千帆大模型实测体验：中医药健康大模型
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2023.10.052416看过
千帆大模型是百度智能云推出的一站式企业级大模型平台，是一款非常优秀的AI模型，它可以为企业提供多种大模型服务，包括基于文心一言或第三方开源大模型的应用开发、模型训练、模型部署和管理等。作为一名AI开发者，我有幸体验了千帆大模型的多种功能，并对其进行了深入的测试。本文将重点介绍千帆大模型的体验流程及中医健康领域的应用，使用预置数据集：中医药指令数据集ChatMed_TCM_Dataset。
一、千帆大模型平台的使用体验
千帆大模型平台的使用非常简单，只需要注册一个百度智能云账号，就可以开始使用了。注册成功后，登录到千帆大模型平台，可以看到平台提供了多种大模型，包括Llama 2 全系列、ChatGLM2-6B、RWKV-4-World、MPT-7B-Instruct、Falcon-7B等。选择你需要的模型，就可以开始使用了。
千帆大模型平台提供了多种模型训练和部署的方式，包括Python API、Web服务、容器服务等。我选择了Python API的方式进行模型训练和部署。首先，我创建了一个Python项目，然后在项目中安装了千帆大模型的Python SDK。接着，我使用SDK创建了一个模型训练任务，并提交了任务。任务提交后，我可以通过SDK获取模型训练的进度和结果。
二、预置数据集ChatMed_TCM_Dataset
ChatMed_TCM_Dataset是千帆大模型平台提供的预置数据集，其中包含了中医药指令的对话数据。数据集包括了指令、对话、标签三个字段，可以用于训练模型，生成回复。
三、千帆大模型体验流程
1. 注册百度智能云账号
首先，我需要注册一个百度智能云账号。在百度智能云官网上，点击右上角的“注册”按钮，按照提示填写相关信息，完成注册。
2. 登录千帆大模型平台
注册成功后，我需要登录千帆大模型平台。在百度智能云官网上，点击右上角的“登录”按钮，输入账号和密码，完成登录。
并在百度智能云千帆大模型平台“立即使用”。
3. 创建Python项目
登录成功后，我需要创建一个Python项目。在千帆大模型平台的控制台中，点击“项目”按钮，选择“创建项目”，填写项目名称和描述，创建项目。
4. 安装Python SDK
创建项目后，我需要在项目中安装Python SDK。在项目中，点击“环境”按钮，选择“添加环境”，在新窗口中选择Python，选择需要的版本，安装Python SDK。
5. 创建模型训练任务
安装Python SDK后，我需要创建一个模型训练任务。在项目中，点击“模型”按钮，选择“创建模型”，填写模型名称和描述，选择模型类型，选择预置数据集ChatMed_TCM_Dataset，选择训练算法，创建模型训练任务。
6. 获取模型训练进度和结果
模型训练任务提交后，我可以通过Python SDK获取模型训练的进度和结果。在项目中，点击“任务”按钮，选择“查看任务”，查看模型训练的进度和结果。
在模型训练中也可以进行模型微调，如随机初始化的一个embeding。
self.lstm_head = torch.nn.LSTM(input_size=self.input_size,hidden_size=self.hidden_size,num_layers=num_layers,dropout=lstm_dropout,bidirectional=True,batch_first=True,)self.mlp_head = torch.nn.Sequential(torch.nn.Linear(self.hidden_size * 2, self.hidden_size * 2),torch.nn.ReLU(),torch.nn.Linear(self.hidden_size * 2, self.output_size),)self.mlp_head(self.lstm_head(input_embeds)[0])
7. 部署模型
模型训练完成后，我需要将模型部署到千帆大模型平台的容器服务上。在项目中，点击“模型”按钮，选择“部署模型”，填写部署信息，部署模型。
8. 调用模型
部署模型后，我可以通过Python SDK调用模型。在项目中，点击“模型”按钮，选择“调用模型”，填写调用信息，调用模型。
四、千帆大模型平台的功能测试
1. 模型训练测试
我选择了一款名为Llama 2的模型进行测试。Llama 2是百度研发的预训练语言模型，可以用于多种自然语言处理任务。我使用Python API的方式训练了Llama 2模型，并测试了模型的性能。结果显示，Llama 2模型在多项任务上表现优秀，包括问答、对话生成、文本分类等。
在训练开始之前需要开通一下模型训练服务（如果是初次小白可以先体验在线测试模块）
2. 模型部署测试
模型训练完成后，我使用Python API的方式将模型部署到了千帆大模型平台的容器服务上。部署完成后，我通过Web服务的方式调用了模型，测试了模型的响应速度和准确率。结果显示，模型的响应速度非常快，准确率也非常高。
3. 应用开发测试
我使用千帆大模型平台的Python SDK开发了一个基于Llama 2模型的应用。应用可以接受用户的输入，然后使用Llama 2模型进行处理，生成回答。我测试了应用的性能和稳定性，结果显示，应用的性能和稳定性都非常好。
五、千帆大模型平台的性能测试
为了测试千帆大模型平台的性能，我使用了多个不同的模型进行测试。测试结果显示，千帆大模型平台的性能非常优秀，可以支持大规模的模型训练和部署，满足企业级的大规模需求。
六、中医健康领域应用
在中医健康领域，千帆大模型可以应用于多种场景，例如：
1. 中医知识问答：用户可以通过输入问题，获取中医知识的答案。
2. 中医病症诊断：用户可以通过输入症状，获取可能的病症和治疗方案。
3. 中药推荐：用户可以通过输入病症，获取可能的中药和剂量。
4. 中医养生建议：用户可以通过输入个人信息，获取个性化的中医养生建议。
5. 中医健康问答社区：用户可以发布和回答中医健康问题，分享中医知识和经验。
我使用千帆大模型平台的Python SDK开发了一个基于Llama 2模型的中医知识问答应用。应用可以接受用户的输入，然后使用Llama 2模型进行处理，生成回答。我测试了应用的性能和稳定性，结果显示，应用的性能和稳定性都非常好。
七、总结
在本实验中，我使用了千帆大模型平台，千帆大模型平台的体验非常流畅，并进行了基于中医药指令数据集ChatMed_TCM_Dataset的体验。以下是对使用千帆大模型实测体验的总结：
首先，我成功地注册了百度智能云账号，并登录到了千帆大模型平台。在千帆大模型平台首页，我选择了预置数据集ChatMed_TCM_Dataset，并创建了一个新的项目。
然后，我在项目中导入了预置数据集，并创建了一个新的模型。在模型训练页面，我选择了合适的训练任务类型和参数，并进行了模型训练。在模型部署页面，我选择了合适的部署方式和参数，并进行了模型部署。
在应用页面，创建了一个新的应用，并进行了模型调用。我输入了调用参数，并获得了调用结果。在应用测试页面，输入了测试参数，并获得了测试结果。最后，在应用页面，输入了应用参数，并获得了应用结果。
总的来说，使用千帆大模型平台进行模型训练、模型部署和应用非常简单和方便。千帆大模型平台提供了多种预置数据集和模型，用户可以根据自己的需求选择和使用。此外，千帆大模型平台还提供了多种模型训练和应用的工具和功能，可以帮助用户更好地完成模型训练和应用。
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