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[快速入門]ai大模型和小模型的區(qū)別
盤古NLP大模型

盤古NLP模型 盤古NLP模型 優(yōu)秀模型結構,完善工程化能力,最貼合行業(yè)落地NLP模型 超大參數(shù)規(guī)模,最貼合行業(yè)落地NLP模型 重磅發(fā)布盤古NLP 718B深度思考模型,多專家+稀疏比MOE新架構,昇騰親和設計,高效訓推 專家咨詢 ModelArts Studio控制臺

大模型混合云

全鏈路專業(yè)服務,讓模型從可用到好用 · 6階段30+專業(yè)服務,覆蓋模型建設全流程,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),快速孵化模型場景化應用 模型混合云十創(chuàng)新技術 模型混合云十創(chuàng)新技術 了解詳情 十創(chuàng)新技術 加速構建企業(yè)專屬大模型

盤古預測大模型

使用預置算法構建模型 使用自定義算法構建模型 查看全部 即刻領取 免費試用 產品 開啟您模型之旅 企業(yè)免費試用 您可能感興趣產品 您可能感興趣產品 模型開發(fā)平臺ModelArts Studio 一站式模型工具鏈平臺 ModelArts 面向開發(fā)者AI平臺

盤古大模型 panguLM

盤古模型 PanguLargeModels 盤古模型 PanguLargeModels 盤古模型是面向B端行業(yè)模型,包含L0中5類基礎模型、L1行業(yè)大模型及L2場景模型三層架構 盤古模型是面向B端行業(yè)模型,包含L0中5類基礎模型、L1行業(yè)大模型及L2場景模型三層架構

盤古多模態(tài)大模型

古多模態(tài)模型為基座,持續(xù)優(yōu)化萬興天幕音視頻模型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)模型,打造業(yè)界首個支持點云生成模型,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 盤古模型 盤古模型 什么是盤古模型 盤古多模態(tài)模型能力與規(guī)格

盤古科學計算大模型

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ModelArts Studio大模型開發(fā)平臺

多語種內容審核,平臺全面保護 一站式模型開發(fā)平臺 一站式模型開發(fā)平臺 ModelArts Studio模型開發(fā)平臺是集數(shù)據管理、模型訓練、模型部署于一體綜合平臺,專為開發(fā)應用模型而設計,旨在為開發(fā)者提供簡單、高效模型開發(fā)部署方式 為什么選擇模型開發(fā)平臺ModelArts

大模型安全護欄 ModelArts Guard

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模型混合云TOP N 場景 模型混合云TOP N 場景 1對1咨詢 了解華為云Stack 模型行業(yè)場景落地三要素 模型行業(yè)場景落地三要素 場景是模型行業(yè)落地關鍵所在,而在場景落地過程中,數(shù)據、經驗生態(tài)是核心要素,數(shù)據數(shù)量質量決定模型效果上限;經驗就像“名師指導”

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AI大模型專業(yè)服務

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。· 熟悉盤古模型工作流云服務操作,確保模型效果優(yōu)化。5. 應用工程:· 提供基于模型能力Agent開發(fā)應用對接服務。· 具備良好軟件開發(fā)溝通能力,實現(xiàn)模型與應用無縫對接。6. 模型運維:·  

大模型及AI應用配套服務

及整體規(guī)劃設計(需求、思路、方案、架構、落地周期、預算等)。3. 數(shù)據咨詢、治理梳理,數(shù)據采集(各業(yè)務系統(tǒng)中多種業(yè)務模型、網絡等等),數(shù)據標注,關聯(lián)關系定義,以及數(shù)據導入。4. 基于具體任務對應數(shù)據分布,設計適合微調訓練框架方案;使用不同調參策略技術手段

天尊大模型AIGC場景解決方案

化需求而設計語言模型場景化解決方案,可以公有/私有化部署。它集成了先進技術強大功能,可以為企業(yè)提供高效、安全工作環(huán)境。1、我們特別注重數(shù)據私有化。我們采用最新數(shù)據加密技術,確保企業(yè)數(shù)據安全。每一個工作站都擁有獨立存儲空間,企業(yè)數(shù)據不會被未經授權第三方訪問。2

