超算中心 ai大模型
昇騰云服務(wù)提供了高效遷移、高性價(jià)比的云服務(wù)解決方案，提供云化全棧工具鏈，全棧協(xié)同優(yōu)化，幫助客戶減少遷移成本，提升業(yè)務(wù)效率。
，具備自動(dòng)駕駛工具鏈和汽車(chē)大模型能力，同時(shí)依托底層昇騰AI云服務(wù)高性能算力，幫助客戶構(gòu)建生態(tài)開(kāi)放、安全合規(guī)、高性價(jià)比的自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)閉環(huán)系統(tǒng) 面向車(chē)企、科技公司的全托管自動(dòng)駕駛開(kāi)發(fā)平臺(tái)，具備自動(dòng)駕駛工具鏈和汽車(chē)大模型能力，同時(shí)依托底層昇騰AI云服務(wù)高性能算力，幫助客戶構(gòu)建生態(tài)開(kāi)放、
文檔與學(xué)習(xí)成長(zhǎng) 盤(pán)古大模型 盤(pán)古大模型 什么是盤(pán)古大模型 盤(pán)古CV大模型能力與規(guī)格 盤(pán)古大模型用戶指南 如何調(diào)用盤(pán)古CV大模型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) 優(yōu)質(zhì)昇騰云AI模型專區(qū) 幾行代碼自由部署AI應(yīng)用 豐富多樣的AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)集 場(chǎng)景化AI案例，助力AI賦能千行百業(yè)
全鏈路專業(yè)服務(wù)，讓大模型從可用到好用 · 6大階段30+專業(yè)服務(wù)，覆蓋大模型建設(shè)全流程，加速政企落地大模型 · 創(chuàng)新運(yùn)營(yíng)服務(wù)模式，實(shí)現(xiàn)全場(chǎng)景模型經(jīng)驗(yàn)沉淀、全流程運(yùn)營(yíng)賦能產(chǎn)業(yè)，快速孵化大模型場(chǎng)景化應(yīng)用 大模型混合云十大創(chuàng)新技術(shù) 大模型混合云十大創(chuàng)新技術(shù) 了解詳情 十大創(chuàng)新技術(shù) 加速構(gòu)建企業(yè)專屬大模型
盤(pán)古大模型 盤(pán)古大模型 盤(pán)古NLP大模型 盤(pán)古NLP大模型 優(yōu)秀的模型結(jié)構(gòu)，完善的工程化能力，最貼合行業(yè)落地的NLP大模型 超大參數(shù)規(guī)模，最貼合行業(yè)落地的NLP大模型 重磅發(fā)布盤(pán)古NLP 718B深度思考模型，多專家+大稀疏比的MOE新架構(gòu)，昇騰親和設(shè)計(jì)，高效訓(xùn)推 專家咨詢 ModelArts
CloudPond為華為云用戶帶來(lái)全場(chǎng)景一致體驗(yàn) 多元算力 多元算力 CloudPond提供多種規(guī)格的算力資源，滿足用戶本地業(yè)務(wù)部署需求 x86和鯤鵬雙棧CPU架構(gòu)支持 CPU/GPU/AI場(chǎng)景算力支持 C/S/M/I/D/P/Ai等多種實(shí)例可用 輕量彈性 輕量彈性 CloudPon
畫(huà)質(zhì)增強(qiáng) AI畫(huà)質(zhì)增強(qiáng) AI畫(huà)質(zhì)增強(qiáng)在互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中廣泛部署，提升視覺(jué)體驗(yàn)，華為云昇騰AI裸金屬服務(wù)器Physical.KAt1支持高效的AI畫(huà)質(zhì)增強(qiáng)計(jì)算。支持大分辨率圖片超分，為企業(yè)的AI超分辨率的重載應(yīng)用提供更好的AI算力。 優(yōu)勢(shì) 時(shí)延降低 AI畫(huà)質(zhì)增強(qiáng)實(shí)現(xiàn)超高清的圖片超分，推理時(shí)延降低60%
文檔與學(xué)習(xí)成長(zhǎng) 盤(pán)古大模型 盤(pán)古大模型 什么是盤(pán)古大模型 盤(pán)古預(yù)測(cè)大模型能力與規(guī)格 盤(pán)古大模型快速入門(mén) 如何調(diào)用盤(pán)古大模型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) 優(yōu)質(zhì)昇騰云AI模型專區(qū) 幾行代碼自由部署AI應(yīng)用 豐富多樣的AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)集 場(chǎng)景化AI案例，助力AI賦能千行百業(yè)
