AI大模型工作流

AI大模型工作流是一系列精心设计和优化的步骤，核心目的是引导从数据处理到模型训练、评估和部署的全过程。这个流程包括数据采集、清洗、特征工程、模型选择、训练与调优、验证测试、以及最终的模型部署和监控。强调高效的数据处理和准确的模型优化，以确保生成的AI系统能准确理解并高效处理复杂任务。此类工作流往往需要强大的计算资源和集成各种算法和框架，例如TensorFlow和PyTorch，来提升开发效率和模型的实用性。它支持的文件类型通常包括JSON、CSV以及各种数据集格式，以便数据处理和转换。此外，工作流的描述通常采用技术性语言，精确而详尽地定义每个步骤的细节和要求。