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大模型混合云十大場景

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博匠行業(yè)AI大模型專業(yè)服務(wù)

數(shù)據(jù)質(zhì)量。4. 模型訓(xùn)練:?設(shè)計調(diào)優(yōu)方案,實施模型訓(xùn)練,并進(jìn)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

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哪一個ai大模型好

AI原生應(yīng)用開發(fā)

痛點

  • 管好大模型難:大模型百花齊放,能力各異,管好大模型難,為應(yīng)用場景選擇表現(xiàn)最佳模型難。
  • 用好大模型難:在企業(yè)的復(fù)雜場景中,基礎(chǔ)大模型效果不佳,且多個大模型結(jié)合缺乏有效手段。
  • 獲取高質(zhì)量數(shù)據(jù)難:高質(zhì)量數(shù)據(jù)決定AIGC的高度,企業(yè)缺少準(zhǔn)備契合行業(yè)和企業(yè)的高質(zhì)量數(shù)據(jù)集的能力。
  • 數(shù)據(jù)及模型安全保障難:數(shù)據(jù)是企業(yè)的高價值資產(chǎn),如何防止數(shù)據(jù)泄露、安全風(fēng)險是企業(yè)的難題。

優(yōu)勢

  • 廣泛納入業(yè)界優(yōu)秀大模型,快速接入模型,提供行業(yè)模型評測能力,對多系列、多規(guī)格、多版本、多領(lǐng)域、多場景的大模型完成分級分權(quán)等精細(xì)化管理。
  • 基于大模型快速構(gòu)建AI原生應(yīng)用,支持可視化畫布流程編排,開箱即用的RAG/Prompt模板應(yīng)用,幫助企業(yè)用好大模型。
  • 構(gòu)建企業(yè)應(yīng)用與大模型之間的安全隔離帶,保障智能應(yīng)用安全可信。

應(yīng)用運維(運維中心)

痛點

  • 業(yè)務(wù)軟件快速迭代,業(yè)務(wù)上線速度和現(xiàn)網(wǎng)穩(wěn)定性之間存在沖突。
  • 運維工具林立,工具本身能力參差不齊,運維組織、人員能力及知識體系需要快速發(fā)展。
  • 業(yè)務(wù)復(fù)雜性高,系統(tǒng)可用性依賴于全棧可用,如何利用好數(shù)據(jù)變被動為主動。

優(yōu)勢

  • 與AppStage開發(fā)中心配合使用,用戶可以通過應(yīng)用平臺基于項目維度提供從需求、設(shè)計、開發(fā)、測試、發(fā)布、變更、部署、監(jiān)控、演練全場景全生命周期管理。
  • 應(yīng)用平臺運維中心是提供一站式、全流程、安全可信的業(yè)務(wù)運維平臺。支持業(yè)務(wù)全鏈路壓測演練及容器部署演練,實現(xiàn)流程IT化和可控可回溯運維安全管控能力。
  • 用戶可以通過上傳軟件包將應(yīng)用部署在應(yīng)用平臺,完成對應(yīng)用的自動化部署、智能化運維、場景化演練。

云上應(yīng)用開發(fā)和管理

痛點

  • 各種技術(shù)飛躍式進(jìn)步,令人眼花繚亂,很多企業(yè)被動式地堆砌。
  • 選擇產(chǎn)品和解決方案時,缺乏全面視角和評估能力,缺少持續(xù)嚴(yán)謹(jǐn)性。
  • 企業(yè)在新技術(shù)面前缺乏系統(tǒng)性的規(guī)劃、設(shè)計和持續(xù)集成能力,只能進(jìn)行孤島式的局部創(chuàng)新。
  • 運維保障任務(wù)需耗費團(tuán)隊大部分的時間與精力。

優(yōu)勢

  • 面向應(yīng)用全生命周期管理提供一站式能力。開箱即用,云上開發(fā),全流程規(guī)范可視,高效異地協(xié)作。
  • 將華為面向10億+移動用戶服務(wù)能力知識沉淀入平臺,實現(xiàn)可靠性、可運維、安全多項公共能力內(nèi)置。
  • 云原生 Ops需圍繞服務(wù)部署、事件處理、業(yè)務(wù)連續(xù)性流程,實現(xiàn)自動化和智能化運維能力建設(shè)支持業(yè)務(wù)全鏈路壓測演練。
  • 支撐華為內(nèi)外部業(yè)務(wù),構(gòu)筑統(tǒng)一的SaaS底座,平臺長期持續(xù)演進(jìn),確保先進(jìn)性和生命力。

應(yīng)用運營

痛點

  • 海量數(shù)據(jù)計算難,自建數(shù)據(jù)運營平臺成本高。
  • 業(yè)務(wù)人員和數(shù)據(jù)工程師角色分離,配合效率低、閉環(huán)鏈路長。
  • 缺乏體系化運營支撐:指標(biāo)監(jiān)控不及時、產(chǎn)品體驗無法衡量等。

優(yōu)勢

  • 高性能大數(shù)據(jù)計算引擎,低成本快速啟用平臺能力。
  • 提供多行業(yè)/多領(lǐng)域/多場景的指標(biāo)模板庫,一鍵應(yīng)用,賦能業(yè)務(wù)運營人員直接進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和洞察,快速響應(yīng)業(yè)務(wù)。

哪一個ai大模型好常見問題

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。

  • 本次Serverless應(yīng)用中心上線文生圖應(yīng)用,用戶無需下載源代碼、了解各種安裝部署知識、安裝復(fù)雜的依賴,通過華為云Serverless應(yīng)用中心即可一鍵創(chuàng)建AI文生圖應(yīng)用,體驗 “0” 構(gòu)建門檻、“0” 資源閑置并具備極致彈性的Serverless AI繪圖能力。

  • 華為云Serverless技術(shù)極大的優(yōu)化了AI應(yīng)用開發(fā)過程,一鍵部署AI應(yīng)用、提升開發(fā)團(tuán)隊工作效率。讓AI團(tuán)隊可以更關(guān)注業(yè)務(wù)實現(xiàn),而無需關(guān)注底層技術(shù)細(xì)節(jié)。

  • 在自然語言處理(NLP)領(lǐng)域中,使用語言模型預(yù)訓(xùn)練方法在多項NLP任務(wù)上都獲得了不錯的提升,廣泛受到了各界的關(guān)注。本課程將簡單介紹一下預(yù)訓(xùn)練的思想,幾個代表性模型和它們之間的關(guān)系。

  • 知識圖譜(KG)和大語言模型(LLM)都是知識的表示形式。KG是符號化的知識庫,具備一定推理能力,且結(jié)果可解釋性較好。但存在構(gòu)建成本高、泛化能力不足、更新難等不足。

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