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表1 盤古NLP大模型規(guī)格清單

模型支持區(qū)域

模型名稱

可處理最大

序列長度

說明

西南-貴陽一

Pangu-NLP-N1-32K-3.2.36

32K

2025年1月發(fā)布的版本,支持32K序列長度訓(xùn)練,4K/32K序列長度推理。全量微調(diào)、LoRA微調(diào)8個訓(xùn)練單元起訓(xùn),1個推理單元即可部署,4K支持256并發(fā),32K支持256并發(fā)。

Pangu-NLP-N1-128K-3.2.36

128K

2025年1月發(fā)布的版本,僅支持128K序列長度推理,4個推理單元8并發(fā)。

Pangu-NLP-N1-Reasoner-128K-3.0.1.1

128K

2025年6月發(fā)布的版本,僅支持128K序列長度推理,4個推理單元384并發(fā)。

Pangu-NLP-N2-32K-3.1.35

32K

2025年1月發(fā)布的版本,支持32K序列長度訓(xùn)練,32K序列長度推理。全量微調(diào)32個訓(xùn)練單元起訓(xùn),LoRA微調(diào)8個訓(xùn)練單元起訓(xùn),4個推理單元即可部署,支持128并發(fā)。此模型版本差異化支持DPO訓(xùn)練特性。

Pangu-NLP-N2-32K-5.0.1.1

32K

2025年8月發(fā)布的版本,支持32K序列長度訓(xùn)練,32K序列長度推理。全量微調(diào)32個訓(xùn)練單元起訓(xùn),LoRA微調(diào)8個訓(xùn)練單元起訓(xùn),4個推理單元即可部署,支持128并發(fā)。

Pangu-NLP-N2-128K-5.0.1.1

128K

2025年8月發(fā)布的版本,僅支持128K序列長度推理。4個推理單元即可部署,支持128并發(fā)。

Pangu-NLP-N2-Reasoner-32K-3.0.1.1

32K

2025年6月發(fā)布的版本,支持32K序列長度訓(xùn)練和推理。全量微調(diào)16個訓(xùn)練單元起訓(xùn),LoRA微調(diào)8個訓(xùn)練單元起訓(xùn),GRPO訓(xùn)練24個訓(xùn)練單元起訓(xùn)。

Pangu-NLP-N2-Reasoner-128K-5.0.0.1

128K

2025年6月發(fā)布的版本,僅支持32K序列長度推理。全量微調(diào)64個訓(xùn)練單元起訓(xùn),LoRA微調(diào)32個訓(xùn)練單元起訓(xùn)。

Pangu-NLP-N4-4K-3.2.36

4K

2025年3月發(fā)布的版本,支持4K序列長度訓(xùn)練,4K序列長度推理。預(yù)訓(xùn)練、全量微調(diào)、DPO訓(xùn)練64個訓(xùn)練單元起訓(xùn),LoRA微調(diào)8個訓(xùn)練單元起訓(xùn),8個推理單元即可部署,支持128并發(fā)。

Pangu-NLP-N4-32K-2.5.35

32K

2025年1月發(fā)布的版本,僅支持32K序列長度推理部署,8個推理單元128并發(fā)。

Pangu-NLP-N4-Reasoner-32K-3.0.1.2

32K

2025年6月發(fā)布的版本,支持32K序列長度訓(xùn)練和推理全量微調(diào)96個訓(xùn)練單元起訓(xùn),LoRA微調(diào)64個訓(xùn)練單元起訓(xùn),8個推理單元104并發(fā)。

Pangu-NLP-N4-Reasoner-128K-3.0.1.2

128K

2025年6月發(fā)布的版本,僅支持128K序列長度推理部署,16個推理單元32并發(fā)。

Pangu-RAG-N1-32K-4.3.2

32K

2025年4月份發(fā)布的版本,支持32K序列長度推理,1個推理單元可部署,最高支持1QPS。該模型是基于盤古NLP大模型微調(diào)得到的RAG場景模型,提供對話問答能力。

