盤古大模型 PanguLargeModels 盤古大模型 PanguLargeModels 盤古大模型是面向B端行業(yè)的大模型，包含L0中5類基礎大模型、L1行業(yè)大模型及L2場景模型三層架構 盤古大模型是面向B端行業(yè)的大模型，包含L0中5類基礎大模型、L1行業(yè)大模型及L2場景模型三層架構
古多模態(tài)大模型為基座，持續(xù)優(yōu)化萬興天幕音視頻大模型2.0，構建其音視頻垂類能力。 廣汽集團 廣汽借助華為云盤古多模態(tài)大模型，打造業(yè)界首個支持點云生成的大模型，為其端到端仿真高效迭代提供強有力支撐。 文檔與學習成長 盤古大模型 盤古大模型 什么是盤古大模型 盤古多模態(tài)大模型能力與規(guī)格
全鏈路專業(yè)服務，讓大模型從可用到好用 · 6大階段30+專業(yè)服務，覆蓋大模型建設全流程，加速政企落地大模型 · 創(chuàng)新運營服務模式，實現(xiàn)全場景模型經驗沉淀、全流程運營賦能產業(yè)，快速孵化大模型場景化應用 大模型混合云十大創(chuàng)新技術 大模型混合云十大創(chuàng)新技術 了解詳情 十大創(chuàng)新技術 加速構建企業(yè)專屬大模型
體驗 政企知識檢索 智能創(chuàng)意營銷 行業(yè)API助手 行業(yè)研發(fā)助手 政企會議助手 文檔與學習成長 盤古大模型 盤古大模型 什么是盤古大模型 盤古NLP大模型能力與規(guī)格 盤古大模型快速入門 如何調用盤古大模型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)
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提供高精度的全球模型，無需定制和訓練，直接訂閱即可推理 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 文檔與學習成長 盤古大模型 盤古大模型 什么是盤古大模型 盤古科學計算大模型能力與規(guī)格 盤古大模型用戶指南 如何調用盤古大模型API 查看全部 AI Gallery百模千態(tài)社區(qū)
大模型安全護欄 ModelArts Guard 大模型安全護欄 ModelArts Guard 大模型安全護欄（ModelArts Guard），做配套大模型的內容安全防線 大模型安全護欄（ModelArts Guard），做配套大模型的安全防線，開放兼容，適用盤古大模型和三方大模型
大模型混合云TOP N 場景 大模型混合云TOP N 場景 1對1咨詢 了解華為云Stack 大模型行業(yè)場景落地三要素 大模型行業(yè)場景落地三要素 場景是大模型行業(yè)落地的關鍵所在，而在場景落地過程中，數(shù)據、經驗和生態(tài)是核心要素，數(shù)據的數(shù)量和質量決定模型效果上限；經驗就像“名師指導”
多語種內容審核，平臺全面保護 一站式大模型開發(fā)平臺 一站式大模型開發(fā)平臺 ModelArts Studio大模型開發(fā)平臺是集數(shù)據管理、模型訓練、模型部署于一體的綜合平臺，專為開發(fā)和應用大模型而設計，旨在為開發(fā)者提供簡單、高效的大模型開發(fā)和部署方式 為什么選擇大模型開發(fā)平臺ModelArts
《互聯(lián)網信息服務算法推薦管理規(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提供者應當在提供服務之日起十個工作日內通過互聯(lián)網信息服務算法備案系統(tǒng)填報服務提供者的名稱、服務形式、應用領域、算法類型、算法自評估報告、擬公示內容等信息 方便
湘江鯤鵬目前在人工智能大模型領域擁有算力、數(shù)據、算法三大關鍵要素的經驗積累，構建了大模型三個方面的差異化競爭力，盤古大模型AI專業(yè)服務覆蓋從前期咨詢、規(guī)劃設計，到數(shù)據工程、模型訓練，再到應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等流行的大模型開發(fā)框架，構建企業(yè)級AI應用；團隊擁有成熟的軟件工程技術和管理能力。6. 大模型使用的技術支持，用戶使用大模型平臺，解答用戶使用過程遇到的問題；大模型與應用對接集成，以及進行日常巡檢、故障處理、模型升級等服務。4. 工業(yè)數(shù)據模型（CAD模型、CAE模
