引言在当今快速发展的技术环境中，人工智能（AI）和机器学习（ML）已经成为推动创新的关键力量。随着这些技术的普及，越来越多的企业和个人开发者开始探索如何将AI集成到日常应用中，以解决实际问题并提升效率。作为一名对AI充满热情的技术爱好者，我一直渴望找到一个既有趣又能体现AI价值的项目。因此，我选择了构建一个“比熊识别”应用程序作为我的实践案例，不仅因为比熊犬是我最喜欢的宠物之一，而且这个项目也提供了一个完美的机会来体验华为云提供的ModelArts自动学习能力和低代码开发平台——Astro的强大功能。（实话实说，比熊是真的可爱，我家的比熊就像个小公主，哈哈~通过该案例的实践，大家可以训练更庞大的数据集，毕竟千篇一律嘛~）选择ModelArts与Astro的原因ModelArts是一个一站式AI开发平台，它集成了数据处理、模型训练、部署和服务管理等功能，使得即使是非专业开发者也能轻松上手。而Astro则是一款基于浏览器的可视化编程工具，允许用户无需编写大量代码就能创建复杂的AI应用程序。这两个平台结合在一起，为我这样的开发者提供了前所未有的便利性和灵活性。本文将介绍如何通过 ModelArts 和 Astro 轻应用实现 AI 应用落地，并以一个物体检测应用为例进行演示。本次实践基于华北-北京四环境。准备工作在开始之前，首先需要准备一些基础材料：硬件环境：一台可以连接互联网的计算机。软件环境：安装了最新版本Chrome或Firefox浏览器的操作系统；注册华为云账号，并开通ModelArts服务。数据集：收集足够数量且质量良好的比熊犬图片用于训练模型。可以通过公开的数据集或者自行拍摄获得。第一步：ModelArts 训练并部署模型使用 ModelArts 的数据处理功能，对原始数据进行预处理和标注，生成训练所需的数据集。通过自动学习对数据集进行训练并发布部署模型。数据是 AI 应用的基础，要构建一个高质量的 AI 模型，首先需要有一个高质量的数据集(在 GPT 时代数据集也许无需标注，但要求更高的质量和多样性)。ModelArts 提供了数据处理功能，可以帮助用户对原始数据进行预处理和标注，生成训练所需的数据集。ModelArts 也提供了自动学习，就算您是零基础的 AI 小白，根据教程点点鼠标就能训练出自己专属的模型。1.登录 ModelArts 控制台，在左侧导航栏中选择“自动学习”，进入自动学习页面并点击物体检测创建自动学习任务。(PS：由于下载的数据集默认在新版数据集管理中，无法一键创建自动学习任务，我们可以在自动学习页面用下载的数据集来创建新的数据集进行自动学习)这里我要补充说明下：在创建项目的时候有个前提就是你得先创建数据集，我们可以通过OBS来上传，如下图所示：01在OBS上创建和上传相关材料；02创建数据集，路径使用刚创建的obs路径：03创建数据集后我们需要等待一段时间将数据导入，看数据大小，我这边100份图OBS只需要1分钟左右：04接下来就可以创建物体检测项目了，这里我们选择了限时免费训练规格（其他参数自定义即可）：05创建完成后，我们将进行训练学习，训练学习的步骤可分为6项，分别是：数据标注、数据集版本发布、数据校验、物体检测、模型注册、服务部署。如下图所示：05-001首先第一步：数据标注，点击【数据标注】下的【实例详情】按钮，跳转至实例详情页面：05-002单击开始标注进行图片标注(这里我们先创建标签并手动进行5张图片的标注，然后可以选择智能标注）：05-003进入智能标注后，我们等待时间即可（这里我9张图花了5分钟时间，标注的效果其实还不错的）：05-004复核标注信息，这里我们可以选择【快速复核】，快速复核会直接展示标注信息，如果你看到某张图标注有问题，可以点击进入进行修改调整重新标注；05-005完成确认后，点击发布即可（版本默认设置为v001）；05-006然后下一步我们返回【自助学习页面】点击进行【继续运行】进入到下一步：【数据集版本发布】：05-007【数据集版本发布】成功够将会自动进入下一步【数据校验】，这里我们等待这即可，无须操作（华为云提供了[限时免费]的训练资源规格：GPU: 1*GP-Vnt1(32GB) | CPU: 8 核 64GB）：05-008【数据校验】成功够将会自动进入下一步【物体检测】，这里我们同样只需等待即可：当然，如果等待过程如果你想查询进入，我们可以前往【实例详情】页面进行查看：在运行日志中，我们可以直观的看到相关进度：05-009在【物体检测】跑完后，我们可以在实例运行界面查看数据评估，这里他会给出综合评估（从多个角度评价模型，并给出一定的调优建议。）