P人出游，你是否需要一个懂你更懂规划的AI导游呢？来搭建专属文旅问答机器人吧

P人出游，你是否需要一个懂你更懂规划的AI导游呢？

LLaMA Factory是一款低代码大模型微调框架，集成了百余种开源大模型的高效微调能力，使您无需深入理解复杂算法即可轻松进行模型微调。阿里云的人工智能平台PAI提供一站式机器学习服务，覆盖从数据预处理到预测的全流程，并支持多种深度学习框架与自动化建模，大幅降低了使用难度。通过结合PAI与LLaMA Factory，用户能够充分发挥二者优势，实现更加快速高效的AI开发流程。

P人出游，你是否需要一个懂你更懂规划的AI导游呢？

Qwen2-VL 是一个擅长处理图像与文本交互任务的强大语言模型。在文化旅游领域，它能创建知识问答机器人，回答关于名胜古迹的问题，为游客提供丰富信息，增强旅行体验。阿里云PAI与LLaMA Factory的结合简化了模型开发和部署流程，开启AI应用新篇章。

P人出游，你是否需要一个懂你更懂规划的AI导游呢？

LLaMA Factory在微调方面表现出色，其低代码特性让开发者专注于模型优化而非繁琐编码。它集成了百余种开源大模型，便于快速实验。结合PAI平台，我们成功微调了Qwen2-VL模型，打造了一款文旅领域的知识问答机器人，该机器人不仅能准确回答旅游相关问题，还能进行智能上下文推理，提供人性化回复。PAI平台的高性能和稳定性显著缩短了模型迭代时间，而LLaMA Factory提供的灵活微调选项和多种模型框架集成则大幅提升了开发效率。

P人出游，你是否需要一个懂你更懂规划的AI导游呢？

文旅问答机器人在旅行中提供多种便利，如实时更新景区信息以便规划行程，提供交通及周边设施信息，解决基本需求，并担任智能导游提供个性化讲解。它还能应对突发状况，提供应急处理方法，提醒安全事项，确保安全，详细介绍各类景点，满足不同需求，支持多种语言消除沟通障碍，根据兴趣和时间定制行程，提供精准的景区导航，提高游览效率。

P人出游，你是否需要一个懂你更懂规划的AI导游呢？

LLaMA Factory是一款低代码的大模型微调框架，简化了百余种开源模型的微调流程，无需深入理解复杂算法即可轻松上手。结合阿里云人工智能平台PAI的一站式机器学习解决方案，覆盖数据预处理到模型预测全流程，支持多种深度学习框架与自动化建模，大幅降低使用门槛，让用户高效快捷地进行AI开发。

阿里云人工智能平台 PAI 和 LLaMA Factory 的结合，为 AI 开发者提供了全新的可能性，特别是在旅游和文化体验领域。通过 PAI 提供的高性能、高稳定性的大模型工程化能力，结合 LLaMA Factory 的低代码微调框架，我们开发者可以轻松快速地定制 AI 模型，应用于实际场景。在文旅这一块儿![测试.png]
，通过微调 Qwen2-VL 模型，可以搭建一个智能问答机器人，让“AI导游”成为现实。这个AI导游不仅能为用户提供个性化的旅行建议，还能根据用户的偏好与需求动态调整旅行路线和计划，带来更加智能和贴心的体验。这种基于大模型微调的能力，能让 AI 导游拥有强大的知识库，实时回答关于旅游景点、文化历史以及周边服务的信息，让用户的出行更加顺畅。LLaMA Factory 作为一个低代码的微调框架，降低了大模型开发的门槛，无需深入的代码编写即可高效微调模型，从而满足不同领域的需求。这种结合使得 AI 开发者能够在阿里云的支持下，快速部署具有行业特定知识的大模型，好用！

本次体验用到了人工智能PAI产品，如果你是新用户有免费试用额度，那本次部署消费就基本可以忽略不计，但如果你是老用户，可就的按量付费了，由于步骤中的模型微调耗时会很长，所以整体花费可能得10元左右。
部署过程中存在模型微调无法查看进度的问题，而且非常容易产生异常，异常后唯一的处理方式就是重建服务重新运行。
但模型微调后整体呈现出来的效果还是非常好的，基本能胜任一个具备特定素养的小导游了。

关于这个话题，第一次看到这个P人出游，还很诧异什么是P人？特意搜罗了一下百度才知道，原来P人是感知型人格（Perceiving），是‌MBTI（Myers-Briggs Type Indicator）人格类型测试中的一个维度。P人倾向于通过感受来处理信息和做出决策，他们善于适应外界的变化，崇尚随机应变和自由自在的生活态度。‌
这么看其实对于首次认识P人的还是不太直观，与之相对应的是J人。那么再来看下J人，你就了解P人了。J人（判断型人格）倾向于预先做出计划和决定，崇尚结果导向，而不喜欢“意外惊喜”。
简单的说P人就是【来一场说走就走的旅行】。
理解到这里，那么P人还是需要这么一个懂你更懂规划的AI导游的，毕竟旅行不是为了认路。所以说，不管你是P人还是J人，你都需要使用PAI+LLaMA Factory 微调 Qwen2-VL 模型，搭建文旅领域知识问答机器人，方便你的旅行哦。最后的效果就像这样

