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盤古NLP大模型

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廣汽借助華為云盤古多模態(tài)模型,打造業(yè)界首個支持點云生成的模型,為其端到端仿真高效迭代提供強有力支撐。 文檔與學(xué)習(xí)成長 盤古模型 盤古模型 什么盤古模型 盤古多模態(tài)模型能力與規(guī)格 用戶指南 如何調(diào)用盤古模型API 查看全部 AI Gallery百模千態(tài)社區(qū) AI Gallery百模千態(tài)社區(qū)

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盤古預(yù)測大模型

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華為云Stack

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大模型安全護欄 ModelArts Guard

模型安全護欄 ModelArts Guard 模型安全護欄 ModelArts Guard 模型安全護欄(ModelArts Guard),做配套模型的內(nèi)容安全防線 模型安全護欄(ModelArts Guard),做配套模型的安全防線,開放兼容,適用盤古模型和三方模型

應(yīng)用平臺 AppStage

業(yè)用好大模型構(gòu)建AI原生應(yīng)用 2、提供企業(yè)專屬模型開發(fā)的整套工具鏈,包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型選擇/調(diào)優(yōu)、知識工程等模塊,同時提供統(tǒng)一API及快速接入模型、行業(yè)模型評測等能力,對模型完成分級分權(quán)等精細化管理 3、構(gòu)建企業(yè)應(yīng)用與模型的安全隔離帶,以華為云安全控制機制保障AI原生應(yīng)用安全可信

盤古科學(xué)計算大模型

定區(qū)域模型 速度快 氣象模型單卡可推,分鐘級預(yù)報,提速百倍 多種部署形態(tài) 支持公有云、混合云、邊緣多種形態(tài),滿足不同需求 文檔與學(xué)習(xí)成長 盤古模型 盤古模型 什么盤古模型 盤古科學(xué)計算模型能力與規(guī)格 盤古模型用戶指南 如何調(diào)用盤古模型API 查看全部 AI Gallery百模千態(tài)社區(qū)

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人工智能AI大模型技術(shù)研發(fā)定制服務(wù)

公司集成了世界領(lǐng)先的底層模型,具備打通跨模型和工具鏈的平臺,提供從需求分析、數(shù)據(jù)收集、模型設(shè)計、訓(xùn)練優(yōu)化、評估、系統(tǒng)集成、用戶界面設(shè)計、部署維護、合規(guī)性檢查、技術(shù)支持、性能監(jiān)控、擴展性設(shè)計、定制服務(wù)到持續(xù)研發(fā)一站式AI模型定制研發(fā)服務(wù)。光啟慧語一家圍繞模型全棧開展技術(shù)研發(fā)和產(chǎn)品創(chuàng)新

AI大模型 算法備案

《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法推薦管理規(guī)定》明確,具有輿論屬性或者社會動員能力的算法推薦服務(wù)提供者應(yīng)當(dāng)在提供服務(wù)之日起十個工作日內(nèi)通過互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法備案系統(tǒng)填報服務(wù)提供者的名稱、服務(wù)形式、應(yīng)用領(lǐng)域、算法類型、算法自評估報告、擬公示內(nèi)容等信息  方便

AI大模型專業(yè)服務(wù)

湘江鯤鵬目前在人工智能模型領(lǐng)域擁有算力、數(shù)據(jù)、算法三關(guān)鍵要素的經(jīng)驗積累,構(gòu)建了模型三個方面的差異化競爭力,盤古模型AI專業(yè)服務(wù)覆蓋從前期咨詢、規(guī)劃設(shè)計,到數(shù)據(jù)工程、模型訓(xùn)練,再到應(yīng)用工程及模型運維的完整流程?;谌A為盤古提供的AI專業(yè)服務(wù)包,致力于為企業(yè)提供一站式人工智能解決方案

大模型及AI應(yīng)用配套服務(wù)

angChain等流行的模型開發(fā)框架,構(gòu)建企業(yè)級AI應(yīng)用;團隊擁有成熟的軟件工程技術(shù)和管理能力。6. 模型使用的技術(shù)支持,用戶使用模型平臺,解答用戶使用過程遇到的問題;模型與應(yīng)用對接集成,以及進行日常巡檢、故障處理、模型升級等服務(wù)。4. 工業(yè)數(shù)據(jù)模型(CAD模型、CAE模