。这里我的模型跑出来人建议如下所示：目标框面积占比对bixong的召回率有重大影响，在不同特征区间上mAP的方差为0.400。建议使用Balanced Loss来进行目标框回归计算。目标框清晰度对bixong的召回率有重大影响，在不同特征区间上mAP的方差为0.400。建议在训练时，添加针对此特征的数据增强。目标框亮度对bixong的召回率有重大影响，在不同特征区间上mAP的方差为0.331。建议在训练时，添加针对此特征的数据增强。05-009接下来我进行【服务部署】，这里计算机规格可以选择（免费）的哟（选择免费规格的话需要开启自动停止配置，且时间只能选择1小时，否则会部署失败）；05-010等待部署成功之后可以进行预测调试。在线服务将AI应用部署为一个Web Service，并且提供在线的测试UI与监控能力。（这里我再强调下：免费实例 1 小时之后就会自动停止，如需不间断运行只能使用付费运行或者使用脚本维持。）这里，请记住服务 ID，比如: 26078a82-1da1-443c-a98b-9516ae422815，请保存调用指南中的 API 地址，前面一串数字是 模型Apig-Code，服务ID也就是后面那串数字是 模型Id。ModelArts 的数据处理能力展现了其在灵活性、效率和易用性方面的显著优势，为用户提供了强大的支持：多样化的数据与标注类型：无论是图像、视频、音频还是文本，ModelArts 都能处理，并且支持分类、检测、分割等多样的标注需求。这种广泛的支持确保了无论您的项目涉及何种数据形式或任务类型，都能找到合适的解决方案。智能化与协作式的标注流程：通过集成智能标注特性，ModelArts 能够利用预设或定制化的模型自动完成数据标签化工作，大幅减少了人工投入的时间与成本。同时，平台还支持团队成员间的协同作业，允许多人共同参与数据标注过程，并内置了评分与反馈机制，确保了标注结果的一致性和精准度。灵活的数据存储选项：为了简化数据管理并提升使用便捷性，ModelArts 提供了两种主要的存储方案——OBS（华为云对象存储服务）和本地存储。前者适合需要安全、稳定地保存大量数据的场景；后者则针对快速上传下载的需求设计，提供了即时可用的临时存储空间。第二步：Astro 轻应用集成 ModelArts 在线服务使用 Astro 轻应用的轻应用功能，通过拖拉拽的方式搭建应用界面，将 ModelArts 的模型服务接入 Astro 轻应用的连接器，实现应用的前端展示和交互。应用是 AI 应用的载体，要构建一个高品质的 AI 应用，需要有一个高品质的应用界面，并能与 AI 模型服务进行有效的交互。Astro 轻应用提供了轻应用功能，可以帮助用户通过拖拉拽的方式搭建应用界面，并将 ModelArts 的模型服务接入 Astro 轻应用的数据源，实现应用的前端展示和交互。步骤开始咯01登录 Astro 轻应用控制台，在左侧导航栏中选择的“应用”，点击“新建低代码应用–新建空白应用”。02根据流程，我们先配置好应用名称，和图标：03Astro 通过集成 ModelArts 连接器，实现了调用 ModelArts 在线服务。以前在没有 ModelArts 连接器的时候，我们需要自行开发 AKCK 鉴权、ModelArts API 调用、OBS 文件上传等等。现在我们要将Astro 集成 ModelArts 连接器，我们的环境默认是没有配置好的 ModelArts 连接器，需要开发者自行配置，我们可以导入下面的实例安装包，再进行连接器配置。实例安装包：https://appcube-ai-temp.