模型与开发平台工具导航

探索开放模型、数据集与应用，找到下一次实验的起点。

为 AI 应用提供搜索、嵌入和重排模型，改进资料检索与理解。

为 AI 代理提供真实工具环境，支持训练和复杂任务评估。

使用企业 AI 模型和解决方案，开展检索、生成与知识应用。

选择和部署开放权重模型，通过统一接口接入多种 AI 模型。

通过推理平台调用 AI 模型，为应用提供模型运行能力。

追踪和评估 AI 应用的调用过程，用运行数据改进代理质量。

在桌面运行开放模型，通过本地 AI 处理文档和代码任务。

在本地运行和管理开放模型，为应用提供统一的模型调用接口。

在云端运行、微调和部署开放模型，为 AI 应用提供算力。

通过 API 运行社区 AI 模型，把图像、音频等能力接入产品。

通过生成式媒体 API 调用图像、视频和音频模型。

部署和调用开放模型，为 AI 应用提供推理与模型调优服务。

通过模型云服务调用语言、图像和语音模型，构建 AI 应用。

了解 GLM 模型与企业 AI 服务，为业务接入大模型能力。

使用语言、语音与视频模型，构建多模态 AI 产品。

探索多模态大模型与开发平台，将模型能力接入应用。

了解腾讯混元模型与开放能力，开展语言和多模态应用开发。

试用 Gemini 模型与提示词，创建原型并获取应用集成代码。

使用开源深度学习框架构建、训练和部署神经网络模型。

通过开源机器学习平台开发模型，完成训练与跨平台部署。

使用高级深度学习接口构建模型，简化实验和训练流程。

在 Python 中完成分类、回归和聚类，构建机器学习流程。

追踪模型实验并评估 AI 应用，管理模型和代理的开发流程。