盤(pán)古大模型 盤(pán)古大模型 盤(pán)古大模型 PanguLargeModels 盤(pán)古大模型 PanguLargeModels 盤(pán)古大模型是面向B端行業(yè)的大模型，包含L0中5類(lèi)基礎(chǔ)大模型、L1行業(yè)大模型及L2場(chǎng)景模型三層架構(gòu) 盤(pán)古大模型是面向B端行業(yè)的大模型，包含L0中5類(lèi)基礎(chǔ)大模型、L1行業(yè)大模型及L2場(chǎng)景模型三層架構(gòu)
引入動(dòng)態(tài)難負(fù)例訓(xùn)練：采用動(dòng)態(tài)難負(fù)樣本優(yōu)化召回模型，進(jìn)一步推升模型效果。 應(yīng)用場(chǎng)景 向量檢索 向量檢索的應(yīng)用場(chǎng)景非常廣泛，典型如：語(yǔ)義搜索、圖像搜索、商品推薦、智能客服、企業(yè)知識(shí)庫(kù)搜索等等。 優(yōu)勢(shì) 大模型的“黃金搭檔” 為盤(pán)古大模型提供緩存能力，同時(shí)提供開(kāi)箱即用的多模態(tài)Embedding能力。
《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(huì)動(dòng)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(gè)工作日內(nèi)通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法備案系統(tǒng)填報(bào)服務(wù)提供者的名稱、服務(wù)形式、應(yīng)用領(lǐng)域、算法類(lèi)型、算法自評(píng)估報(bào)告、擬公示內(nèi)容等信息 方便
湘江鯤鵬目前在人工智能大模型領(lǐng)域擁有算力、數(shù)據(jù)、算法三大關(guān)鍵要素的經(jīng)驗(yàn)積累，構(gòu)建了大模型三個(gè)方面的差異化競(jìng)爭(zhēng)力，盤(pán)古大模型AI專業(yè)服務(wù)覆蓋從前期咨詢、規(guī)劃設(shè)計(jì)，到數(shù)據(jù)工程、模型訓(xùn)練，再到應(yīng)用工程及模型運(yùn)維的完整流程?；谌A為盤(pán)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
angChain等流行的大模型開(kāi)發(fā)框架，構(gòu)建企業(yè)級(jí)AI應(yīng)用；團(tuán)隊(duì)擁有成熟的軟件工程技術(shù)和管理能力。6. 大模型使用的技術(shù)支持，用戶使用大模型平臺(tái)，解答用戶使用過(guò)程遇到的問(wèn)題；大模型與應(yīng)用對(duì)接集成，以及進(jìn)行日常巡檢、故障處理、模型升級(jí)等服務(wù)。4. 工業(yè)數(shù)據(jù)模型（CAD模型、CAE模
太杉天尊大模型AIGC場(chǎng)景解決方案是以AI場(chǎng)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(chǎng)景。太杉天尊大模型AIGC場(chǎng)景解決方案，是一款專為滿足政府企
公司集成了世界領(lǐng)先的底層大模型，具備打通跨模型和工具鏈的平臺(tái)，提供從需求分析、數(shù)據(jù)收集、模型設(shè)計(jì)、訓(xùn)練優(yōu)化、評(píng)估、系統(tǒng)集成、用戶界面設(shè)計(jì)、部署維護(hù)、合規(guī)性檢查、技術(shù)支持、性能監(jiān)控、擴(kuò)展性設(shè)計(jì)、定制服務(wù)到持續(xù)研發(fā)一站式AI大模型定制研發(fā)服務(wù)。光啟慧語(yǔ)是一家圍繞大模型全棧開(kāi)展技術(shù)研發(fā)和產(chǎn)