云端读书会特别版：搭建专属文旅问答机器人心得分享

背景介绍

在阿里云人工智能平台PAI与LLaMA Factory的强强联合下，我们得以快速搭建一个文旅领域的知识问答机器人。这一平台与框架的组合，不仅提供了强大的AI开发能力，还大大降低了大模型微调与应用的门槛，使得即使是普通开发者也能轻松上手。

使用心得

1. 模型选择与微调

   • 我选择了Qwen2-VL模型作为问答机器人的基础，因为它在知识问答方面有着出色的表现。
   • 通过LLaMA Factory的低代码微调界面，我能够轻松地对模型进行训练，使其更加适应文旅领域的问题。
   • 微调过程中，我利用了大量的文旅领域数据，包括名胜古迹介绍、旅游攻略等，以确保模型的准确性和全面性。

2. 搭建与部署

   • 在PAI平台上，我能够方便地管理我的模型，包括查看训练进度、调整参数等。
   • 部署过程也非常简单，只需几步操作，就能将我的问答机器人部署到云端，实现随时随地的访问。

3. 功能体验

   • 我的文旅问答机器人能够准确回答关于名胜古迹的问题，包括位置、历史背景、特色等。
   • 它还能根据用户的问题提供个性化的旅游攻略，如最佳游览时间、推荐路线等。
   • 通过与机器人的对话，用户能够感受到仿佛有一个懂你更懂规划的AI导游在身边。

分享截图与心得

在使用过程中，我拍摄了一些与机器人对话的截图，其中包含了关于多个名胜古迹的详细介绍和旅游攻略。这些截图不仅展示了机器人的准确性和实用性，还让我有机会获得更高的积分奖励。

总结与展望

通过本次搭建文旅问答机器人的经历，我深刻体会到了阿里云人工智能平台PAI与LLaMA Factory的强大与便捷。这两个平台不仅为我提供了高效的AI开发能力，还让我能够轻松地将想法转化为实际应用。

未来，我计划继续深化对PAI和LLaMA Factory的学习与应用，探索更多领域的知识问答机器人搭建。同时，我也期待阿里云能够推出更多类似的产品和服务，为开发者们提供更多元化的选择和支持。

最后，感谢阿里云开发者社区为我们提供了这样一个学习和交流的平台，让我们能够共同分享和成长。

文旅问答机器人对话截图：

作为一名高级开发工程师，我对阿里云人工智能平台PAI和LLaMA Factory的结合使用体验非常满意。以下是我对这次体验的详细反馈：

1. 平台集成与易用性

PAI平台作为阿里云的人工智能开发平台，提供了从数据准备、模型训练、模型评估到部署的全链路支持。其界面设计直观，操作流程清晰，使得即便是初次接触的用户也能快速上手。LLaMA Factory作为开源的低代码大模型微调框架，与PAI平台的集成非常顺畅，无需复杂的配置即可实现大模型的快速微调。

2. 高性能与稳定性

在模型训练过程中，PAI平台展现出了卓越的性能。借助阿里云强大的计算能力，训练过程高效且稳定，大大缩短了模型迭代的时间。此外，PAI平台还提供了丰富的监控和调优工具，帮助开发者实时监控训练过程中的各项指标，确保模型能够稳定地达到预期的效果。

LLaMA Factory在微调过程中也表现出色。其低代码的特性使得开发者能够专注于模型本身的优化，而无需花费大量时间在代码编写和调试上。同时，LLaMA Factory集成了百余种开源大模型，使得开发者能够快速尝试不同的模型，找到最适合自己应用场景的微调方案。

3. 灵活性与可扩展性

PAI平台和LLaMA Factory都提供了高度的灵活性和可扩展性。在PAI平台上，开发者可以根据自己的需求定制数据预处理、模型训练和评估的流水线，支持多种数据格式和模型架构。LLaMA Factory则支持多种微调策略和参数调整，使得开发者能够根据自己的需求进行精细化的模型优化。

此外，PAI平台和LLaMA Factory都支持与其他工具和框架的集成，如TensorFlow、PyTorch等，为开发者提供了更多的选择和可能性。

4. 应用案例：文旅领域知识问答机器人

通过PAI+LLaMA Factory的组合，我成功地微调了Qwen2-VL模型，并快速搭建了一个文旅领域的知识问答机器人。这个机器人能够准确回答关于旅游景点、历史文化、交通方式等方面的问题，为用户提供了便捷、高效的咨询服务。

在使用过程中，我发现这个机器人不仅具备较高的问答准确率，还能够根据用户的输入进行智能的上下文推理，提供更加人性化的回答。此外，机器人还支持多轮对话和语音交互，大大提升了用户体验。