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/CNAMEO__EI-0.0.1-beta.zip04配置好连接器，我们可以在这个页面对在线模型检测简单的测试。为了方便大家的学习和操作，我这边附上官方的教学视频：低代码 AI 实战营： https://bbs.huaweicloud.com/live/cloud_live/202212151900.html05接着进行拖拉拽开发页面，这里就不多说，重要的还是自己去动手实践。完成开发后，大致的实现效果如下所示：Astro 轻应用不仅是一套工具，更是一种全新的开发理念，它通过一系列创新特性，为开发者和业务人员提供了前所未有的便捷性和灵活性。多样化应用场景：无论是构建轻量级应用、行业定制化解决方案还是大型业务展示平台，Astro 都能完美适配。从日常办公到人力资源管理，再到运营协同与项目管控，Astro 涵盖了企业运作的方方面面，确保每个需求都能得到精准满足。直观易用的界面设计：借助拖拽式的页面编辑器，即使是没有编程背景的用户也能轻松创建出功能完备的应用界面。丰富的组件库、预设模板以及可视化工作流编辑器，让用户能够迅速将创意转化为现实，无需一行代码。强大的数据整合能力：Astro 支持多源数据接入及服务编排，可以无缝集成来自 ModelArts 的机器学习模型服务或华为云及其他第三方提供的各种服务。这一切都可以通过图形化的界面完成配置，让复杂的数据处理变得简单直观，实现从前端交互到后端逻辑的全面贯通。高效的应用部署与管理：一键发布功能支持多种终端形式——PC 端、移动端、微信小程序/H5 和 WeLink 集成等，同时提供详尽的应用性能监控、使用统计和分享选项，确保每一个上线的应用都具备高度的可用性和稳定性。总结与展望以上便是我个人关于通过ModelArts自动学习能力和低代码平台Astro实现“比熊识别”的AI应用实践经历。希望这篇文章能够为同样对AI感兴趣的朋友们提供一些有价值的参考。如果你也有兴趣尝试，请不要犹豫，勇敢迈出第一步吧！当然，通过这次实践案例，我深刻体会到了ModelArts和Astro所带来的巨大便利。它们不仅大大降低了AI开发的技术门槛，也让普通开发者有机会参与到这场科技变革之中。未来，我希望能够继续深入研究这两个平台的更多特性，并尝试将其应用于更广泛的领域。此外，随着AI技术的不断发展，相信会有越来越多类似ModelArts和Astro这样优秀的工具涌现出来，为人们的生活带来更多惊喜和改变。我正在参加【案例共创】第1期 书写云产品应用构建开发最佳实践/评测，共创官方文档https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-0217170307934787108-1-1.html

使用pycharm modelarts 上传training jobupload training code时生成了压缩包，而后无法读取此压缩包以下是我的事件日志

      在预算一体化平台的业务架构和功能架构搭建之后，随着AI架构逐步运行起来，慢漫开始出现了幻觉，这是模型泛化能力不强导致的。     这需要开始优化AI架构，增强模型泛化能力，减少模型幻觉。这需要聊到AI架构依赖的平台和工作间环境。AI架构模型如何逐步从一个一个的模型算子，组合起来变成一套整体功能的模型，实现独立的预测功能。算子有五个，通过流水线部署的方式，部署到工程平台上，MA平台部署的算子都是独立，之间没有关联起来。    之前谈过chatflow，这是一个MA平台的流程工作间，有了它，我们就可以把算子关联起来。我们先把算子跟训练数据集关联起来，训练数据库是存储在数仓里，上一回谈到数仓都是存储格式内容相对统一的数据，这里都是存放预算管理的训练数据。         模型输入了训练数据集后进行计算，模型采用了稀疏数据间插的算法，计算出每天的预测结果，通过曲线把未来30天的预测结果显示在图表上。       这些解析出来的结果要存储在数仓里，这也是依赖上回谈到数据架构。到这里你就会明白平台数据架构为什么要这样设计了。      在云平台上，数据架构存储空间会换成OBS，也就是桶，五个算子的结果会存放在同一个桶中，这个桶命名为预算管理模型训练桶。     这个OBS容量设计，我们预留了10T的空间，由于模型训练数据量比较大，通常要1000份数据作为训练数据集，根据2/8原则，还要预留250份数据作为测试数据集，共1250份数据集。     经过了平台和工作间的再训练，模型的幻觉减少了，原来识别精度只有1/6，训练后加强到1/12.5，这样的精度基本满足的预算的工作要求。

