智算新纪元，腾讯云HAI-CPU助力法律援助

高性能应用服务

1. ChatbotUI

​应用介绍

基于腾讯云 ​DeepSeek 模型的智能化对话界面，支持灵活集成到企业级应用或服务中，提供自然语言交互能力，适用于客服、知识检索、任务自动化等场景。

​核心功能

• 多轮对话引擎：支持上下文理解与长程对话。
• 知识库融合：可对接结构化数据库或文档（如PDF、Excel），实现领域知识增强。
• API无缝集成：通过RESTful API调用外部服务（如支付、CRM系统）。
• 多模态支持：文本、图片、文件混合输入输出（需配置相应模型）。

​主要使用方法

1. ​创建Chatbot实例：

   • 登录腾讯云HAI控制台 → 进入"AI应用" → 选择"ChatbotUI" → 指定模型为 DeepSeek。
   • 配置知识库：上传文档或连接数据库，设置NLP解析规则。

2. ​自定义对话逻辑：

   • 使用可视化流程设计器定义意图（Intent）和实体（Entity）。
   • 编写Python脚本处理复杂业务逻辑（如调用API）。

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​2. CloudStudio

​应用介绍

云端一体化开发环境，支持代码编写、调试、测试及部署，内置AI代码助手（如代码补全、Bug修复建议），面向全栈开发场景。

​核心功能

• ​智能编码辅助：

  • 实时代码补全（基于DeepSeek代码模型）。
  • 错误检测与修复建议（如变量未定义、语法错误）。

• ​云端调试与测试：

  • 支持Docker容器化构建，直接在云端运行GPU加速调试。
  • 自动化测试框架集成（JUnit、Pytest）。

• ​团队协作：

  • Git版本控制集成，实时代码评论与任务分配。

• ​一键式部署：

  • 支持Kubernetes、Serverless等部署方式，生成Dockerfile和云原生配置。

​主要使用方法

1. ​初始化项目：

   • 登录CloudStudio → 新建项目 → 选择编程语言（Python/Java/Go等）。
   • AI助手自动生成项目模板（如Flask Web应用）。

2. ​开发与调试：

   • 在代码编辑器中，输入 Ctrl+Space 触发代码补全。
   • 右键选择"Debug"启动云端调试会话，查看日志和断点。

3. ​部署应用：

   • 点击"Deploy" → 选择部署环境（GPU/CPU实例）→ 配置域名与SSL证书。
   • 通过控制台实时监控CPU/GPU利用率及日志。

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​3. JupyterLab

​应用介绍

面向数据科学与机器学习的交互式计算平台，支持Jupyter Notebook、Lab环境，深度整合腾讯云算力资源。

​核心功能

• ​数据科学与AI开发：

  • 支持Pandas、NumPy、TensorFlow/PyTorch等库。
  • 可视化工具集成（Matplotlib、Plotly、Tableau）。

• ​高性能计算：

  • 直接调用GPU实例（如A10/V100），加速模型训练。
  • 数据并行与分布式训练支持（Horovod框架）。

• ​版本管理与协作：

  • Jupyter Notebook文件版本回溯。
  • 导出为PDF/Markdown格式，通过腾讯文档共享。

​主要使用方法

​启动JupyterLab实例：

• 进入HAI控制台 → "应用服务" → 选择"JupyterLab" 。
• 登录后创建新Notebook（.ipynb 或 .py）。

​数据与模型开发：

# 单元格1：安装必要库（如果未安装）

# !pip install numpy matplotlib


# 单元格2：生成数据并绘制正弦波
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


# 生成数据
x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)  # 0到2π之间的100个点
y = np.sin(x)                        # 正弦函数值

# 创建画布
plt.figure(figsize=(8, 4))

# 绘制图形
plt.plot(x, y, label='sin(x)', color='blue', linewidth=2)

# 添加标注
plt.title("Basic Sine Wave Demo")
plt.xlabel("X-axis")

plt.ylabel("Y-axis")
plt.grid(True)
plt.legend()

# 显示图形
plt.show()

# 单元格3：简单数据分析
print("数据统计：")

print(f"最大值: {np.max(y):.2f}")

print(f"最小值: {np.min(y):.2f}")

print(f"平均值: {np.mean(y):.2f}")

​GPU加速训练：在Notebook中启用GPU：

with tf.device('/GPU:0'):

4. OpenWebUI

​应用介绍

开源可视化界面，支持本地/云端部署，提供模型训练监控、推理服务管理及实验记录功能，兼容Hugging Face、Stable Diffusion等框架。

核心功能

1. 模型（Model Management）​

• 多框架兼容： 支持 Stable Diffusion、LLMs（如DeepSeek-T1）、ControlNet 等主流框架，提供预训练模型直接调用与微调接口。

​2. 知识库（Knowledge Base）​

• ​结构化知识注入： 支持 ​PDF/Excel/Markdown 文件解析，构建领域知识图谱，增强模型推理能力（如医疗、法律咨询）。

• ​动态知识更新：

  • 通过API实时推送新数据到知识库（如数据库表更新）。
  • 支持版本回滚，防止误删或覆盖关键数据。

• ​多模态知识检索： 结合文本、图片检索功能，实现跨模态问答（例如："展示2023年财报图表并解释趋势"）。

​3. 提示词（Prompt Engineering）​

• ​模板化提示词库： 提供行业场景模板（如客服、代码生成），用户可自定义占位符与逻辑分支。

• ​自动优化工具：

  • Prompt Tuning：基于LoRA微调技术，优化提示词与模型响应相关性。
  • Chain-of-Thought：生成推理过程树，提升复杂任务（数学推导、代码调试）的准确性。

​4. 工具（Tools & Integrations）​

• ​自动化流水线工具：

  • Data Pipeline：自动生成数据清洗、增强脚本（如图像裁剪、文本分词）。
  • Experiment Tracker：记录超参数（学习率、批次大小）与结果（准确率、F1值），支持对比分析。

• ​第三方生态集成：

  • JupyterLab联动：直接从OpenWebUI启动Jupyter Notebook进行数据分析。
  • GitOps部署：模型训练完成后自动触发CloudStudio的CI/CD流程。

生态协同场景

劳动法问答系统

​知识库

创建知识库：

上传劳动法律文献与数据：

​提示词

设计多轮对话流程（提问→分析→生成建议）。

模型

微调DeepSeek为专科领域模型。

使用示例

用户提问：

"我在试用期被辞退，公司只给了1天通知，合法吗？"