太杉天尊大模型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)據處理、文本處理以及多模態(tài)處理等多場景。太杉天尊大模型AIGC場景解決方案，是一款專為滿足政府企
公司集成了世界領先的底層大模型，具備打通跨模型和工具鏈的平臺，提供從需求分析、數(shù)據收集、模型設計、訓練優(yōu)化、評估、系統(tǒng)集成、用戶界面設計、部署維護、合規(guī)性檢查、技術支持、性能監(jiān)控、擴展性設計、定制服務到持續(xù)研發(fā)一站式AI大模型定制研發(fā)服務。光啟慧語是一家圍繞大模型全棧開展技術研發(fā)和產
數(shù)據質量。4. 模型訓練：?設計調優(yōu)方案，實施模型訓練，并進行模型評測。?熟悉盤古大模型工作流和云服務操作，確保模型效果優(yōu)化。5. 應用工程：?提供基于大模型能力的Agent開發(fā)和應用對接服務。?具備良好的軟件開發(fā)和溝通能力，實現(xiàn)大模型與應用的無縫對接。6. 模型運維： ?提供技
. 模型更新后，將新模型部署至相應環(huán)境。 十一、模型評測1. 設計模型評測方案，對大模型各類指標進行評測。2. 能夠按評測標準對大模型各項能力進行打分，輸出大模型評測報告。 十二、Agent開發(fā)1. 基于場景，設計并開發(fā)Agent工具。2. 基于langchain等大模型框架，完
天尊大模型AIGC場景解決方案配套服務是太杉AIGC解決方案的人工服務，是以AI應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)據處理、文本處理以及多模態(tài)處理等多場景。天尊大模型AIGC場景解決方案配套服務是太
出門問問大模型“序列猴子”是一款具備多模態(tài)生成能力的大語言模型，模型以語言為核心的能力體系涵蓋“知識、對話、數(shù)學、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內容生成、語言生成和語音識別等不同任務。出門問問大模型“序列猴子”是一款具備多模態(tài)生成能力的大語言模型，模
華為云盤古大模型 華為云盤古大模型 AI for Industries 大模型重塑千行百業(yè) AI for Industries 大模型重塑千行百業(yè) 盤古大模型致力于深耕行業(yè)，打造金融、政務、制造、礦山、氣象、鐵路等領域行業(yè)大模型和能力集，將行業(yè)知識know-how與大模型能力相結合
ModelArts支持本地準備模型包，編寫模型配置文件和模型推理代碼，將準備好的模型包上傳至對象存儲服務OBS，從OBS導入模型創(chuàng)建為AI應用。 制作模型包，則需要符合一定的模型包規(guī)范。模型包里面必需包含“model”文件夾，“model”文件夾下面放置模型文件，模型配置文件，模型推理代碼文件。
ModelArts模型訓練 ModelArts模型訓練簡介 ModelArts模型訓練，俗稱“建模”，指通過分析手段、方法和技巧對準備好的數(shù)據進行探索分析，從中發(fā)現(xiàn)因果關系、內部聯(lián)系和業(yè)務規(guī)律，為商業(yè)目的提供決策參考。訓練模型的結果通常是一個或多個機器學習或深度學習模型，模型可以應用到新的數(shù)據中，得到預測、評價等結果。
人工智能學習入門 人工智能課程學習，動手實驗，在線考試認證，掌握人工智能技能 人工智能知識圖譜 在線課程 01 AI基礎、技術領域、應用場景、華為云EI AI基礎、技術領域、應用場景、華為云EI 動手實驗 02 包括初級、中級實驗 包括初級、中級實驗 AI基礎 AI基礎 AI基礎課程--概覽
輔助智能識圖：裁剪突出圖像中的主體區(qū)域，提高圖像識別準確率。 圖像識別-圖像標簽 圖像標簽有以下應用場景： 場景分析：圖像標簽功能可準確識別視頻、圖像內容，提高檢索效率和精度，從而使得個性化推薦、內容檢索和分發(fā)更為有效。 智能相冊：基于圖像識別的標簽可達近萬種，智能相冊可以自定義分類，比如“植物”、“
