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智慧农业数据 AI 自动标注平台

农业物联网、气象、土壤与水质多源时序数据高精标注与模型就绪组件 (符合 TC609-5-2025-02 国家标准)

TC609 STANDARD READY

内置权威样例 (案例数据):

📁 上传自定义农业 Excel / CSV...

（点击数据行可查看对应生成的 TC609 元数据结构）

// 点击左侧数据行查看实时生成的标注元数据...

📟 自动化标注引擎日志控制台

[SYSTEM] 标注平台就绪，准备加载农业传感器数据...

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智慧农业大模型微调与对比评测中心

基于 Unsloth 极速微调与本地 Mac MPS 物理硬件加速的专属领域模型开发平台

载入温室时序标注数据集：

📂

点击此处上传您的标注数据集 (JSON文件)

支持标准的 JSON 数组格式（Alpaca 或 ChatML 样式）

📂 可直接点击下方按钮启动微调，或在此上传自定义 JSON 数据集。

基座大模型选择：

LoRA Rank (R):

LoRA Alpha:

学习率 (Learning Rate):

训练轮数 (Epochs):

单批次大小 (Batch Size):

优化器 (Optimizer):

                                    [SYSTEM] 平台启动成功。等待用户载入标注好的 JSON 数据集...
                                

📉 训练损失收敛曲线 (Loss Curve) Loss: --

🤖 基座模型 (Qwen/Qwen3.5-0.8B-Base) 未微调

您好！我是 Qwen 通用基座大模型。由于未经过曲周县国家农业绿色发展环境监测网络数据集的专属 SFT 领域微调，我缺乏曲周县气象、土壤与水质指标的农艺诊断约束，只能回答通用农学常识。请在下方输入曲周环境监测指标进行测试。

🛡️ XterAI农业垂直大模型 (Qwen3.5-0.8B-Finetuned) 已微调就绪

👋 您好！我是由 XterAI 研发团队深度训练的智慧农业 AI 助手「小艾」。

我已融合曲周县国家农业绿色发展环境监测网络数据集完成了高质量 SFT 领域微调。我能为您提供以下核心服务：

👇 请点击下方预设案例或自行输入参数体验智能问答！

🔮 评测回复数据源：仿真模拟回复 (秒回/预设专家逻辑) 本地真实推理 (调用本地已合并的 Qwen 模型)

曲周样本测试问题：