大模型重构数字政府、金融、工业、交通四大行业解决方案，发布覆盖服务营销、办公提效、生产优化三大领域的11款面向通用场景的AI原生应用。

文心千帆不仅提供了包括文心一言底层模型（ERNIE-Bot）和第三方开源大模型，还提供了各种AI开发工具和整套开发环境，方便客户轻松使用和开发大模型应用。在使用过程中，用户对于操作问题还是一知半解，云小巴选型顾问为您带来千帆大模型平台的操作指南，还不懂的快收藏起来吧！

平台使用快速开始

一、前提条件

要使用百度千帆大模型平台，首先需要注册成为百度智能云用户。如您已经是开发者，可直接登录使用。

二、流程说明

千帆大模型平台覆盖从数据管理、数据标注、模型开发、模型纳管、部署上线的AI能力研发与应用全生命周期建设和管理。接入文心大模型算法和开放第三方业内知名的模型算法，降低全流程AI开发门槛。

三、实现步骤

在您完成注册后，可以登录到千帆大模型操作台，只要以下6个步骤即可快速完成大模型定制及测试效果的全过程。数据导入-> 数据标注-> 训练配置-> 模型纳管-> 发布服务-> 体验测试。

Step1：数据导入

1、需要您在左侧功能栏选择“数据管理 > 数据集管理”，进入数据总览界面，选择创建数据集。

2、进入“创建数据集”界面，填写数据集名称后，标注类型选择文本对话-非排序类型，选择平台存储，“创建并导入”，选择手动构建。

3、在导入配置中，按实际需求填写导入方式以及对应的格式或路径，上传无标注文件或者链接内容等，确认即可。

Step2：数据标注

在数据集列表中，找到以上创建的数据集，点击操作列的“标注”按钮。当光标移动至回答框，会有“自动生成”按钮，回答支持调用平台的LLM模型为问题生成对应回答，可在左上角切换模型。

Step3：训练配置

1、需要您在左侧功能栏中选择“模型精调> SFT”中创建调优任务，调整训练配置及参数（BLOOMZ-7B为例），不开启增量训练。

2、选择Step1中创建的数据集进行导入，并填入数据拆分比例。

以上步骤都完成后，点击“确定”按钮，即可进入自定义模型的训练，当任务详情中的模

3、运行显示“运行完成”，则表示模型训练成功。

Step4：模型纳管

选择Step3运行中的“发布”，填写新模型发布相关内容，将模型纳入模型管理模块。

Step5：发布服务

1、需要您在左侧功能栏中选择“模型服务 > 在线服务”，选择“创建服务”按钮，或者直接在Step4模型详情中的版本列表页，选择指定模型“部署”。

2、按照实际需要，进行服务配置和资源配置。

3、发布成功后，“模型服务 > 在线服务”中即可列表展示服务内容。

Step6：体验测试

在左侧功能列的体验中心，选择自训练模型和参数配置，进行在线测试。

SFT调优快速手册

SFT概述

什么是SFT？

有监督微调（SFT）是指采用预先训练好的神经网络模型，并针对你自己的专门任务在少量的监督数据上对其进行重新训练的技术。在千帆平台上已经预置了ERNIE-Bot系列大模型和BLOOM系列大模型。

SFT在大语言模型中的应用有以下重要原因：

任务特定性能提升：预训练语言模型通过大规模的无监督训练学习了语言的统计模式和语义表示。然而它在特定任务下的效果可能并不令人满意。通过在任务特定的有标签数据上进行微调，模型可以进一步学习任务相关的特征和模式，从而提高性能。

领域适应性：预训练语言模型可能在不同领域的数据上表现不一致。通过在特定领域的有标签数据上进行微调，可以使模型更好地适应该领域的特殊术语、结构和语义，提高在该领域任务上的效果。

数据稀缺性：某些任务可能受制于数据的稀缺性，很难获得大规模的标签数据。监督微调可以通过使用有限的标签数据来训练模型，从而在数据有限的情况下取得较好的性能。

防止过拟合：在监督微调过程中，通过使用有标签数据进行有监督训练，可以减少模型在特定任务上的过拟合风险。这是因为监督微调过程中的有标签数据可以提供更具体的任务信号，有助于约束模型的学习，避免过多地拟合预训练过程中的无监督信号。

准备数据

1、LLM大语言模型所需SFT数据

为每个示例准备文本输入和标签，以问答形式呈现。问答格式可以处理成多种文件格式, 例如JSONL, Excel File, CSV；核心是要保持两个独立的字段，即问题和答案。

2、Prompt优化

prompt优化主要在训练阶段，用于增强指令的多样性，让模型更好的理解指令。

3、数据规模、数据多样性

在SFT上数据规模的重要性低于数据质量, 通常1万条左右的精标数据即可发挥良好的效果。

在扩充数据规模时需要注意数据多样性，多样性的数据可以提高模型性能。

多样性除了从原始数据中获取，也可以通过prompt_template方式构建，对prompt指令进行数据增强，比如中文翻译英文的指令可以拓展为，中译英，翻译中文为英文等相同语义的指令。

在不扩大提示多样性的情况下扩大数据量时，收益会大大减少，而在优化数据质量时，收益会显著增加。

4、数据质量

挑选质量较高的数据，可以有效提高模型的性能。

数据质量用户需尽量自己把控，避免出现一些错误，或者无意义的内容。虽然平台也可以提供数据质量筛选的能力，但不可避免出现错筛的情况。

数据质量可以通过ppl、reward model，文本质量分类模型等方式进行初步评估。经过人工进行后续筛选。

面向不同的企业需求，文心千帆提供不同的功能服务，通过文心一言企业级推理云服务，并进行业务集成。其平台适用于对话沟通、内容创作、分析控制等业务场景，特别是工业级别的场景中，本身百度拥有几十年的搜索引擎，在数据层面的提炼已经精湛高超。

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