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数据准备:明确任务目标,收集相关数据,并进行数据预处理。

模型选择:根据任务需求,选择适合的模型,如预训练模型、生成模型等。

训练优化:使用飞桨深度学习平台进行模型训练和优化,提高模型效果。

推理应用:将训练好的模型应用于实际场景中,进行推理和生成。

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