靈活、經(jīng)濟(jì)的高性能計(jì)算方案北鯤云超算HPC管理平臺(tái)(v1.0)擁有如下核心功能：1.首頁(yè) - 注冊(cè)/登錄：支持用戶使用手機(jī)號(hào)進(jìn)行注冊(cè)、登錄系統(tǒng)2.控制臺(tái) - 儀表盤(pán)：分為個(gè)人總覽和賬戶管理2個(gè)部分，可以查看賬戶下資源使用情況3.控制臺(tái) - 應(yīng)用中心：展示所有HPC平臺(tái)內(nèi)可使用的應(yīng)用軟件，并且可以快速提交計(jì)算任務(wù)4
數(shù)據(jù)質(zhì)量。4. 模型訓(xùn)練：?設(shè)計(jì)調(diào)優(yōu)方案，實(shí)施模型訓(xùn)練，并進(jìn)行模型評(píng)測(cè)。?熟悉盤(pán)古大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：?提供基于大模型能力的Agent開(kāi)發(fā)和應(yīng)用對(duì)接服務(wù)。?具備良好的軟件開(kāi)發(fā)和溝通能力，實(shí)現(xiàn)大模型與應(yīng)用的無(wú)縫對(duì)接。6. 模型運(yùn)維： ?提供技
北鯤云一站式云超算平臺(tái)，兼容SaaS、混合和私有化等多種模式，可為用戶提供穩(wěn)定、高效的Cloud-HPC資源調(diào)度與并行計(jì)算技術(shù)支持產(chǎn)品定位-北鯤云超算私有化版-面向企業(yè)的高性能計(jì)算平臺(tái)私有化部署北鯤云超算平臺(tái)，整合企業(yè)線下及云上計(jì)算資源，提供安全、彈性、自主的企業(yè)級(jí)Cloud-H
. 模型更新后，將新模型部署至相應(yīng)環(huán)境。 十一、模型評(píng)測(cè)1. 設(shè)計(jì)模型評(píng)測(cè)方案，對(duì)大模型各類(lèi)指標(biāo)進(jìn)行評(píng)測(cè)。2. 能夠按評(píng)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)對(duì)大模型各項(xiàng)能力進(jìn)行打分，輸出大模型評(píng)測(cè)報(bào)告。 十二、Agent開(kāi)發(fā)1. 基于場(chǎng)景，設(shè)計(jì)并開(kāi)發(fā)Agent工具。2. 基于langchain等大模型框架，完
全棧技術(shù)創(chuàng)新，極致算力加速大模型開(kāi)發(fā)，打造世界AI另一極 全棧技術(shù)創(chuàng)新，極致算力加速大模型開(kāi)發(fā)，打造世界AI另一極 開(kāi)放同飛 打造云原生應(yīng)用平臺(tái)AppArts，成立大模型高質(zhì)量數(shù)據(jù)聯(lián)盟 打造云原生應(yīng)用平臺(tái)AppArts，成立大模型高質(zhì)量數(shù)據(jù)聯(lián)盟 盤(pán)古NLP大模型功能介紹 智慧教育助手
ModelArts訓(xùn)練中新增了超參搜索功能，自動(dòng)實(shí)現(xiàn)模型超參搜索，為您的模型匹配最優(yōu)的超參。ModelArts支持的超參搜索功能，在無(wú)需算法工程師介入的情況下，即可自動(dòng)進(jìn)行超參的調(diào)優(yōu)，在速度和精度上超過(guò)人工調(diào)優(yōu)。 了解更多 超參搜索簡(jiǎn)介 ModelArts新版訓(xùn)練中新增了超參搜索功能，自動(dòng)實(shí)現(xiàn)模型超參搜索，為您的模型匹配最優(yōu)的超參。
入鏡像創(chuàng)建AI為應(yīng)用。 幫助文檔 收起 展開(kāi) 本地準(zhǔn)備模型包 收起 展開(kāi) 在本地準(zhǔn)備模型包，編寫(xiě)模型配置文件和模型推理代碼，將準(zhǔn)備好的模型包上傳至對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)OBS，從OBS導(dǎo)入模型創(chuàng)建為AI應(yīng)用。 幫助文檔 收起 展開(kāi) AI Gellary訂閱模型 收起 展開(kāi) 在AI Gall
ModelArts模型訓(xùn)練 ModelArts模型訓(xùn)練簡(jiǎn)介 ModelArts模型訓(xùn)練，俗稱“建模”，指通過(guò)分析手段、方法和技巧對(duì)準(zhǔn)備好的數(shù)據(jù)進(jìn)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(gè)或多個(gè)機(jī)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(cè)、評(píng)價(jià)等結(jié)果。
