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包括以下功能模块：包含专业版所有功能，以及重量级深度学习模型训练。 路数：表示这个机器人可以同时进行n路对话，即能够同时和n个用户对话。您可以根据自己业务量大小决定路数多少。 机器人有效期：可以设置机器人的使用时长。 单击右下角“立即购买”，进入“订单确定”页面。
开发模型 前提条件 目前，HiLens Kit的AI芯片支持运行“.om”模型，“.om”模型可以通过TensorFlow或Caffe模型转换而来，但“.om”模型并不支持TensorFlow和Caffe全部的算子，所以在开发模型的时候开发者需要用“.om”模型支持的算子，才能把TensorFlow
管理相关模型 新版的模型地图，可在模型详情页面对模型关联关系以及数据集血缘关系进行新增操作，支持新增多个关联关系以及血缘关系。 新增模型关联关系 在开天集成工作台界面中，选择左侧导航栏中的“应用模型 > 实例管理”。
煤矿3D模型应用 描述 煤矿3D模型应用提供了煤矿领域设备3D模型，可以基于此快速开发3D模型，在大屏或应用中展示。 开放能力 煤矿3D模型应用提供了煤矿领域设备3D模型，应用中内置模型，可以直接使用内置的模型进行定制，也支持通过模型API接口，自定义模型。
AI模型 创建模型 盘古辅助制药平台支持用户创建AI模型，目前AI模型只有专业版支持。AI建模支持创建属性模型和基模型。创建属性模型是基于自定义数据，对盘古药物分子大模型进行微调，进行属性预测和迭代活性优化，实现干湿实验闭环。
公共模型 公共模型提供API设计时所需公共数据的定义，在设计API的Body请求体或返回响应时，如果需要使用某种数据模型、公共响应等，可直接引用对应的公共模型，单击“公共模型”搜索框右侧，新建不同类型公共模型，CodeArts API提供以下7种公共模型定义：数据模型、公共响应、公共参数
训练模型 图1 模型训练 在“模型训练”页面，勾选模型训练所使用的“预训练模型”，并配置训练参数，开始训练模型。 预训练模型 当前服务提供预置预训练模型“高精版”、“均衡版”、“基础版”，在“预训练模型”列表中可查看“模型精度”、“推理速度”、“训练速度”和模型“简介”。
父主题： 资产模型
将已有模型部署为模型服务 模型需要部署成功后才可正式提供模型服务。部署成功后，可以对模型服务进行模型调测，并支持在创建Agent时使用或通过模型调用接口调用。 本文介绍如何将微调后的模型或部分平台资产中心的模型部署为模型服务。
完成模型配置。 图1 模型配置 模型级别：可选择“初始模型”和“迭代模型”。“初始模型”为Octopus平台提供的内置模型，“迭代模型”是用户二次微调后的模型。 输入模型：选择需要进行微调的模型和版本。当前支持2D预标注模型进行模型微调。 输出模型：模型微调后存储的模型仓库。
将自定义的推理文件和模型配置文件保存在训练生成的模型文件目录下。
父主题： 模型定义
模型仓库 Octopus平台支持上传符合平台规范的模型用于标注或训练任务。对智驾模型进行模型微调后，调优后的模型会自动保存到模型仓库中。 上传模型需包含以下内容： 模型文件。 推理脚本，推理脚本命名为：customer_auto_label.py。 推理脚本所需依赖库。
图1 进入目标工作空间管理页面 在左侧导航栏选择“威胁管理 > 智能建模”，进入智能建模的可用模型页面。 图2 可用模型页面 在可用模型页面，查看已有模型。 表1 查看已有模型信息 参数名称 参数说明 模型统计 显示可用模型和活跃模型数量。
评测模型 平台支持从多个维度对模型的能力、性能进行评估，以保证模型效果，为模型选型提供可靠依据。 约束与限制 仅支持对文本对话类型的模型服务进行评测。 前提条件 评测模型前，请先通过调测/体验模型功能确认模型可用。
在左侧菜单栏中选择“资源与资产> 模型”，进入“模型”管理页面。 图1 进入模型管理页面 查看当前模型下面的版本列表；您可以使用该版本，即设置为当前版本。 图2 模型版本列表入口 图3 查看模型版本列表 （可选）新增模型版本。 如果您的模型有迭代更新，可以选择新增模型版本。
模型训练一般需要运行一段时间，等模型训练完成后，“模型训练”页面下方显示训练详情。 查看训练详情 模型训练完成后，可在“模型训练”页面查看“训练详情”，包括“准确率变化情况”和“误差变化”。
模型训练一般需要运行一段时间，等模型训练完成后，“模型训练”页面下方显示查看训练详情。 图1 训练模型 查看训练详情 模型训练完成后，可在“模型训练”页面查看“训练详情”，包括“准确率变化情况”和“误差变化”。
前提条件 部署模型描述产品打包交付件的部署场景，所以画部署模型需要完成前面的构建模型或交付模型。 因为有些特殊产品没有交付打包过程，只有构建过程，在部署时使用的是构建过程生成文件来部署到部署模型中，描述部署的场景。 建模步骤 创建部署模型。
评估模型 训练得到模型之后，整个开发过程还不算结束，需要对模型进行评估和考察。一次性很难获得一个满意的模型，需要反复的调整算法参数、数据，不断评估训练生成的模型。 一些常用的指标，如精准率、召回率、F1值等，能帮助您有效的评估，最终获得一个满意的模型。
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