如何用 TigerBot 构建 AI 方案？预训练数据与免费 API 指南 2025

? 如何用 TigerBot 构建 AI 方案？预训练数据与免费 API 指南 2025

? 一、TigerBot 核心功能与版本选择

• 性能领先：TigerBot-70B-base 在 LLaMA-2-70B 基础上，使用 300B tokens 多语言数据继续预训练，在 MMLU 等 10 项基准测试中达到业内 SOTA 水平，中文表现优于主流模型 20%。
• 技术创新：采用 GQA（分组查询注意力）、flash-attn（高效注意力计算）、RoPE（旋转位置编码）等算法，提升计算效率和模型泛化能力。
• 免费 API 支持：教育和科研开发者可申请免费的 TigerBot-70b-chat-api，支持搜索和流式生成模式，适用于实时信息查询场景。

? 二、预训练数据获取与处理

• TigerBot-earning-plugin：财务报告分析数据集，包含 100GB 高质量文本，可用于金融领域模型训练。
• TigerBot-law-plugin：法律知识管理数据集，整合法律条文和案例，支持自动化法律服务开发。

• C4 数据集：包含 156GB 英文文本，适合提升通用语言理解。
• PubMed Central：生物医学文献数据集，支持医疗领域模型微调。

• 去重与过滤：使用 exact string match 和 sequence simhash 去除重复数据，再通过 SOTA 审核模型过滤敏感内容，确保数据质量。
• 格式转换：将数据转换为 JSONL 格式，每行包含输入输出对，例如：
  json

  {"instruction": "分析用户评论情感", "input": "这款手机续航太差了", "output": "负面"}
  
  
  

?️ 三、免费 API 申请与使用

• 访问 TigerBot 官网，点击 “申请内测”，验证手机号并提交项目信息（如教育机构认证或科研计划）。
• 审核通过后，在控制台创建 API Key，获取访问权限。

import requests

url = "https://api.tigerbot.com/v1/chat/completions"
headers = {
    "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY",
    "Content-Type": "application/json"
}
payload = {
    "model": "tigerbot-70b-chat",
    "messages": [{"role": "user", "content": "如何提升电商转化率？"}],
    "stream": False
}

response = requests.post(url, headers=headers, json=payload)
print(response.json())

• 频率限制：免费 API 通常限制为每天 3000 次请求，每分钟 60 次。可通过缓存结果、合并请求或使用多个 API Key 规避。
• 性能优化：启用解码缓存（use_cache=true）可将 QPS 提升 7.7 倍，同时保持生成结果一致性。

? 四、模型微调与行业应用

• 数据准备：收集领域特定指令数据，例如客服对话、产品描述等，格式为 JSONL。
• 训练配置：使用 deepspeed 框架进行分布式训练，示例命令如下：
  bash

  deepspeed --include="localhost:0,1,2,3" ./train_sft.py \
    --model_name_or_path tigerresearch/tigerbot-7b-base \
    --dataset_name custom_dataset \
    --learning_rate 1e-5 \
    --num_train_epochs  \
    --per_device_train_batch_size 
  
  
  
• 参数调整：对于 7B 模型，建议采用全参数微调；13B 及以上模型可使用 LoRA（低秩适应）减少显存占用。

• 客服系统集成：
  • 将 TigerBot API 接入现有客服系统，自动识别用户问题类型（如咨询、投诉），调用对应知识库回答。
  • 结合多模态能力，支持图片和语音输入，例如用户发送产品图片，模型分析后提供使用建议。
  
  
• 金融风控：
  • 使用 TigerBot-earning-plugin 分析财务报告，识别异常指标，生成风险评估报告。
  • 通过微调模型，实现贷款申请文本的自动审核，提升审批效率。
  
  

⚠️ 五、注意事项与合规性

1. 数据隐私：处理敏感数据（如医疗、金融）时，需通过联邦学习或同态加密技术，确保数据不出本地。
2. 合规审核：使用第三方数据集前，需确认其许可协议，避免侵权。例如，LLaMA-2 模型需遵守 Meta 公司的使用条款。
3. 模型监控：部署后定期评估模型性能，例如使用 BLEU 指标评估生成质量，通过人工标注验证回答准确性。

? 结语