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圖像識別服務包含圖像和視頻類標簽、名人識別、圖像主體識別、圖像描述、翻拍識別等功能，快速迭代滿足多行業(yè)場景需要。新上線針對傳媒行業(yè)的媒資圖像標簽，準確識別自然圖片中數(shù)百種場景、上萬種通用物體及其屬性。 圖像識別服務包含圖像和視頻類標簽、名人識別、圖像主體識別、圖像描述、翻拍識別等功能，快速迭代滿足多行業(yè)場景需要。新上
免費AI客服電話-云蝠智能AI客戶聯(lián)絡中心 免費AI客服電話-云蝠智能AI客戶聯(lián)絡中心 “云蝠智能”企業(yè)提供AI客戶聯(lián)絡中心，包含智能語音電話機器人、智能語音呼叫、短信分發(fā)及企業(yè)微信SCRM的業(yè)務體系。通過提供AI會員回訪、通知、精準營銷的系統(tǒng)進行產品服務和賦能。 “云蝠智能”企
端口。 高斯數(shù)據庫模型-應用場景 金融核心交易 ERP/CRM 政企OA/辦公 金融核心交易 金融核心交易 適用于各類銀行核心交易系統(tǒng)分布式改造，數(shù)據庫的原生分布式能力可以極大的降低改造和遷移工作量。兩地三中心等極致高可用能力，可以為核心業(yè)務保駕護航。 優(yōu)勢 大容量高擴展：支持T
ai大模型 圖像
如果您使用了 ModelArts 不支持的AI引擎開發(fā)模型，也可通過制作自定義 鏡像 ，導入ModelArts創(chuàng)建為模型，并支持進行統(tǒng)一管理和部署為服務。
制作流程
場景一： 預置鏡像的環(huán)境軟件滿足要求，只需要導入模型包，就能用于創(chuàng)建模型，通過鏡像保存功能制作。具體案例參考在Notebook中通過鏡像保存功能制作自定義鏡像用于推理。
場景二： 預置鏡像既不滿足軟件環(huán)境要求，同時需要放入模型包，在Notebook中通過Dockerfile制作。具體案例參考在Notebook中通過Dockerfile從0制作自定義鏡像用于推理。
場景三：預置鏡像既不滿足軟件環(huán)境要求，同時需要放入模型包，新的鏡像超過35G，在服務器（如 ECS ）上制作。具體案例參考在E CS 中通過Dockerfile從0制作自定義鏡像用于推理。
約束限制
- 自定義鏡像中不能包含惡意代碼。
- 創(chuàng)建模型的自定義鏡像大小不超過50GB。
- 對于同步請求模式的模型，如果預測請求時延超過60s，會造成請求失敗，甚至會有服務業(yè)務中斷的風險，預測請求時延超過60s時，建議制作異步請求模式的模型。
自定義鏡像的配置規(guī)范
- 鏡像對外接口
設置鏡像的對外服務接口，推理接口需與config.json文件中apis定義的url一致，當鏡像啟動時可以直接訪問。下面是mnist鏡像的訪問示例，該鏡像內含mnist數(shù)據集訓練的模型，可以識別手寫數(shù)字。其中l(wèi)isten_ip為容器IP，您可以通過啟動自定義鏡像，在容器中獲取容器IP。
- 請求示例
curl -X POST \ http://{listen_ip}:8080/ \ -F images=@seven.jpg圖4 listen_ip獲取示例
- 返回示例
{"mnist_result": 7}
- 請求示例
- （可選）健康檢查接口
如果在滾動升級時要求不中斷業(yè)務，那么必須在config.json文件中配置健康檢查的接口，供ModelArts調用，在config.json文件中配置。當業(yè)務可提供正常服務時，健康檢查接口返回健康狀態(tài)，否則返回異常狀態(tài)。
- 如果要實現(xiàn)無損滾動升級，必須配置健康檢查接口。
- 自定義鏡像如果需要在“在線服務”模塊使用 OBS 外部存儲掛載功能，需要新建一個OBS掛載專屬目錄如“/obs-mount/”，避免選擇存量目錄覆蓋已有文件。OBS掛載僅開放對掛載目錄文件新增、查看、修改功能，如果需要刪除文件請到OBS并行文件系統(tǒng)中手動刪除。
健康檢查接口示例如下。
- URI
GET /health
- 請求示例curl -X GET \ http://{listen_ip}:8080/health
- 響應示例
{"health": "true"} - 狀態(tài)碼
表1 狀態(tài)碼 狀態(tài)碼
編碼
狀態(tài)碼說明
200
