1 背景近年来，大语言模型（LLM）在自然语言处理领域取得了显著进展。大语言模型例如 GPT、Qwen 等，展示了在各种语言任务中的强大能力。我们想要基于开源的大模型，定制一个能够生成渠道业务测试用例的专用大模型。那么首先尝试对开源大模型进行指令微调，优化开源大模型在软件测试方面的表现。指令微调是一种重要的方法，通过向模型提供精确的指令或任务描述，使其能够在执行特定任务时表现得更加出色。但指令微调
背景为了提升公司内外部的沟通、协作效率，我们在内部广泛使用了企业微信服务。同时，随着互联网获客成为主要手段，企业面临着激烈的竞争，导致获客变得更加困难，这需要我们花费更多的时间和资源。因此，精细化运营存量客户的重要性日益凸显。此时我们面临一个问题：企业微信的外部联系人体系与业务方的用户体系无法互通。简单来说，当成员张三添加客户A时，业务方系统并不知道客户A在他们的用户体系中是谁，这导致后续的营销触
背景我们对于云上资源的部署，部分工作是通过控制台选择特定资源规格参数进行创建，还有一部分是使用 CLI或者 SDK 直接调用接口封装成定制化的平台来创建资源。但是随着企业数字化转型的加速，公司业务上云规模的持续增长和云资源的不断更新，同时又为了满足跨云基建的快速交付和容灾能力建设需求。我们也不可避免遇到行业内频繁提出的以下问题：效率： 对于创建单个种类的资源来说控制台创建或者定制化平台创
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