训练数据
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AI 训练数据集怎么清洗和切分？用 Datasets 过滤、映射并保存
用 Hugging Face Datasets 的 filter、map、train_test_split 和 save_to_disk 处理小型示例数据。
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公开 AI 训练数据怎么获取？用 Hugging Face Datasets 加载并核对许可
从 Hugging Face Hub 获取公开数据集前先核对数据卡与许可，再用 Datasets 加载并检查字段。
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AI 辅助数据标注怎么做？用 Label Studio 导入预标注、复核并导出
以客服文本分类为例，让 AI 提出候选标签，在 Label Studio 导入预标注，人工复核后导出正式标注，并核对结果。
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AI数据标注工具有哪些？Label Studio、CVAT、Argilla 怎么选
按数据类型、部署、协作与导出要求选择 AI 数据标注工具，并用可导入的客服文本样例走通 Label Studio 标注与复核。
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AI模型Agent微调怎么做：数据准备、训练流程和避坑建议
做 ai模型agent微调，最先要想清楚一件事：你要优化的是“模型会不会说”，还是“Agent会不会做”。如果只是回答风格、行业术语、格式稳定性不够，微调可能有效；如果问题出在工具调用流程、检索资料不准、权限设计混乱，单纯微调模型往往解决不了，应该先改提示词、工作流、RAG知识库或工具接口。比较稳妥的做法是：先定义任务边界，再准备高质量轨迹数据，最后用小规模…