OK
請求成功
- 日志文件輸出
為保證日志內容可以正常顯示，日志信息需要打印到標準輸出。
- 鏡像啟動入口
如果需要部署批量服務，鏡像的啟動入口文件需要為“/home/run.sh”，采用CMD設置默認啟動路徑，例如Dockerfile配置如下：
CMD ["sh", "/home/run.sh"]
- 鏡像依賴組件
如果需要部署批量服務，鏡像內需要集成python、jre/jdk、zip等組件包。
- （可選）保持Http長鏈接，無損滾動升級
如果需要支持滾動升級的過程中不中斷業(yè)務，那么需要將服務的Http的“keep-alive”參數(shù)設置為200s。以gunicorn服務框架為例，gunicorn缺省情形下不支持keep-alive，需要同時安裝gevent并配置啟動參數(shù)“--keep-alive 200 -k gevent”。不同服務框架參數(shù)設置有區(qū)別，請以實際情況為準。
- （可選）處理SIGTERM信號，容器優(yōu)雅退出
如果需要支持滾動升級的過程中不中斷業(yè)務，那么需要在容器中捕獲SIGTERM信號，并且在收到SIGTERM信號之后等待60秒再優(yōu)雅退出容器。提前優(yōu)雅退出容器可能會導致在滾動升級的過程中業(yè)務概率中斷。要保證容器優(yōu)雅退出，從收到SIGTERM信號開始，業(yè)務需要將收到的請求全部處理完畢再結束，這個處理時長最多不超過90秒。例如run.sh如下所示：
#!/bin/bash gunicorn_pid="" handle_sigterm() { echo "Received SIGTERM, send SIGTERM to $gunicorn_pid" if [ $gunicorn_pid != "" ]; then sleep 60 kill -15 $gunicorn_pid # 傳遞 SIGTERM 給gunicorn進程 wait $gunicorn_pid # 等待gunicorn進程完全終止 fi } trap handle_sigterm TERM
ai大模型 圖像常見問題
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盤古大模型致力于深耕行業(yè)，打造金融、政務、制造、礦山、氣象、鐵路等領域行業(yè)大模型和能力集，將行業(yè)知識know-how與大模型能力相結合，重塑千行百業(yè)，成為各組織、企業(yè)、個人的專家助手。
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模型轉換，即將開源框架的網絡模型（如Caffe、TensorFlow等），通過ATC（Ascend Tensor Compiler）模型轉換工具，將其轉換成昇騰AI處理器支持的離線模型。
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本次Serverless應用中心上線文生圖應用，用戶無需下載源代碼、了解各種安裝部署知識、安裝復雜的依賴，通過華為云Serverless應用中心即可一鍵創(chuàng)建AI文生圖應用，體驗 “0” 構建門檻、“0” 資源閑置并具備極致彈性的Serverless AI繪圖能力。
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在自然語言處理（NLP）領域中，使用語言模型預訓練方法在多項NLP任務上都獲得了不錯的提升，廣泛受到了各界的關注。本課程將簡單介紹一下預訓練的思想，幾個代表性模型和它們之間的關系。
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華為云Serverless技術極大的優(yōu)化了AI應用開發(fā)過程，一鍵部署AI應用、提升開發(fā)團隊工作效率。讓AI團隊可以更關注業(yè)務實現(xiàn)，而無需關注底層技術細節(jié)。
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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，且結果可解釋性較好。但存在構建成本高、泛化能力不足、更新難等不足。