Pangu-AgentExpert-N1-0.0.2

32K

25年6月發(fā)布的版本,32K序列長度,1個推理單元可部署,256并發(fā)。該模型是基于盤古NLP大模型微調(diào)得到的Agent場景模型,提供意圖識別、提問器。agent專業(yè)模型經(jīng)過算法優(yōu)化,相比傳統(tǒng)模型有較大提升。

Pangu-AgentExpert-N2-0.0.2

32K

2025年6月份發(fā)布的版本,支持32K序列長度推理,1個推理單元可部署,最高支持1QPS。該模型是基于盤古NLP大模型微調(diào)得到的Agent場景模型,提供意圖識別、提問器、AutoPlanning能力。agent專業(yè)模型經(jīng)過算法優(yōu)化,相比傳統(tǒng)模型有較大提升。

盤古NLP大模型支持的平臺操作

在選擇和使用盤古大模型時,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)、模型評測、在線推理和體驗(yàn)中心能力調(diào)測等方面的支持程度各不相同,開發(fā)者應(yīng)根據(jù)自身需求選擇合適的模型。以下是盤古NLP大模型支持的具體操作:

表2 盤古NLP大模型支持的能力清單

模型名稱

模型訓(xùn)練

微調(diào)

強(qiáng)化學(xué)習(xí)

模型評測

模型壓縮

在線推理

體驗(yàn)中心能力調(diào)測

全量微調(diào)

LORA

DPO

RFT

GRPO

Pangu-NLP-N1-32K-3.2.36

-

-

-

Pangu-NLP-N1-128K-3.2.36

-

-

-

-

-

-

-

Pangu-NLP-N1-Reasoner-128K-3.0.1.1

-

-

-

-

-

Pangu-NLP-N2-32K-3.1.35

-

-

Pangu-NLP-N2-32K-5.0.1.1

-

-

-

-

Pangu-NLP-N2-128K-5.0.1.1

-

-

-

-

-

-

-

Pangu-NLP-N2-Reasoner-32K-3.0.1.1

-

-

-

Pangu-NLP-N2-Reasoner-128K-5.0.0.1

-

-

-

-

Pangu-NLP-N4-4K-3.2.36

-

-

Pangu-NLP-N4-32K-2.5.35

-

-

Pangu-NLP-N4-Reasoner-32K-3.0.1.2

-

-

-

-

-

Pangu-NLP-N4-Reasoner-128K-3.0.1.2

-

-

-

-

-

-

-

Pangu-RAG-N1-32K-4.3.2

-

-

-

-

-

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Pangu-AgentExpert-N1-0.0.2

-

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-

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Pangu-AgentExpert-N2-0.0.2

-

-

-

-

-

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-

盤古NLP大模型對資源池的依賴

表3 盤古NLP大模型對資源池的依賴清單

模型名稱

云上部署

邊緣部署

Pangu-NLP-N1-32K-3.2.36

支持,1個推理單元部署

-

Pangu-NLP-N1-128K-3.2.36

支持,4個推理單元部署

-

Pangu-NLP-N1-Reasoner-128K-3.0.1.1

支持,4個推理單元部署

-

Pangu-NLP-N2-32K-3.1.35

支持,4個推理單元部署

支持,4個推理單元部署

Pangu-NLP-N2-Reasoner-32K-3.0.1.1

支持,4個推理單元部署

-

Pangu-NLP-N2-Reasoner-128K-5.0.0.1

支持,4個推理單元部署

-

Pangu-NLP-N4-4K-3.2.36

支持,8個推理單元部署

-

Pangu-NLP-N4-32K-2.5.35

支持,8個推理單元部署

-

Pangu-NLP-N4-Reasoner-32K-3.0.1.2

支持,8個推理單元部署

-

Pangu-NLP-N4-Reasoner-128K-3.0.1.2

支持,16個推理單元部署

-

Pangu-RAG-N1-32K-4.3.2

支持,1個推理單元部署

-

Pangu-AgentExpert-N1-0.0.2

支持,1個推理單元部署

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ai大模型營銷常見問題

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  • 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(yàn) “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。

  • 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(xiàng)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。

  • 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(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),而無需關(guān)注底層技術(shù)細(xì)節(jié)。

  • 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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