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[快速入門(mén)]ai盤(pán)古ai大模型
盤(pán)古大模型 panguLM

盤(pán)古模型 盤(pán)古模型 盤(pán)古模型 PanguLargeModels 盤(pán)古模型 PanguLargeModels 盤(pán)古模型是面向B端行業(yè)的模型,包含L0中5類(lèi)基礎(chǔ)模型、L1行業(yè)大模型及L2場(chǎng)景模型三層架構(gòu) 盤(pán)古模型是面向B端行業(yè)的模型,包含L0中5類(lèi)基礎(chǔ)模型、L1行業(yè)大模型及L2場(chǎng)景模型三層架構(gòu)

盤(pán)古NLP大模型

盤(pán)古模型 盤(pán)古模型 盤(pán)古NLP模型 盤(pán)古NLP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模型 超大參數(shù)規(guī)模,最貼合行業(yè)落地的NLP模型 重磅發(fā)布盤(pán)古NLP 718B深度思考模型,多專(zhuān)家+稀疏比的MOE新架構(gòu),昇騰親和設(shè)計(jì),高效訓(xùn)推 專(zhuān)家咨詢(xún) ModelArts

盤(pán)古科學(xué)計(jì)算大模型

定區(qū)域模型 速度快 氣象模型單卡可推,分鐘級(jí)預(yù)報(bào),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(mǎn)足不同需求 文檔與學(xué)習(xí)成長(zhǎng) 盤(pán)古模型 盤(pán)古模型 什么是盤(pán)古模型 盤(pán)古科學(xué)計(jì)算模型能力與規(guī)格 盤(pán)古模型用戶(hù)指南 如何調(diào)用盤(pán)古模型API 查看全部 AI Gallery百模千態(tài)社區(qū)

盤(pán)古多模態(tài)大模型

廣汽借助華為云盤(pán)古多模態(tài)模型,打造業(yè)界首個(gè)支持點(diǎn)云生成的模型,為其端到端仿真高效迭代提供強(qiáng)有力支撐。 文檔與學(xué)習(xí)成長(zhǎng) 盤(pán)古模型 盤(pán)古模型 什么是盤(pán)古模型 盤(pán)古多模態(tài)模型能力與規(guī)格 用戶(hù)指南 如何調(diào)用盤(pán)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)

CV大模型

文檔與學(xué)習(xí)成長(zhǎng) 盤(pán)古模型 盤(pán)古模型 什么是盤(pán)古模型 盤(pán)古CV模型能力與規(guī)格 盤(pán)古模型用戶(hù)指南 如何調(diào)用盤(pán)古CV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(zhuān)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

盤(pán)古行業(yè)大模型

基于行業(yè)場(chǎng)景的全維度、自動(dòng)化評(píng)測(cè) 最新動(dòng)態(tài) 5盤(pán)古行業(yè)Thinking模型重磅上線,賦能千行百業(yè),點(diǎn)擊“專(zhuān)家咨詢(xún)”申請(qǐng)?jiān)囉茫?5盤(pán)古行業(yè)Thinking模型上線,行業(yè)場(chǎng)景一觸及達(dá) 5盤(pán)古行業(yè)Thinking模型上線,行業(yè)場(chǎng)景一觸及達(dá) 醫(yī)學(xué)Thinking模型 千億醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)增訓(xùn),可勝任復(fù)雜醫(yī)療任務(wù)

工業(yè)智能體 - EI企業(yè)智能-華為云

學(xué)習(xí)資源 學(xué)習(xí)資源 AI開(kāi)發(fā)基本流程介紹 自動(dòng)學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介 使用預(yù)置算法構(gòu)建模型 使用自定義算法構(gòu)建模型 查看更多 您感興趣的產(chǎn)品 您感興趣的產(chǎn)品 盤(pán)古NLP模型 最貼合行業(yè)落地的NLP模型 盤(pán)古CV模型 賦能行業(yè)客戶(hù)使用少量數(shù)據(jù)微調(diào)即可滿(mǎn)足特定場(chǎng)景任務(wù) 盤(pán)古預(yù)測(cè)模型 基于Triplet

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AI大模型 算法備案

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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(yàn)積累,構(gòu)建了模型三個(gè)方面的差異化競(jìng)爭(zhēng)力,盤(pán)古模型AI專(zhuān)業(yè)服務(wù)覆蓋從前期咨詢(xún)、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(zhuān)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(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. 模型使用的技術(shù)支持,用戶(hù)使用模型平臺(tái),解答用戶(hù)使用過(guò)程遇到的問(wèn)題;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

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盤(pán)古AI全方位服務(wù)包

咨詢(xún)服務(wù):深入解析AI行業(yè)與盤(pán)古模型,為客戶(hù)提供場(chǎng)景應(yīng)用的設(shè)計(jì)咨詢(xún)建議。結(jié)合客戶(hù)應(yīng)用場(chǎng)景與模型能力,提供落地方案選擇和技術(shù)方案設(shè)計(jì)。提供NLP/CV等模型的訓(xùn)練集數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)設(shè)計(jì)指導(dǎo)。2. 規(guī)劃設(shè)計(jì):提供需求調(diào)研服務(wù),基于盤(pán)古模型的能力進(jìn)行科學(xué)合理的方案設(shè)計(jì)和模型選擇。完成需求調(diào)