電話呼叫中心軟件 呼叫中心服務(wù)系統(tǒng)是什么 云客服·呼叫中心CEC（Customer Engagement Center)，是面向企業(yè)提供全渠道智能化云聯(lián)絡(luò)中心服務(wù)。CEC融合VoLTE音視頻、視頻振鈴和菜單（企視秀/名片等）、NLP、協(xié)作共享等最新技術(shù)，提供音視頻客服、AI機(jī)器人（
【限時(shí)特惠】研發(fā)與中間件專場(chǎng) 研發(fā)與中間件專場(chǎng) 眾多AI創(chuàng)新者反饋，構(gòu)建AIGC應(yīng)用時(shí)常遇這些挑戰(zhàn) 眾多AI創(chuàng)新者反饋，構(gòu)建AIGC應(yīng)用時(shí)常遇這些挑戰(zhàn) 模型開(kāi)發(fā)/定制門(mén)檻高 大模型應(yīng)用是一個(gè)模型、數(shù)據(jù)、代碼集成的新型應(yīng)用。 開(kāi)發(fā)一個(gè)完整的大模型應(yīng)用既需要利用多樣化的AI原生技術(shù)又需要強(qiáng)大的工程能力，并將它們充分整合，開(kāi)發(fā)門(mén)檻高
能夠支撐開(kāi)發(fā)者從數(shù)據(jù)到AI應(yīng)用的全流程開(kāi)發(fā)過(guò)程。包含數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練、模型管理、模型部署等操作，并且提供AI Gallery功能，能夠在市場(chǎng)內(nèi)與其他開(kāi)發(fā)者分享模型。 產(chǎn)品詳情 幫助文檔 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 AI人工智能三要素包括數(shù)據(jù)、算法和算力。數(shù)據(jù)的質(zhì)量會(huì)影響模型的精度，大量高質(zhì)量的數(shù)
Cloud EulerOS，在千萬(wàn)量級(jí)核數(shù)規(guī)模下，對(duì) CPU、內(nèi)存資源規(guī)格進(jìn)行不停機(jī)調(diào)整，無(wú)中斷算力升級(jí) 一直加速一直快 一直加速一直快 大模型底層智能調(diào)度：首創(chuàng)大模型QoS保障，智能全域調(diào)度，算力分配長(zhǎng)穩(wěn)態(tài)運(yùn)行，一直加速一直快 業(yè)務(wù)應(yīng)用智能加速：業(yè)界首個(gè)X86業(yè)務(wù)應(yīng)用智能加速，覆蓋網(wǎng)
華為云西北渲染中心在哪里？ 華為云西北渲染中心位于國(guó)家數(shù)據(jù)中心集群（甘肅·慶陽(yáng)）“東數(shù)西算”產(chǎn)業(yè)園區(qū)內(nèi)，是華為公司算力能力的重要布局節(jié)點(diǎn)，已上架500臺(tái)渲染節(jié)點(diǎn)服務(wù)器，提供3萬(wàn)核云渲染算力，可承載東部和西北區(qū)域渲染、超算、離線大數(shù)據(jù)、溫冷存儲(chǔ)、視頻直播轉(zhuǎn)碼等應(yīng)用場(chǎng)景算力需求。 20
超算中心 ai大模型
應(yīng)用場(chǎng)景
近年來(lái)，AI快速發(fā)展并應(yīng)用到很多領(lǐng)域中，AI新產(chǎn)品掀起一波又一波熱潮，AI應(yīng)用場(chǎng)景越來(lái)越多，有自動(dòng)駕駛、大模型、AIGC、科學(xué)AI等不同行業(yè)。AI人工智能的實(shí)現(xiàn)需要大量的基礎(chǔ)設(shè)施資源，包括高性能算力，高速存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)帶寬等基礎(chǔ)設(shè)施，即“大算力、大存力、大運(yùn)力”的AI基礎(chǔ)大設(shè)施底座，讓算力發(fā)展不要偏斜。
從過(guò)去的經(jīng)典AI，到今天人人談?wù)摰拇竽Ｐ?，自?dòng)駕駛，我們看到AI模型的參數(shù)及AI算力規(guī)模呈現(xiàn)出指數(shù)級(jí)的爆發(fā)增長(zhǎng)，對(duì)存儲(chǔ)基礎(chǔ)設(shè)施也帶來(lái)全新的挑戰(zhàn)。
