讯飞星辰 MaaS: All-in-One AIGC-Content-Betriebsplattform 139

Was ist iFlytek Xingchen MaaS?

iFlytek Xingchen MaaS ist eine All-in-One-AI-GC-Content-Operations-Plattform, die von iFlytek entwickelt wurde. Sie richtet sich hauptsächlich an Entwickler, bietet maßgeschneiderte Trainingsdienste für große Modelle, bündelt zahlreiche hochwertige Modelle und stellt ein umfassendes Lifecycle-Management für große Modelle bereit. Sie zeichnet sich durch eine starke Data-Engineering-Fähigkeit und ein gutes Fine-Tuning-Erlebnis aus, ist mit dem OpenAI-Protokoll kompatibel und deckt zahlreiche Szenarien wie Content-Erstellung, Code und logisches Schlussfolgern ab.

Die iFlytek Xingchen MaaS-Plattform umfasst vielfältige Funktionen, darunter Modellerstellung, Modell-Marktplatz, Experience Center und Lösungen. Im Hinblick auf die Modellverarbeitung unterstützt sie Online-Inferenz, Batch-Inferenz, Modell-Fine-Tuning, Modell-Destillation, Modell-Hosting, Modell-Evaluierung sowie Modellmanagement. Darüber hinaus gibt es einen Bereich für Datenmanagement, der Datensätze und Datenaugmentation umfasst. Außerdem stehen Funktionen wie Prompt-Engineering, Systemkonfiguration und Abrechnungsverwaltung zur Verfügung.

Funktionsmerkmale von iFlytek Xingchen MaaS

• Umfangreiche Modellauswahl: Bündelt über 20 branchenbekannte, hochwertige Modelle wie iFlytek Spark, Llama3 und SD-XL. Neu hinzugekommen sind die selbst entwickelten Spark-Modelle Spark Max, Spark Mini und Spark Tiny sowie feinabgestimmte Varianten mehrerer Open-Source-Modellreihen wie die Shusheng-Reihe und die Qwen2.5-Reihe, um vielfältige Geschäftsszenarien zu erfüllen.

• Starke Data-Engineering-Fähigkeiten: Basierend auf Dimensionen wie Frage-Antwort-Extraktion, Datenaugmentation und Prompt-Engineering wird eine umfassende Data-Engineering-Fähigkeit aufgebaut. Sie unterstützt gängige Textgenerierung, semantisches Verstehen und Generalisierung von Wissensfragedaten, erweitert die Menge der Datensätze, ermöglicht gemischtes Training und realisiert die Unterstützung nahezu aller branchenüblichen Datensatzformate, wie z. B. das ShareGPT- und Alpaca-Datenformat.

• Hervorragendes Fine-Tuning-Erlebnis: Bietet eine flexible und nutzbare Full-Stack-Toolchain, unterstützt die Aufteilung eines bestimmten Anteils aus dem Trainingssatz zur Validierung und ermöglicht Online-Batch-Inferenz für bis zu 10 Modelle gleichzeitig, was die Effizienz der Datenverarbeitung erheblich steigert.

• Kompatibilität mit dem OpenAI-Protokoll: Erleichtert Entwicklern den Wechsel der Fähigkeiten. Nutzer, die zuvor OpenAI-Fähigkeiten verwendet haben, können mit einem Klick zur Spark-Fähigkeit wechseln und so einen reibungslosen Umzug realisieren.

• Unterstützung für function_call-Fine-Tuning-Training: Ermöglicht es dem Modell zu verstehen, wann eine Funktion aufgerufen werden muss, welche Funktion aufgerufen werden soll und wie Parameter korrekt an die Funktion übergeben werden. Dadurch wird die Praxistauglichkeit des Modells in realen Anwendungen gesteigert und eine bessere Interaktion mit externen Tools oder Systemen ermöglicht.

• Bequeme Evaluation der Modellergebnisse: Unterstützt die Darstellung von Loss-Kurven und den Vergleich von Evaluationsergebnissen mittels Judge-Modellen. Bereits während des Fine-Tuning-Trainingsprozesses kann durch eine feinkörnige Datenverteilung und dynamische Anpassung die Leistungsfähigkeit im Zielbereich gesteigert und gleichzeitig katastrophales Vergessen bestmöglich vermieden werden, um die Gesamtleistung des Modells zu erhalten.

Anwendungsszenarien von iFlytek Xingchen MaaS

• Content-Erstellung: In Szenarien wie hochwertiger Content-Erstellung und professionellen Wissensdiensten kann das Modell Spark Max eingesetzt werden.

• Online-Kundenservice: Für Online-Kundenservicesysteme kleiner Startup-Unternehmen kann das Modell Spark Tiny verwendet werden, das die Leistungsanforderungen erfüllt und gleichzeitig Kosten reduziert.

• Branchenindividuelle Anpassung: Für bestimmte Branchen und Szenarien werden allgemeine große Modelle mit branchenspezifischen Daten „gefüttert“. Durch Fine-Tuning werden die Vorteile eines „Allround-Talents“ beibehalten und gleichzeitig die Stärken eines „Spezialisten“ für die jeweilige Branche integriert, um spezifische Branchenbedürfnisse zu erfüllen.

Verwendung von iFlytek Xingchen MaaS

1. Registrierung und Anmeldung: Besuchen Sie die offizielle Website von iFlytek Xingchen MaaS, erstellen Sie ein Konto oder melden Sie sich mit einem bestehenden Konto an.

2. Modellauswahl: Wählen Sie je nach Geschäftsanforderungen ein geeignetes vortrainiertes Modell aus.

3. Datenaufbereitung: Bereiten Sie einen passenden Datensatz für das Fine-Tuning vor oder wählen Sie einen geeigneten Datensatz aus. Die Plattform unterstützt mehrere Datensatzformate.

4. Modell-Fine-Tuning: Verwenden Sie die von der Plattform bereitgestellten Tools, um das ausgewählte Modell feinabzustimmen, einschließlich Schritten wie dem Hochladen des Datensatzes und der Konfiguration der Fine-Tuning-Parameter.

5. Modellevaluation: Verwenden Sie die Evaluations-Tools, um die Leistung des feinabgestimmten Modells zu bewerten.

6. Modellbereitstellung: Stellen Sie das trainierte Modell in einer praktischen Anwendung bereit.

7. API-Aufruf: Rufen Sie das Modell basierend auf der von iFlytek Xingchen bereitgestellten API auf, um die Integration des Modelldienstes zu realisieren.

Zielgruppe für iFlytek Xingchen MaaS

• KI-Entwickler: Entwickler, die Deep-Learning-Modelle trainieren müssen.

• KI-Forscher: Forscher, die maßgeschneidertes Modelltraining benötigen.

• Unternehmensnutzer: Unternehmen, die ein individuelles großes Modell benötigen, um spezifische Geschäftsanforderungen zu erfüllen.