博匠行業(yè)AI大模型專(zhuān)業(yè)服務(wù)

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ModelArts Studio大模型開(kāi)發(fā)平臺(tái)為用戶(hù)提供了多種規(guī)格及行業(yè)的NLP大模型,以滿(mǎn)足不同場(chǎng)景和需求。不同模型在處理上下文token長(zhǎng)度和功能上有所差異,以下是當(dāng)前支持的模型清單,您可以根據(jù)實(shí)際需求選擇最合適的模型進(jìn)行開(kāi)發(fā)和應(yīng)用。

表1 盤(pán)古NLP行業(yè)大模型規(guī)格清單

模型支持區(qū)域

行業(yè)

模型名稱(chēng)

可處理最大上下文長(zhǎng)度

說(shuō)明

西南-貴陽(yáng)一

醫(yī)學(xué)

Pangu-Medical-NLP-N2-32K-3.1.35

32K

2025年3月發(fā)布版本,支持32K序列長(zhǎng)度訓(xùn)練,32K序列長(zhǎng)度推理。全量微調(diào)32個(gè)訓(xùn)練單元起訓(xùn),LoRA微調(diào)8個(gè)訓(xùn)練單元起訓(xùn),4個(gè)推理單元即可部署,支持128并發(fā)。此模型版本差異化支持INT8量化特性。

Pangu-Medical-NLP-N2-Reasoner-32K-3.0.0.1

32K

2025年6月發(fā)布Reasoner版本,支持32K序列長(zhǎng)度訓(xùn)練,32K序列長(zhǎng)度推理。全量微調(diào)32個(gè)訓(xùn)練單元起訓(xùn),LoRA微調(diào)8個(gè)訓(xùn)練單元起訓(xùn),4個(gè)推理單元即可部署,支持128并發(fā)。此模型版本差異化支持INT8量化特性。

金融

Pangu-Finance-NLP-Reasoner-N2-128K-3.0.1.1

128K

2025年6月發(fā)布Reasoner版本,支持128K序列長(zhǎng)度推理,4個(gè)推理單元即可部署。

盤(pán)古NLP行業(yè)大模型支持的平臺(tái)操作

在選擇和使用盤(pán)古大模型時(shí),了解不同模型所支持的操作行為至關(guān)重要。不同模型在預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)、模型評(píng)測(cè)、在線推理和體驗(yàn)中心能力調(diào)測(cè)等方面的支持程度各不相同,開(kāi)發(fā)者應(yīng)根據(jù)自身需求選擇合適的模型。以下是盤(pán)古NLP大模型支持的具體操作:

表2 盤(pán)古NLP大模型支持的能力清單

模型

預(yù)訓(xùn)練

微調(diào)

模型評(píng)測(cè)

模型壓縮

在線推理

體驗(yàn)中心能力調(diào)測(cè)

Pangu-Medical-NLP-N2-32K-3.1.35

Pangu-Medical-NLP-N2-Reasoner-32K-3.0.0.1

Pangu-Finance-NLP-Reasoner-N2-128K-3.0.1.1

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盤(pán)古NLP行業(yè)大模型對(duì)資源池的依賴(lài)

表3 盤(pán)古NLP行業(yè)大模型對(duì)資源池的依賴(lài)清單

模型名稱(chēng)

云上部署

邊緣部署

Pangu-Medical-NLP-N2-32K-3.1.35

支持,4個(gè)推理單元部署

支持,4個(gè)推理單元部署

Pangu-Medical-NLP-N2-Reasoner-32K-3.0.0.1

支持,4個(gè)推理單元部署

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Pangu-Finance-NLP-Reasoner-N2-128K-3.0.1.1

支持,4個(gè)推理單元部署

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ai盤(pán)古ai大模型常見(jiàn)問(wèn)題

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  • 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(zhuān)家助手。

  • 本次Serverless應(yīng)用中心上線文生圖應(yīng)用,用戶(hù)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(lài),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。

  • 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)。

  • 華為云Astro大屏應(yīng)用盤(pán)古助手是由華為研發(fā)的基于盤(pán)古大模型的AI助手,它能夠快速生成轉(zhuǎn)換器代碼,幫助您將數(shù)據(jù)接入大屏,并擅長(zhǎng)回答各類(lèi)通用問(wèn)題。無(wú)論是編程、技術(shù)咨詢(xún)還是其他領(lǐng)域的問(wèn)題,華為云Astro大屏應(yīng)用盤(pán)古助手都能為您提供準(zhǔn)確、邏輯性強(qiáng)且友好的回復(fù)。

  • 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。

  • IoT設(shè)備中嵌入AI能力實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品的智能升級(jí),已經(jīng)是AIoT行業(yè)發(fā)展的重要通道,那怎樣才能實(shí)現(xiàn)AIoT = AI + IoT呢?如何將AI模型塞到小小的IoT設(shè)備里,讓它可以輕松運(yùn)行起來(lái)呢?成為了AI開(kāi)發(fā)者遇到的棘手難題。

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