1企业定制LLM微调：使用领域数据优化基础模型
- 1准备领域相关的标注数据集（如医疗、法律文本），确保数据格式符合平台要求。
- 2在Intelligent Lab AI平台上选择基础模型（如LLaMA或GPT系列），配置微调超参数（学习率、批次大小等）。
- 3启动微调任务，监控训练损失和验证指标，根据结果调整参数或数据。
- 4导出微调后的模型，集成到企业应用中（如客服系统、文档摘要工具）。
2构建多智能体协作系统：实现复杂任务分解与执行
- 1定义任务目标（如市场调研报告生成），拆分为多个子任务（信息收集、分析、撰写）。
- 2为每个子任务创建智能体，配置其角色、工具（如搜索引擎、数据库API）和通信协议。
- 3在平台上设计智能体协作流程，设定依赖关系和条件触发逻辑。
- 4运行多智能体系统，监控交互记录，优化智能体指令或分工，直至输出满意结果。
3自动化AI研究实验工作流：批量运行实验与结果分析
- 1在平台上创建实验工作流，定义输入变量（数据集、模型参数）和评估指标（准确率、F1分数）。
- 2配置多个实验变体（如不同学习率、网络架构），使用内置调度器并行或顺序执行。
- 3自动记录每次实验的日志、模型权重和指标，使用可视化面板比较结果。
- 4根据对比筛选最优配置，导出报告或直接部署模型到生产环境。