5. 总结与展望

总的来说，阿里云人工智能平台PAI和LLaMA Factory的结合为AI开发带来了全新的范式。它们不仅提供了高性能、高稳定的大模型工程化能力，还具备高度的灵活性和可扩展性，为开发者提供了更多的选择和可能性。

在未来，我期待PAI平台和LLaMA Factory能够继续优化和完善，支持更多的模型和场景，为AI开发者提供更加全面、高效的服务。同时，我也期待能够与其他开发者一起探索更多的应用场景和创意对话，共同推动AI技术的发展和应用。

将PAI与LLaMA Factory结合使用，体验到了前所未有的开发效率和灵活性。不仅能够在云端进行大规模模型的训练与推理，还能通过低代码的方式快速迭代和优化模型，使得整个AI开发流程变得更加顺畅和高效。

云上大模型训练推理最佳实践：PAI + LLaMA Factory 打造文旅知识问答机器人

随着人工智能技术的飞速发展，越来越多的应用场景开始拥抱AI的力量。阿里云人工智能平台PAI作为一款专为AI原生设计的大模型与AIGC工程平台，提供了从模型开发到部署的一站式解决方案。与此同时，LLaMA Factory凭借其开源低代码特性，在GitHub社区中迅速走红，成为众多开发者进行大模型微调时的首选工具之一。当这两者结合时，便开启了AI开发的新篇章——不仅简化了复杂度，还极大地提高了效率。
Qwen2-VL 模型与文旅领域应用

Qwen2-VL 是一个具备强大视觉理解能力的语言模型，特别适合处理图像和文本之间的交互任务。通过将该模型应用于文化旅游领域，我们可以轻松创建出能够回答关于名胜古迹相关问题的知识问答机器人。这样一款AI导游不仅能帮助游客获取更加丰富详尽的信息，还能以一种新颖有趣的方式增强旅行体验。

不是免费的吗?

这次与AI导游的对话之旅，让我对智能旅游的未来充满了期待。AI导游不仅为我提供了丰富的旅游信息，还以一种新颖有趣的方式增强了我的旅行体验。它就像一位知识渊博、善解人意的导游，时刻陪伴在我身边，为我解答疑惑，分享故事。这种智能化的旅游方式，让我深刻感受到了科技的力量和魅力。

我相信，随着人工智能技术的不断发展，AI导游将会在旅游领域发挥越来越重要的作用。它不仅能够为游客提供个性化的旅游建议和行程规划，根据游客的兴趣爱好和需求，量身定制独一无二的旅游路线。无论是喜欢历史文化的游客，还是热衷于自然风光的旅行者，AI导游都能够根据他们的偏好，推荐最适合的景点和活动。

此外，AI导游还能够通过智能交互和虚拟现实等技术，为游客带来更加沉浸式、身临其境的旅游体验。想象一下，当你来到一个陌生的城市，AI导游可以通过虚拟现实技术，为你展示城市的历史演变和建筑风貌，让你仿佛穿越时空，亲身感受城市的过去和现在。当你参观一个博物馆时，AI导游可以通过智能交互技术，为你提供详细的展品介绍和背后的故事，让你更加深入地了解展品的价值和意义。

我期待着有一天，AI导游能够成为每个游客的贴心伴侣，带领他们探索世界的每一个角落，感受不同的文化和风情。无论是在繁华的城市街头，还是在偏远的乡村小道，AI导游都能够为游客提供实时的导航和信息服务，让他们的旅行更加便捷和安心。

ai对名胜古迹的知识的掌握全面且准确，回答迅速且语言流畅自然，更能提升用户体验，使交互变得如同与一位专业的导游交流。

需要AI导游，生活更美好。

通过上传相关景点图片就可以获取到全面的讲解
很简单

通过在阿里云人工智能平台PAI搭建AI文旅机器人，可以感受到：通过上传景区的图片，结合所训练的模型，就可以获得较精确的旅游向导，非常方便旅游时的参考。

通过PAI平台结合LLaMA Factory框架微调Qwen2-VL模型的体验非常棒。整个过程高效、直观，使得即使是没有深度学习背景的用户也能快速上手。

理解程度：
我对本解决方案的原理有相当清晰的理解。通过PAI平台，我们可以利用LLaMA Factory框架对Qwen2-VL模型进行微调，使其能够适应特定的文旅领域知识问答任务。

描述清晰度：
实验教程提供了详细的步骤，从环境准备到模型微调，再到模型对话，整个过程描述清晰，易于理解。

引导和文档：
部署过程中，阿里云提供的文档非常有帮助，尤其是Notebook Gallery中的教程文件，为微调模型提供了清晰的指导。

该方案非常适合需要快速部署文旅领域知识问答机器人的场景，可以广泛应用于旅游景点的智能问答服务。

非常实用，出游必备，但是受限于使用设备，但是可以增加到小程序中，或者提供一个智能APP，自动唤醒提供AI导游的功能，出游必备呢。随时随地的获取有用的小知识和历史知识。