咨询项目调研完，客户提出一个问题：为什么不开发一个台风预测模型？ 它既用于地质领域。既可以保护人身安全，也可以避免台风带来的山体滑坡自然灾害发生，减少经济损失。在地质一体化平台上要开发这个台风预测模型，有一些共同的特点：首先要有一个厚重的云底座，底座上有强大的平台能力和数据存储能力，云数据库；除此之外，计算能力都非常强大，依赖于强大的计算硬件平台提供的算力，台风模型才可以迅速计算出台风相似路径的预测结果。经过前期业界的了解，我们在项目中初步画出了云平台和台风模型二者之间的架构轮廓：上层应用是应用平台，调用中台的台风模型，模型层之下是坚实的平台能力，包括云平台和数据平台，AI工程平台；平台依托在下层的硬件平台之上，包括强大的计算平台、海量存储能力、高速网络和牢靠的安全能力。依据这个轮廓，我们通过调研获悉，院内有地质云平台，但版本比较旧，3.0版本，很多高阶服务还不支持；还有院内各业务部门和上下级机关单位多年存储的业务数据，我们惊奇的发现这些数据非常宝贵，直接可以用来训练模型，存储量达15T之多。众所周知，大模型训练至少需要10000份数据，地质数据分为两类：调查文献资料和勘探地形地貌的GIS数据或向量数据。调研之后就是着手开始写架构规划了，下回咱继续聊。

     咨询项目调研完，客户提出一个问题：为什么不开发一个台风预测模型？ 它既用于地质领域。既可以保护人身安全，也可以避免台风带来的山体滑坡自然灾害发生，减少经济损失。    在地质一体化平台上要开发这个台风预测模型，有一些共同的特点：首先要有一个厚重的云底座，底座上有强大的平台能力和数据存储能力，云数据库；除此之外，计算能力都非常强大，依赖于强大的计算硬件平台提供的算力，台风模型才可以迅速计算出台风相似路径的预测结果。     经过前期业界的了解，我们在项目中初步画出了云平台和台风模型二者之间的架构轮廓：上层应用是应用平台，调用中台的台风模型，模型层之下是坚实的平台能力，包括云平台和数据平台，AI工程平台；平台依托在下层的硬件平台之上，包括强大的计算平台、海量存储能力、高速网络和牢靠的安全能力。     依据这个轮廓，我们通过调研获悉，院内有地质云平台，但版本比较旧，3.0版本，很多高阶服务还不支持；还有院内各业务部门和上下级机关单位多年存储的业务数据，我们惊奇的发现这些数据非常宝贵，直接可以用来训练模型，存储量达15T之多。众所周知，大模型训练至少需要10000份数据，地质数据分为两类：调查文献资料和勘探地形地貌的GIS数据或向量数据。      调研之后就是着手开始写架构规划了，下回咱继续聊。     欢迎点赞原文和关注公众号“科技江河”，如果喜欢，欢迎打赏，感谢。

它山之石可以攻玉！模型需要训练和调试，众所周知。 在不同平台上，开发部署训练调试模型，所经历的过程是不一样的。这里我们介绍一下在国内五彩斑斓的云环境下如何“借鸡下蛋”。在2017年，国内云市场不如现在百花齐放，云的概念还没有普及。在Z市台风模型一体化平台上曾经借助OWS云开发环境，开发业务模型，这是当时为数不多在国内企业B端市场上活跃的一朵云。有公有云和私有云两种场景，这里介绍这个平台的开发模式，供读者参照对比。当时私有云部署不多，硬件平台也不具备条件，大多数企业采用公有云开发，在公有云上训练模型算法。项目平台基本的业务架构和AI架构都已设计好后，接下来就是逐步搭建云平台能力，让AI模型运行起来。首先配置平台，这是AI模型配置部署运行流水线。 配置有两种形式，一种是在华为云私有云部署配置，适用本地数据不允许外发到互联网的场景；一种是数据外发到华为内部，在内部云上进行模型部署配置。这是集众多AI模型功能于一体的平台，本咨询项目涉及到AI Galley和流水线。