盤古大模型專家服務

注&撰寫根據模型微調數(shù)據標注規(guī)范,通過配套工具進行數(shù)據標注。 八、數(shù)據轉換與導入 完成數(shù)據格式轉換,可進行跨網絡環(huán)境數(shù)據導入。 九、調優(yōu)方案設計 根據模型訓練及調優(yōu)工具和平臺,輸出模型調優(yōu)方案。 十、模型訓練實施1. 基于模型訓練所需云服務,完成大模型訓練及微調。2

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智慧監(jiān)控AI模型綜合集成了人臉識別模型、安全帽識別模型、口罩佩戴識別模型、車牌識別模型、車輛占道識別模型5種AI模型。一,人臉識別服務 人臉識別模型目前提供授權認證、模型加載、人臉注冊、人臉識別、人臉刪除、特征提取六個接口服務。 授權認證:需先進行授權認證,才能夠正常使用人臉識別服務;

人工智能AI大模型技術研發(fā)定制服務

%+,能夠為客戶提供定制化解決方案。 公司集成了世界領先底層模型,具備打通跨模型工具鏈平臺能力,采用最新的人工智能技術算法,能夠基于業(yè)務場景,支持大規(guī)模數(shù)據處理復雜模型訓練,根據客戶特定需求調整模型參數(shù)功能,確保為客戶提供高效、可靠技術服務,以滿足業(yè)務目標。

博匠行業(yè)AI大模型專業(yè)服務

案設計。?提供NLP/CV等模型訓練集數(shù)據標準設計指導。2. 規(guī)劃設計:?提供需求調研服務,基于盤古模型能力進行科學合理方案設計模型選擇。?完成需求調研報告方案設計報告輸出及交付。?提供L0盤古模型服務部署方案規(guī)劃設計及部署實施服務。3. 數(shù)據工程:?涵蓋數(shù)據

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DeepSeek適用于多種場景,包括內容創(chuàng)作、智能客服、教育輔助等。例如,在內容創(chuàng)作領域,DeepSeek可以提供豐富靈感素材,幫助創(chuàng)作者快速生成高質量內容。在客服領域,它可以快速響應客戶咨詢問題,提供個性化服務。在教育領域,DeepSeek可以輔助學生學習,提供個性化學習資料。 華為云ModelArts

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依托這些公共模型快速實現(xiàn),從而專注于業(yè)務邏輯創(chuàng)新與優(yōu)化。 數(shù)據模型 數(shù)據模型類似于編程語言中數(shù)據結構,在API設計時主要應用于 “返回響應”json/xml類型“Body參數(shù)”。在設計API請求體或響應內容時,開發(fā)者可直接引入公共數(shù)據模型,實現(xiàn)數(shù)據結構即時復用。此外

ai大模型和小模型的區(qū)別

應用場景

近年來,AI快速發(fā)展并應用到很多領域中,AI新產品掀起一波又一波熱潮,AI應用場景越來越多,有自動駕駛、大模型、AIGC、科學AI等不同行業(yè)。AI人工智能的實現(xiàn)需要大量的基礎設施資源,包括高性能算力,高速存儲和網絡帶寬等基礎設施,即“大算力、大存力、大運力”的AI基礎大設施底座,讓算力發(fā)展不要偏斜。

從過去的經典AI,到今天人人談論的大模型,自動駕駛,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)級的爆發(fā)增長,對存儲基礎設施也帶來全新的挑戰(zhàn)。

  1. 高吞吐的數(shù)據訪問挑戰(zhàn):隨著企業(yè)使用 GPU/NPU 越來越多,底層存儲的 IO 已經跟不上計算能力,企業(yè)希望存儲系統(tǒng)能提供高吞吐的數(shù)據訪問能力,充分發(fā)揮 GPU/NPU 的計算性能,包括訓練數(shù)據的讀取,以及為了容錯做的檢查點(以下簡稱Checkpoint)保存和加載。訓練數(shù)據的讀取要盡量讀得快,減少計算對 I/O 的等待,而 Checkpoint主要要求高吞吐、減少訓練中斷的時間。
  2. 文件接口方式的數(shù)據共享訪問:由于 AI 架構需要使用到大規(guī)模的計算集群(GPU/NPU服務器),集群中的服務器訪問的數(shù)據來自一個統(tǒng)一的數(shù)據源,即一個共享的存儲空間。這種共享訪問的數(shù)據有諸多好處,它可以保證不同服務器上訪問數(shù)據的一致性,減少不同服務器上分別保留數(shù)據帶來的數(shù)據冗余等。另外以 AI 生態(tài)中非常流行的開源深度學習框架PyTorch為例,PyTorch默認會通過文件接口訪問數(shù)據,AI算法開發(fā)人員也習慣使用文件接口,因此文件接口是最友好的共享存儲訪問方式。