- 高吞吐的數(shù)據(jù)訪問(wèn)挑戰(zhàn)：隨著企業(yè)使用 GPU/NPU 越來(lái)越多，底層存儲(chǔ)的 IO 已經(jīng)跟不上計(jì)算能力，企業(yè)希望存儲(chǔ)系統(tǒng)能提供高吞吐的數(shù)據(jù)訪問(wèn)能力，充分發(fā)揮 GPU/NPU 的計(jì)算性能，包括訓(xùn)練數(shù)據(jù)的讀取，以及為了容錯(cuò)做的檢查點(diǎn)（以下簡(jiǎn)稱Checkpoint）保存和加載。訓(xùn)練數(shù)據(jù)的讀取要盡量讀得快，減少計(jì)算對(duì) I/O 的等待，而 Checkpoint主要要求高吞吐、減少訓(xùn)練中斷的時(shí)間。
- 文件接口方式的數(shù)據(jù)共享訪問(wèn)：由于 AI 架構(gòu)需要使用到大規(guī)模的計(jì)算集群（GPU/NPU服務(wù)器），集群中的服務(wù)器訪問(wèn)的數(shù)據(jù)來(lái)自一個(gè)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)源，即一個(gè)共享的存儲(chǔ)空間。這種共享訪問(wèn)的數(shù)據(jù)有諸多好處，它可以保證不同服務(wù)器上訪問(wèn)數(shù)據(jù)的一致性，減少不同服務(wù)器上分別保留數(shù)據(jù)帶來(lái)的數(shù)據(jù)冗余等。另外以 AI 生態(tài)中非常流行的開(kāi)源深度學(xué)習(xí)框架PyTorch為例，PyTorch默認(rèn)會(huì)通過(guò)文件接口訪問(wèn)數(shù)據(jù)，AI算法開(kāi)發(fā)人員也習(xí)慣使用文件接口，因此文件接口是最友好的共享存儲(chǔ)訪問(wèn)方式。
方案架構(gòu)
針對(duì)AI訓(xùn)練場(chǎng)景中面臨的問(wèn)題，華為云提供了基于 對(duì)象存儲(chǔ) 服務(wù) OBS +高性能文件服務(wù) SFS Turbo的AI云存儲(chǔ)解決方案，如圖所示，華為云高性能文件服務(wù)SFS Turbo HPC型支持和OBS數(shù)據(jù)聯(lián)動(dòng)，您可以通過(guò)SFS Turbo HPC型文件系統(tǒng)來(lái)加速對(duì)OBS對(duì)象存儲(chǔ)中的數(shù)據(jù)訪問(wèn)，并將生成的結(jié)果數(shù)據(jù)異步持久化到OBS對(duì)象存儲(chǔ)中長(zhǎng)期低成本保存。
方案優(yōu)勢(shì)
華為云AI云存儲(chǔ)解決方案的主要優(yōu)勢(shì)如下表所示。
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序號(hào) |
主要優(yōu)勢(shì) |
詳細(xì)描述 |
|---|---|---|
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1 |
存算分離，資源利用率高 |
GPU/NPU算力和SFS Turbo存儲(chǔ)解耦，各自按需擴(kuò)容，資源利用率提升。 |
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2 |
SFS Turbo高性能，加速訓(xùn)練過(guò)程 |
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3 |
數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出異步化，不占用訓(xùn)練任務(wù)時(shí)長(zhǎng)，無(wú)需部署外部遷移工具 |
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4 |
冷熱數(shù)據(jù)自動(dòng)流動(dòng)，降低存儲(chǔ)成本 |
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5 |
多 AI開(kāi)發(fā)平臺(tái) 、生態(tài)兼容 |
pytorch、mindspore等主流AI應(yīng)用框架，kubernetes容器引擎、算法開(kāi)發(fā)場(chǎng)景通過(guò)文件語(yǔ)義訪問(wèn)共享數(shù)據(jù)，無(wú)需適配開(kāi)發(fā)。 |