流水线要配置数据处理全周期，数据选型、数据清洗和数据存储三部分。数据选型是对AI模型的训练数据和测试数据进行选型，这个功能提供了用户选用地质数据的范围，并且按照理论化的配置，80%用于训练，20%用于测试。这个基础上，再设计模型数据的分类，数据选型前就已经搭好数据湖设计，则按地质业务，训练数据分为图表和文字这两类结构化数据，这是由于当时云环境还不支持非结构化数据。我正在参加【案例共创】第1期 书写云产品应用构建开发最佳实践/评测，共创官方文档https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-0217170307934787108-1-1.html

它山之石可以攻玉！模型需要训练和调试，众所周知。 在不同平台上，开发部署训练调试模型，所经历的过程是不一样的。这里我们介绍一下在国内五彩斑斓的云环境下如何“借鸡下蛋”。在2017年，国内云市场不如现在百花齐放，云的概念还没有普及。在Z市台风模型一体化平台上曾经借助OWS云开发环境，开发业务模型，这是当时为数不多在国内企业B端市场上活跃的一朵云。有公有云和私有云两种场景，这里介绍这个平台的开发模式，供读者参照对比。当时私有云部署不多，硬件平台也不具备条件，大多数企业采用公有云开发，在公有云上训练模型算法。项目平台基本的业务架构和AI架构都已设计好后，接下来就是逐步搭建云平台能力，让AI模型运行起来。首先配置平台，这是AI模型配置部署运行流水线。 配置有两种形式，一种是在华为云私有云部署配置，适用本地数据不允许外发到互联网的场景；一种是数据外发到华为内部，在内部云上进行模型部署配置。这是集众多AI模型功能于一体的平台，本咨询项目涉及到AI Galley和流水线。流水线要配置数据处理全周期，数据选型、数据清洗和数据存储三部分。数据选型是对AI模型的训练数据和测试数据进行选型，这个功能提供了用户选用地质数据的范围，并且按照理论化的配置，80%用于训练，20%用于测试。这个基础上，再设计模型数据的分类，数据选型前就已经搭好数据湖设计，则按地质业务，训练数据分为图表和文字这两类结构化数据，这是由于当时云环境还不支持非结构化数据。

感觉它吐内容，比我用的其他AI工具要明显快很多。为什么这么快，可以看下下面的解释，仅供参考：Mixture-of-Experts (MoE)架构，一种将LLM分割成多个子网络（或称为“专家”）的方法，每个子网络专注于处理输入数据的一个子集，以共同完成特定任务。（1）专家系统：MoE架构包含多个专家，每个专家都是一个独立的神经网络，能够处理特定的任务或数据类型。有多达256个专家，每个专家专注于处理特定任务。（2）动态路由：不是所有的专家都会参与到每一次的计算中，而是通过一种路由机制动态选择一部分专家进行计算。每次计算会选取前8个最相关的专家（topk=8）参与。（3）效率与性能：主要优势在于它减少了预训练和推理期间的计算成本。它通过有选择地激活特定任务所需的专家，而不是每次任务都激活整个神经网络，从而提高了效率。（4）参数激活：拥有671B的总参数，但每个任务仅激活37B参数，这优化了效率和性能。（5）负载平衡：引入了无辅助损失的负载平衡策略，动态监控和调整专家的负载，以平衡的方式利用它们，而不牺牲整体模型性能。DeepSeek-V3中的MoE架构通过将大模型分解为专家网络，并根据任务需求动态激活这些专家，实现了计算效率和性能的提升。

1. AI开发平台ModelArts新功能2024年11到12月份ModelArts发布的新功能。11月发布的新功能比较多，一共有11项。 12月没有发布新功能。ModelArts Notebook支持创建定时任务Lite Cluster节点支持批量计费Snt9b硬件故障支持在线服务故障自动重启通过VPC访问通道的方式访问在线服务MindSpore预置框架支持msrun和torchrun启动方式训练作业支持配置卡死检测时间训练作业支持批量录入超参和环境变量自定义镜像训练作业支持配置节点间SSH免密互信下面3项是关于MaaS的：MaaS支持免费体验预置服务：ModelArts Studio大模型即服务平台给新用户分配了每个模型100万Tokens的免费调用额度，无需部署即可一键体验通义千问、Llama、ChatGLM等预置模型服务。