天尊大模型AIGC場景解決方案

太杉天尊模型AIGC場景解決方案是以AI場景解決方案為核心的全棧Maas綜合方案,助力政企客戶靈活部署(可公有可私有部署)。具備自研的行業(yè)模型能力,主要用于政府/公安/教育等行業(yè)的數(shù)據(jù)處理、文本處理以及多模態(tài)處理等多場景。太杉天尊模型AIGC場景解決方案,一款專為滿足政府企

博匠行業(yè)AI大模型專業(yè)服務(wù)

4. 模型訓(xùn)練:?設(shè)計調(diào)優(yōu)方案,實施模型訓(xùn)練,并進行模型評測。?熟悉盤古模型工作流和云服務(wù)操作,確保模型效果優(yōu)化。5. 應(yīng)用工程:?提供基于模型能力的Agent開發(fā)和應(yīng)用對接服務(wù)。?具備良好的軟件開發(fā)和溝通能力,實現(xiàn)模型與應(yīng)用的無縫對接。6. 模型運維: ?提供技術(shù)支持訂閱

盤古大模型專家服務(wù)

. 模型更新后,將新模型部署至相應(yīng)環(huán)境。 十一、模型評測1. 設(shè)計模型評測方案,對模型各類指標(biāo)進行評測。2. 能夠按評測標(biāo)準(zhǔn)對模型各項能力進行打分,輸出模型評測報告。 十二、Agent開發(fā)1. 基于場景,設(shè)計并開發(fā)Agent工具。2. 基于langchain等模型框架,完

天尊大模型AIGC場景解決方案配套服務(wù)

天尊模型AIGC場景解決方案配套服務(wù)太杉AIGC解決方案的人工服務(wù),是以AI應(yīng)用解決方案為核心的全棧Maas綜合方案,助力政企客戶靈活部署(可公有可私有部署)。主要用于政府/公安/教育等行業(yè)的數(shù)據(jù)處理、文本處理以及多模態(tài)處理等多場景。天尊模型AIGC場景解決方案配套服務(wù)太杉

序列猴子大模型

出門問問模型“序列猴子”一款具備多模態(tài)生成能力的語言模型模型以語言為核心的能力體系涵蓋“知識、對話、數(shù)學(xué)、邏輯、推理、規(guī)劃”六個維度,能夠同時支持文字生成、圖片生成、3D內(nèi)容生成、語言生成和語音識別等不同任務(wù)。出門問問模型“序列猴子”一款具備多模態(tài)生成能力的語言模型,模

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本地準(zhǔn)備的模型包上傳至OBS導(dǎo)入、ModelArts平臺提供的模型模板導(dǎo)入、AI Gellary市場訂閱的模型及從其他EI云服務(wù)訂閱AI應(yīng)用等。 管理控制臺 ModelArts AI應(yīng)用來源 收起 展開 Workflow 收起 展開 Workflow(也稱工作流)本質(zhì)開發(fā)者基于

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地三中心等極致高可用能力,可以為核心業(yè)務(wù)保駕護航。 優(yōu)勢 容量高擴展:支持TB~PB級單庫容量和在線擴容,避免分庫分表,降低應(yīng)用開發(fā)難度 金融級高可用:同城雙活部署實現(xiàn)同城兩中心業(yè)務(wù)同時接入,一中心故障,業(yè)務(wù)秒級恢復(fù) 并發(fā)高性能:主要業(yè)務(wù)流程并發(fā)交易響應(yīng)時延<3s,報表和復(fù)雜

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訓(xùn)練作業(yè)的“/cache”目錄是否安全? ModelArts訓(xùn)練作業(yè)的程序運行在容器中,容器掛載的目錄地址唯一的,只有運行時的容器能訪問到。因此訓(xùn)練作業(yè)的“/cache”安全的。 如何查看訓(xùn)練作業(yè)資源占用情況? 在ModelArts管理控制臺,選擇“訓(xùn)練管理>訓(xùn)練作業(yè)”,進入

什么是ai大模型技術(shù)

什么是AI開發(fā)

AI(人工智能)是通過機器來模擬人類認識能力的一種科技能力。AI最核心的能力就是根據(jù)給定的輸入做出判斷或預(yù)測。

AI開發(fā)的目的是什么

AI開發(fā)的目的是將隱藏在一大批數(shù)據(jù)背后的信息集中處理并進行提煉,從而總結(jié)得到研究對象的內(nèi)在規(guī)律。

對數(shù)據(jù)進行分析,一般通過使用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等方法,對收集的大量數(shù)據(jù)進行計算、分析、匯總和整理,以求最大化地開發(fā)數(shù)據(jù)價值,發(fā)揮數(shù)據(jù)作用。

