模型调优是通过Fine-tuning训练模式提高模型效果的功能模块，作为重要的大模型效果优化方式，用户可以通过构建符合业务场景任务的训练集，调整参数训练模型，训练模型学习业务数据和业务逻辑，最终提高在业务场景中的模型效果。

阿里云面向生态伙伴开放“阿里云百炼“大模型服务平台和“通义”系列为代表的各类大模型产品能力，与产品生态伙伴展开基于大模型应用方向的Maas（模型即服务）产品集成与被集成合作，旨在为用户提供AI领域研究成果在行业中的最新技术应用与解决方案，而共同开展的一项关于大模型应用合作的产品合作计划。

尝试构建个人助手机制，用阿里云百炼+AppFlow+钉钉机器人，花费两午休时间解决配置问题。百炼appid复制时多出空格致错，文档未提及，耗时排查。应用创建时模型选项限于max, plus, turbo，性价比高的qwen-long未上线。期望尽快修复bug和上线新模型以降低成本。附故障排查截图。

大模型应用构建必修课，首期面向零基础学员零门槛开营，从实操角度带你玩转AI应用。

阿里云百炼是基于通义大模型、行业大模型以及三方大模型的一站式大模型开发平台。面向企业客户和个人开发者，提供完整的模型服务工具和全链路应用开发套件，预置丰富的能力插件，提供API及SDK等便捷的集成方式，高效完成大模型应用构建。

- 一键部署流程顺畅，但手动部署环节有改进空间，期望能选择已有资源。 - 服务响应迅速，生成图片质量满意，相比DALL·E有一定差距。 - 建议优化部署指南，允许选择已有ECS和OSS存储。 - 成本、易用性具竞争力，接近FC速度，优于其他国内产品，推荐给他人使用。 - 部署流程顺利，一键部署体验好，但手动步骤需优化，希望可选已有云计算资源。 - 服务响应快，图片生成质量好，不过与DALL·E相比仍有提升空间。 - 希望增强部署灵活性，支持选择已创建的ECS实例和OSS存储。 - 相比同类产品，阿里云方案在成本和易用性上有优势，推荐给团队和伙伴。

本次实验是一个基于Assistant API实现的旅游助手最佳实践，通过智能调用各类函数实现，可以动态地实现各类旅游查询。

本次实验通过设计Prompt来实现客服场景意图分类的目的，需在阿里云百炼平台创建一个应用，并在应用中设计prompt并测试调优。

**Dapp开发流程概览：** 1. **需求定制** - 包括需求分析、可行性研究和编写需求文档，确保项目符合业务目标和法规要求。 2. **系统设计** - 涵盖技术架构、智能合约和数据库设计，保证系统扩展性、安全和性能。 3. **开发过程** - 前端（如React、Vue.js）和后端（如Node.js、Python）开发，智能合约编写（Solidity），并进行安全审计。 4. **测试与部署** - 全面测试（单元、集成、系统测试），在测试网络上部署，然后部署到主网。 5. **运维与支持** - 实施监控、报警、安全维护和用户支持，确保系统稳定和用户满意度。