如果您想了解更多本方案相關信息,或在方案使用過程中存在疑問,可通過方案咨詢渠道,尋求專業(yè)人員支持。

方案架構

針對AI訓練場景中面臨的問題,華為云提供了基于 對象存儲 服務 OBS +高性能文件服務 SFS Turbo的AI云存儲解決方案,如所示,華為云高性能文件服務SFS Turbo HPC型支持和OBS數(shù)據聯(lián)動,您可以通過SFS Turbo HPC型文件系統(tǒng)來加速對OBS對象存儲中的數(shù)據訪問,并將生成的結果數(shù)據異步持久化到OBS對象存儲中長期低成本保存。

圖1 基于OBS+SFS Turbo的華為云AI云存儲解決方案

方案優(yōu)勢

華為云AI云存儲解決方案的主要優(yōu)勢如下所示。

表1 華為云AI云存儲解決方案的主要優(yōu)勢

序號

主要優(yōu)勢

詳細描述

1

存算分離,資源利用率高

GPU/NPU算力和SFS Turbo存儲解耦,各自按需擴容,資源利用率提升。

2

SFS Turbo高性能,加速訓練過程

  • 訓練數(shù)據集高速讀取,避免GPU/NPU因存儲I/O等待產生空閑,提升GPU/NPU利用率。
  • 大模型TB級Checkpoint文件秒級保存和加載,減少訓練任務中斷時間。
  • 提供AITurbo SDK,加速Checkpoint保存和加載。

3

數(shù)據導入導出異步化,不占用訓練任務時長,無需部署外部遷移工具

  • 訓練任務開始前將數(shù)據從OBS導入到SFS Turbo,訓練過程中寫入到SFS Turbo的Checkpoint數(shù)據異步導出到OBS,均不占用訓練任務時長。
  • SFS Turbo和OBS存儲服務之間數(shù)據直接導入導出,無需部署外部數(shù)據拷貝機器及工具。

4

冷熱數(shù)據自動流動,降低存儲成本

  • SFS Turbo支持自定義數(shù)據淘汰策略,冷數(shù)據自動分級到OBS,釋放高性能存儲空間用于接收新的熱數(shù)據。
  • 訪問冷數(shù)據時SFS Turbo從OBS自動加載數(shù)據提升訪問性能。

5

AI開發(fā)平臺 、生態(tài)兼容

pytorch、mindspore等主流AI應用框架,kubernetes容器引擎、算法開發(fā)場景通過文件語義訪問共享數(shù)據,無需適配開發(fā)。

如果您想了解更多本方案相關信息,或在方案使用過程中存在疑問,可通過方案咨詢渠道,尋求專業(yè)人員支持。

ai大模型和小模型的區(qū)別常見問題

更多常見問題 >>
  • 邏輯模型和物理模型的對比介紹。

  • 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。

  • 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。

  • 近年來越來越多的行業(yè)采用AI技術提升效率、降低成本,然而AI落地的過程確并不容易,AI在具體與業(yè)務結合時常常依賴于業(yè)務數(shù)據的采集、處理、模型訓練、調優(yōu)、編排、部署和運維等很多環(huán)節(jié)。華為云ModelArts是全流程AI開發(fā)平臺,包含了AI應用的開發(fā)、部署和分享交易,通過解決AI開發(fā)各個環(huán)節(jié)所遇到的核心問題,ModelArts有效解決了AI落地難的問題,將極大促進AI技術的普惠。本議題將分享ModelArts的主要關鍵技術和應用案例。

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