MaaS支持扩缩容模型服务的实例数MaaS模型服务提供内容审核服务2. 人工智能相关直播合集昇腾云服务ModelArts深度解析：理论基础与实践应用指南https://bbs.huaweicloud.com/live/cloud_live/202412031400.html如何快速创建和部署模型，管理全周期AI工作流呢？聚焦华为昇腾云服务ModelArts一站式AI开发平台功能介绍，同时结合基于ModelArts 的实践性实验，帮助开发者从理论到实验更好地理解和使用ModelArts。人工智能应用测试深度解析：理论基础与实践应用指南 https://bbs.huaweicloud.com/live/cloud_live/202412061430.html结合理论及人工智能的相关实验，给大家讲述AI应用测试的主要流程和方法。帮助开发者了解AI应用测试的理论及方法，和AI应用测试在模型迭代调优过程中的作用。这个对于对AI测试兴趣的朋友，一定要来看看，里面很多有用的知识。基于华为云AI的在线实验教学https://bbs.huaweicloud.com/live/cloud_live/202412101600.html如何部署ModelArts中开源大模型来完成智能问答任务，及如何调用华为云EI-自然语言处理服务的API接口呢？手把手带领大家一步步进行实验操作，深入体验基于华为云AI的实验过程。这个是具体的实验实操，可以跟着动手做一下。里面有一些有用的技巧。

LangChain 的亮点组件是其核心优势所在，它们以模块化的方式简化了复杂语言模型应用的开发。以下是 LangChain 中一些关键组件的详细介绍：1. Models（模型）LangChain 提供了统一的接口来调用多种语言模型，包括 OpenAI、Hugging Face、Anthropic 等。开发者可以轻松切换不同的模型，而无需修改大量代码。此外，LangChain 还支持自定义模型的集成，为开发者提供了极大的灵活性。亮点：标准化接口，支持多模型切换，降低模型依赖风险。2. Prompts（提示词）提示词是语言模型应用的核心。LangChain 提供了 PromptTemplate 组件，允许开发者动态生成提示词。通过模板，可以将用户输入、上下文信息或外部数据嵌入到提示词中，从而优化模型的输出。亮点：支持动态提示词生成，提升模型输出的准确性和相关性。3. Chains（链式任务）Chains 是 LangChain 的核心组件之一，用于将多个任务串联起来，形成自动化工作流。例如，可以构建一个链式任务，先从数据库中检索信息，再生成提示词，最后调用模型生成回答。LLMChain 是最常用的链，它将提示词与模型调用结合。亮点：简化复杂流程，支持任务自动化，提升开发效率。4. Memory（记忆机制）Memory 组件使应用能够在多轮交互中记住上下文信息。LangChain 提供了多种记忆机制，如 ConversationBufferMemory（短期记忆）和 VectorStoreMemory（长期记忆），帮助开发者实现上下文感知功能。亮点：支持短期和长期记忆，增强交互体验。5. Indexes（索引）Indexes 组件用于与外部数据源（如向量数据库）集成，使应用能够访问实时或特定领域的数据。通过 RetrievalQA，开发者可以快速构建基于检索的问答系统，将模型与外部知识库结合。亮点：支持数据检索，增强模型的知识覆盖范围。6. Agents（代理）Agents 是 LangChain 的高级组件，允许模型根据输入动态选择工具或动作。例如，一个代理可以决定是先调用搜索引擎还是直接生成回答。通过 Tool 和 AgentExecutor，开发者可以构建智能代理，实现更复杂的任务。亮点：支持动态决策，提升应用的智能化水平。7. Callbacks（回调）Callbacks 组件允许开发者在模型调用过程中插入自定义逻辑，例如日志记录、性能监控或错误处理。