AI 工具库 · 第 68 页

通过命令行或实验界面，根据数据集、自然语言目标和评测指标迭代生成、调试与评估机器学习代码。

通过声明文件和命令行创建 AI/ML 容器开发环境，配置 Python、软件包及交互式工作环境。

提供语言模型微调、推理和评估流程，通过脚本配置模型、训练数据与输出产物。

在命令行诊断是否适合微调，审查数据并比较微调前后的留出集任务表现和通用能力变化。

将深度学习实验的配置、模型、结果和训练曲线保存到 PostgreSQL，并在 Web 界面跟踪实验。

用命令行在现有对象存储或文件系统上管理数据版本，支持提交、版本标签、差异比较和指定版本拉取。

将数据版本与处理流水线结合，在数据变化时触发容器化转换，并追踪产物的数据来源。

通过开源 CLI 与 Python 工具将科学数据、元信息和文档组织为可版本管理的数据包，并同步到 S3。

将对象存储挂载为兼容 POSIX 的共享文件系统，让机器学习等工作负载按文件路径访问数据。

在现有数据基础设施上集中定义、管理与提供模型特征，保留特征变换、训练集和版本的元信息。

管理机器学习离线和在线特征，按时间点构建训练特征集，并通过特征服务为推理提供数据。

从文档生成问答训练数据，支持批量处理、指令扩增和 Alpaca、ShareGPT 等格式导出。

用模型从票据等半结构化文档中提取指定字段，并按原文和规则标注来源匹配、缺失及格式问题。

在 Kubernetes 上管理团队的机器学习环境，提供 Jupyter 环境、数据集上传和用户组资源配置。

在 Kubernetes 上以容器步骤和依赖图定义工作流，编排机器学习、批处理及持续集成任务。

为智能体提供可等待人工答复的任务服务，通过审核界面收集结构化决定后恢复工作流。

为 Kubernetes 批任务管理排队、资源配额和准入顺序，并提供待运行工作负载的可见性。

在 Kubernetes 上调度 AI、机器学习和其他批处理工作负载，支持多种训练与数据处理框架。

用命令行将机器学习模型按版本保存、推送到镜像仓库，并拉取和导出指定模型产物。

分析 Python 的 CPU、GPU 和内存开销，并在性能报告中调用模型为代码行或区域提出优化建议。

通过桌面文件管理界面和检索引擎搜索文件内容，以带引用的回答回查资料，并识别相似文件。

在终端和 IDE 中分析代码仓库、规划修改、执行命令并迭代代码任务。

通过自然语言生成业务应用、页面和后端数据服务，并调试应用及定时任务。

用自然语言创建包含前端、后端和数据库的网页应用，并预览迭代和发布。

根据业务目标与约束拆解优化问题，持续推演方案并比较结果指标。

搭建企业直播与电商活动，组合商品促销、用户互动和订单数据运营。

整理客户档案与销售跟进，结合企微渠道、营销触达和报表协同客户运营。

以 AI 辅助外贸客户开发、营销内容生成、客户画像和经营数据分析，协同销售跟进。

汇集多平台电商订单并分发给供应商，协同打单、发货和库存同步。

聚合跨渠道客户对话与 SCRM，使用 AI 接待、跟进并转交人工客服。

结合 AI 建站、市场关键词分析与询盘管理，组织外贸独立站和多渠道营销。

把 WhatsApp、邮件、网站与社媒互动归入客户旅程，管理外贸询盘和销售跟进。

面向跨境电商提供 AI 选品、竞品分析、商品图视频与 Listing 内容生成，并编排运营任务。

开源商城系统，管理商品、订单和会员，支持多端零售及嵌入式 AI 导购。

为零售业务连接商城、订单、商品、库存与财务服务，构建统一业务系统。

统一处理多渠道订单、库存、仓储、售后及物流费用，支持开放接口对接。