与阿里云一起
轻松实现数智化
让算力成为公共服务：用大规模的通用计算，帮助客户做从前不能做的事情，做从前做不到的规模。让数据成为生产资料：用数据的实时在线，帮助客户以数据为中心改变生产生活方式创造新的价值。
模型部署
登录阿里云，访问阿里云人工智能业务平台PAI的控制台，选择模型厂商对应规格的模型，选择模型的部署方式，填写模型的基本属性，设置部署模型的资源类型，点击部署按钮，即可实现一键部署：
在线调试
部署大模型完成，查看模型在线服务（EAS）的管理页面，使用在线调试的功能，输入调用API接口的请求参数，向大模型服务发送请求信息，接收到大模型服务的响应信息，即可实现模型的测试：
API调用
大模型部署完成，人工智能业务平台PAI提供开放API接口的调用服务，在服务详情中可以查看外网的访问链接地址、安全访问的授权Token，提供给远程客户端或者智能体应用调用：
模型微调
微调是优化策略的训练任务，在人工智能业务平台PAI的控制台中，指定对应规格的大模型，点击训练按钮，创建微调训练任务：
在大模型训练页面中，指定训练方式，设置训练的属性，点击训练按钮，提交训练任务，提交训练的数据，即可实现一键训练：
模型评测
人工智能业务平台PAI支持使用公开数据集或者自定义数据集，对大模型执行评测，公开数据集由人工智能业务平台PAI维护，自定义数据集由开发者按照指定的数据格式，将数据上传到人工智能业务平台PAI：
在人工智能业务平台PAI的控制台中，指定对应规格的大模型，点击评测按钮，创建大模型评测任务：
在人工智能业务平台PAI的控制台中，查看任务管理页面，对训练完成的任务执行评测：
模型评测极简模式
模型评测模式包括极简模式以及专家模式，其中，极简模式的业务流程：
创建大模型评测任务，输入评测任务的属性，设置评测任务的输出路径，指定评测任务的数据集，数据集可以使用公开数据集或者自定义数据集：
设置评测任务使用公开数据集：
设置评测任务使用自定义数据集：
设置运行评测任务的GPU类型的计算资源：
模型评测专家模式
模型评测模式包括极简模式以及专家模式，其中，专家模式的业务流程：
创建大模型评测任务，输入评测任务的属性，设置评测任务的输出路径，指定评测任务的数据集，数据集可以使用公开数据集或者自定义数据集：
设置评测任务使用自定义数据集，专家模式支持同时使用公开数据集以及自定义数据集，公开数据集支持同时使用多个数据集：
从阿里云存储中使用已有的自定义数据集：
从本地上传自定义数据集到阿里云存储中：
设置运行评测数据集的算法参数：
设置运行评测任务的GPU类型的计算资源：
评测报告
在人工智能业务平台PAI的任务管理页面中，查看评测报告：
在任务管理页面中，点击查看报告，即可查看对应模型的评测报告：
在评测报告的页面中，包括自定义数据集的评测报告以及公开数据集的评测报告，评测报告中包括评测项的评分以及评测分析，自定义数据集的评测报告：
在评测报告的页面中，包括自定义数据集的评测报告以及公开数据集的评测报告，评测报告中包括评测项的评分以及评测分析，公开数据集的评测报告：
模型评测报告支持不同数据集的对比分析，自定义数据集的评测报告的对比分析：
模型评测报告支持不同数据集的对比分析，公开数据集的评测报告的对比分析：