通过回调，开发者可以更好地控制和调试应用的行为。亮点：支持自定义逻辑，增强应用的可控性和可调试性。8. Utilities（实用工具）LangChain 提供了一系列实用工具，如文本分割器、向量化工具和 API 集成工具，帮助开发者处理数据、优化流程并扩展功能。亮点：提供开箱即用的工具，减少重复开发工作。总结LangChain 的亮点组件以模块化的方式解决了语言模型应用开发中的常见问题。无论是模型调用、提示词管理、任务自动化，还是数据检索和记忆机制，这些组件都显著降低了开发复杂度，让开发者能够更专注于构建创新应用。如果你正在探索大语言模型的潜力，LangChain 的这些组件无疑会成为你的得力助手。

LangChain 是一个强大的框架，旨在简化复杂语言模型应用的开发流程。通过提供模块化组件和标准化接口，LangChain 让开发者能够更轻松地构建、扩展和部署基于大语言模型（LLMs）的应用。以下是 LangChain 如何将复杂任务简单化的几个关键方面：1. 模块化设计，降低开发门槛LangChain 将复杂的语言模型应用拆分为多个模块，如模型调用、提示词管理、记忆机制、数据检索和链式任务等。开发者无需从头构建每个功能，只需根据需求组合这些模块即可。例如，通过 LLMChain，开发者可以快速将提示词与模型调用结合，而无需关注底层细节。2. 标准化接口，提升开发效率LangChain 提供了统一的接口，支持多种语言模型（如 OpenAI、Hugging Face 等）和数据源（如向量数据库、API 等）。开发者只需学习一次接口，即可在不同模型和工具之间无缝切换，避免了重复学习成本。3. 链式任务，简化复杂流程LangChain 的 “Chain” 功能允许开发者将多个任务串联起来，形成自动化工作流。例如，可以构建一个链式任务，先从数据库中检索信息，再生成提示词，最后调用模型生成回答。这种设计让复杂流程变得清晰易管理。4. 记忆机制，增强交互体验LangChain 提供了短期和长期记忆机制，使应用能够在多轮对话中记住上下文。通过 ConversationBufferMemory 或 VectorStoreMemory，开发者可以轻松实现上下文感知功能，而无需手动管理状态。5. 数据检索，整合外部知识LangChain 支持与向量数据库（如 Pinecone、Weaviate）和 API 的集成，使应用能够访问外部知识库。通过 RetrievalQA，开发者可以快速构建基于检索的问答系统，将模型与实时数据结合。6. 提示词管理，优化模型输出LangChain 提供了提示词模板和优化工具，帮助开发者设计更有效的输入提示。通过 PromptTemplate，可以动态生成提示词，提升模型的输出质量。7. 开源社区，加速问题解决作为一个开源项目，LangChain 拥有活跃的社区支持。开发者可以快速找到解决方案、学习最佳实践，甚至贡献自己的代码，进一步降低开发难度。总结LangChain 通过模块化设计、标准化接口和丰富的功能，将复杂语言模型应用的开发过程简化为可管理的步骤。无论是构建对话系统、自动化工作流，还是整合外部数据，LangChain 都能显著降低开发门槛，让技术爱好者更专注于创新而非底层实现。如果你正在探索大语言模型的应用，LangChain 无疑是一个值得尝试的工具。

请问一下，现在Modelarts云平台训练作业里面，有适配大模型的文档吗？

这个是创建训练作业界面运行的时候，报了下面的错误，有人知道是怎么回事吗，实在没搞出来，感谢！