AI開發(fā)的基本流程

AI開發(fā)的基本流程通??梢詺w納為幾個步驟:確定目的、準(zhǔn)備數(shù)據(jù)、訓(xùn)練模型、評估模型、部署模型。

圖1 AI開發(fā)流程
  1. 確定目的

    在開始AI開發(fā)之前,必須明確要分析什么?要解決什么問題?商業(yè)目的是什么?基于商業(yè)的理解,整理AI開發(fā)框架和思路。例如,圖像分類、物體檢測等等。不同的項目對數(shù)據(jù)的要求,使用的AI開發(fā)手段也是不一樣的。

  2. 準(zhǔn)備數(shù)據(jù)

    數(shù)據(jù)準(zhǔn)備主要是指收集和預(yù)處理數(shù)據(jù)的過程。

    按照確定地分析目的,有目的性的收集、整合相關(guān)數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)準(zhǔn)備是AI開發(fā)的一個基礎(chǔ)。此時最重要的是保證獲取數(shù)據(jù)的真實可靠性。而事實上,不能一次性將所有數(shù)據(jù)都采集全,因此,在數(shù)據(jù)標(biāo)注階段你可能會發(fā)現(xiàn)還缺少某一部分數(shù)據(jù)源,反復(fù)調(diào)整優(yōu)化。

  3. 訓(xùn)練模型

    俗稱“建模”,指通過分析手段、方法和技巧對準(zhǔn)備好的數(shù)據(jù)進行探索分析,從中發(fā)現(xiàn)因果關(guān)系、內(nèi)部聯(lián)系和業(yè)務(wù)規(guī)律,為商業(yè)目的提供決策參考。訓(xùn)練模型的結(jié)果通常是一個或多個機器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)模型,模型可以應(yīng)用到新的數(shù)據(jù)中,得到預(yù)測、評價等結(jié)果。

    業(yè)界主流的AI引擎有TensorFlow、PyTorch、MindSpore等,大量的開發(fā)者基于主流AI引擎,開發(fā)并訓(xùn)練其業(yè)務(wù)所需的模型。

  4. 評估模型

    訓(xùn)練得到模型之后,整個開發(fā)過程還不算結(jié)束,需要對模型進行評估和考察。經(jīng)常不能一次性獲得一個滿意的模型,需要反復(fù)的調(diào)整算法參數(shù)、數(shù)據(jù),不斷評估訓(xùn)練生成的模型。

    一些常用的指標(biāo),如準(zhǔn)確率、召回率、AUC等,能幫助您有效地評估,最終獲得一個滿意的模型。

  5. 部署模型

    模型的開發(fā)訓(xùn)練,是基于之前的已有數(shù)據(jù)(有可能是測試數(shù)據(jù)),而在得到一個滿意的模型之后,需要將其應(yīng)用到正式的實際數(shù)據(jù)或新產(chǎn)生數(shù)據(jù)中,進行預(yù)測、評價、或以可視化和報表的形式把數(shù)據(jù)中的高價值信息以精辟易懂的形式提供給決策人員,幫助其制定更加正確的商業(yè)策略。

什么是ai大模型技術(shù)常見問題

更多常見問題 >>
  • 盤古大模型致力于深耕行業(yè),打造金融、政務(wù)、制造、礦山、氣象、鐵路等領(lǐng)域行業(yè)大模型和能力集,將行業(yè)知識know-how與大模型能力相結(jié)合,重塑千行百業(yè),成為各組織、企業(yè)、個人的專家助手。

  • 模型轉(zhuǎn)換,即將開源框架的網(wǎng)絡(luò)模型(如Caffe、TensorFlow等),通過ATC(Ascend Tensor Compiler)模型轉(zhuǎn)換工具,將其轉(zhuǎn)換成昇騰AI處理器支持的離線模型。

  • 產(chǎn)品模型用于描述設(shè)備具備的能力和特性。開發(fā)者通過定義產(chǎn)品模型,在物聯(lián)網(wǎng)平臺構(gòu)建一款設(shè)備的抽象模型,使平臺理解該款設(shè)備支持的服務(wù)、屬性、命令等信息,如顏色、開關(guān)等。當(dāng)定義完一款產(chǎn)品模型后,在進行注冊設(shè)備時,就可以使用在控制臺上定義的產(chǎn)品模型。

  • 安全控制是在數(shù)據(jù)庫應(yīng)用系統(tǒng)的不同層次提供對有意和無意損害行為的安全防范。

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