超算中心 ai大模型常見(jiàn)問(wèn)題
更多常見(jiàn)問(wèn)題 >>-
盤(pán)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(shí)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(gè)人的專家助手。
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模型轉(zhuǎn)換，即將開(kāi)源框架的網(wǎng)絡(luò)模型（如Caffe、TensorFlow等），通過(guò)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。
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ModelArts新版訓(xùn)練中新增了超參搜索功能，自動(dòng)實(shí)現(xiàn)模型超參搜索，為您的模型匹配最優(yōu)的超參。ModelArts支持的超參搜索功能，在無(wú)需算法工程師介入的情況下，即可自動(dòng)進(jìn)行超參的調(diào)優(yōu)，在速度和精度上超過(guò)人工調(diào)優(yōu)。
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本次Serverless應(yīng)用中心上線文生圖應(yīng)用，用戶無(wú)需下載源代碼、了解各種安裝部署知識(shí)、安裝復(fù)雜的依賴，通過(guò)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(yàn) “0” 構(gòu)建門(mén)檻、“0” 資源閑置并具備極致彈性的Serverless AI繪圖能力。
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華為云Serverless技術(shù)極大的優(yōu)化了AI應(yīng)用開(kāi)發(fā)過(guò)程，一鍵部署AI應(yīng)用、提升開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)工作效率。讓AI團(tuán)隊(duì)可以更關(guān)注業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)，而無(wú)需關(guān)注底層技術(shù)細(xì)節(jié)。
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在自然語(yǔ)言處理（NLP）領(lǐng)域中，使用語(yǔ)言模型預(yù)訓(xùn)練方法在多項(xiàng)NLP任務(wù)上都獲得了不錯(cuò)的提升，廣泛受到了各界的關(guān)注。本課程將簡(jiǎn)單介紹一下預(yù)訓(xùn)練的思想，幾個(gè)代表性模型和它們之間的關(guān)系。
超算中心 ai大模型教程視頻
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數(shù)據(jù)中心AI模型開(kāi)發(fā)
使用電信領(lǐng)域一站式模型開(kāi)發(fā)服務(wù)，從數(shù)據(jù)預(yù)處理，到特征提取、模型訓(xùn)練、模型驗(yàn)證，本服務(wù)為開(kāi)發(fā)者提供開(kāi)發(fā)環(huán)境、模擬驗(yàn)證環(huán)境，API和一系列開(kāi)發(fā)工具，幫助開(kāi)發(fā)者快速高效開(kāi)發(fā)電信領(lǐng)域模型。 -
數(shù)據(jù)中心AI模型生成實(shí)踐
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NAIE模型訓(xùn)練服務(wù)演示-數(shù)據(jù)中心PUE優(yōu)化
以數(shù)據(jù)中心PUE優(yōu)化為例進(jìn)行模型訓(xùn)練服務(wù)和數(shù)據(jù)中心PUE優(yōu)化模型生成服務(wù)操作演示，使開(kāi)發(fā)者快速熟悉NAIE模型訓(xùn)練服務(wù)和數(shù)據(jù)中心PUE優(yōu)化模型生成服務(wù)。