面向对象检测的AI算法有许多经典模型，以下是一些常见的：基于锚点的物体检测器Faster R-CNN：这是一种两阶段的目标检测模型，利用区域提议网络（RPN）生成候选框，再通过全卷积网络（FCN）进行分类和定位。YOLO（You Only Look Once）：这是一种单阶段的目标检测模型，以其快速的检测速度和较高的准确性而闻名。YOLO系列包括YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4等版本，每个版本都有不同的改进和优化。SSD（Single Shot Multibox Detector）：这也是一种单阶段的目标检测模型，通过单个神经网络进行预测，解决了多尺度目标检测的问题。无锚式物体检测器CenterNet：这种模型消除了对预定义的锚框的需要，直接预测对象的中心或角。FCOS（Fully Convolutional One-Stage Object Detection）：这是一种全卷积的一级目标检测模型，直接预测对象的中心及其高度和宽度，而不依赖于预定义的锚。CornerNet：这种模型通过预测对象的角来检测对象，而不依赖于预定义的锚。基于Transformer的检测器DETR（Detection Transformer）：这是一个完整的对象检测框架，其中整个检测过程（包括特征提取、对象检测和边界框预测）都是使用transformers完成的。DETR消除了对区域建议网络、锚框或非最大抑制的需要。Vision Transformer (ViT)：将图像视为一系列面片，并使用Transformer对全局关系进行建模，用于对象检测任务。Swin Transformer：一个分层的Transformer，在非重叠窗口上运行，使其计算效率更高，更适合下游对象检测任务。其他经典模型Mask R-CNN：这是一个强大的通用对象实例分割框架，不仅可对图像中的目标进行检测，还可以对每一个目标给出一个高质量的分割结果。R-FCN（Region-based Fully Convolutional Network）：这是一种基于区域的全卷积网络，通过全卷积神经网络生成一个3x3的位置敏感卷积实现对位置信息编码，完成预测，实现对象检测。EfficientDet：这是一种一阶段的对象检测网络，基于EfficientNet网络作为基础网络，使用多尺度双向金字塔特征融合技术，其中权重特征融合使用了交叉尺度链接与权重快速归一化融合。这些模型各有优缺点，适用于不同的应用场景。在选择模型时，需要根据具体的任务需求、计算资源和数据集特点来进行选择。

自监督学习和监督学习是机器学习领域中的两种不同的学习范式，它们在数据标注需求、学习方法、应用场景和数据要求等方面存在显著差异。自监督学习与监督学习的对比对比维度自监督学习监督学习数据标注需求无需人工标注需要大量人工标注数据学习方法利用数据自身生成监督信号根据预先标记的数据进行训练应用场景无监督环境下的特征学习分类、回归和预测等问题数据要求无需人工标记的数据，但需要能够从数据本身派生标签的数据需要有大量标记的数据进行训练模型训练包括预训练和微调两个步骤直接使用标记数据进行训练常见任务对比学习、预文本任务等分类、回归等优势降低人工标注成本，提高模型表征能力训练数据集的标签准确可靠，模型精度和泛化能力高挑战任务设计复杂，训练资源需求大，可解释性问题依赖高质量标注数据，标注成本高昂未来方向跨学科结合，高效模型设计，可解释性增强优化模型结构，提升模型性能自监督学习与监督学习的选择自监督学习的优势：自监督学习在没有人工标注的情况下，通过从输入数据本身派生标签进行学习，特别适用于数据标注成本高昂、专业标注人员稀缺的情况。自监督学习能够从无标签数据中挖掘有用的信息，提高模型表征能力，同时避免了人工标注的繁琐工作。监督学习的优势：监督学习在训练数据集已知的情况下，通过学习输入与输出之间的映射关系来进行模型训练，适用于数据标注充足且明确的任务。监督学习的模型具有较高的精度和泛化能力，因为训练数据集的标签是准确可靠的。大规模数据集的选择对于大规模数据集，自监督学习可能更为适用，因为：标注成本：大规模数据集的标注成本通常很高，自监督学习可以通过设计预训练任务，从未标注的数据中生成标签，从而降低标注成本。模型性能：自监督学习能够学习到更加通用的数据表示，从而提升下游任务的性能，这对于大规模数据集来说尤为重要。数据多样性：大规模数据集通常具有更高的数据多样性，自监督学习可以通过对比学习等方法，更好地捕捉数据的内在结构和特征。然而，监督学习在某些情况下仍然是不可替代的，例如在需要高精度预测的场景下，监督学习的模型可能会表现得更好。因此，在实际应用中，需要根据具体任务的特点和数据的实际情况来选择合适的学习方法。