盤古NLP大模型 盤古NLP大模型 優(yōu)秀的模型結構,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)布盤古NLP 718B深度思考模型,多專家+大稀疏比的MOE新架構,昇騰親和設計,高效訓推 專家咨詢 ModelArts Studio控制臺
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
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 開啟您的大模型之旅 企業(yè)免費試用 您可能感興趣的產品 您可能感興趣的產品 大模型開發(fā)平臺ModelArts Studio 一站式大模型工具鏈平臺 ModelArts 面向開發(fā)者的AI平臺
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
化區(qū)域的基礎大模型。 全球模型 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
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
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”
《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
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:·
及整體的規(guī)劃設計(需求、思路、方案、架構、落地周期、預算等)。3. 數(shù)據的咨詢、治理和梳理,數(shù)據的采集(各業(yè)務系統(tǒng)中的多種業(yè)務模型、網絡等等),數(shù)據的標注,關聯(lián)關系的定義,以及數(shù)據導入。4. 基于具體任務和對應的數(shù)據分布,設計適合的微調訓練框架和方案;使用不同的調參策略和技術手段
化需求而設計的大語言模型場景化解決方案,可以公有/私有化部署。它集成了先進的技術和強大的功能,可以為企業(yè)提供高效、安全的工作環(huán)境。1、我們特別注重數(shù)據私有化。我們采用最新的數(shù)據加密技術,確保企業(yè)的數(shù)據安全。每一個工作站都擁有獨立的存儲空間,企業(yè)的數(shù)據不會被未經授權的第三方訪問。2
注&撰寫根據大模型微調數(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)據格式的轉換,可進行跨網絡環(huán)境的數(shù)據導入。 九、調優(yōu)方案設計 根據大模型訓練及調優(yōu)工具和平臺,輸出大模型調優(yōu)方案。 十、模型訓練實施1. 基于大模型訓練所需的云服務,完成大模型訓練及微調。2
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
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;
%+,能夠為客戶提供定制化的解決方案。 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能力,采用最新的人工智能技術和算法,能夠基于業(yè)務場景,支持大規(guī)模數(shù)據處理和復雜的模型訓練,根據客戶的特定需求調整模型參數(shù)和功能,確保為客戶提供高效、可靠的技術服務,以滿足業(yè)務目標。
案設計。?提供NLP/CV等大模型的訓練集數(shù)據標準設計指導。2. 規(guī)劃設計:?提供需求調研服務,基于盤古大模型的能力進行科學合理的方案設計和模型選擇。?完成需求調研報告和方案設計報告的輸出及交付。?提供L0盤古大模型服務部署方案的規(guī)劃設計及部署實施服務。3. 數(shù)據工程:?涵蓋數(shù)據
深厚的行業(yè)積累,分層解耦的架構,多樣化的部署模式 深厚的行業(yè)積累,分層解耦的架構,多樣化的部署模式 技術扎根 全棧技術創(chuàng)新,極致算力加速大模型開發(fā),打造世界AI另一極 全棧技術創(chuàng)新,極致算力加速大模型開發(fā),打造世界AI另一極 開放同飛 打造云原生應用平臺AppArts,成立大模型高質量數(shù)據聯(lián)盟
將代碼目錄中除代碼以外的文件刪除或存放到其他目錄,保證代碼目錄大小不超過128MB,文件個數(shù)不超過4096個。 訓練作業(yè)的“/cache”目錄是否安全? ModelArts訓練作業(yè)的程序運行在容器中,容器掛載的目錄地址是唯一的,只有運行時的容器能訪問到。因此訓練作業(yè)的“/cache”是安全的。
像并創(chuàng)建AI應用。 針對您本地開發(fā)的模型,在制作AI應用的自定義鏡像時,需滿足ModelArts定義的規(guī)范。請參考ModelArts官網文檔創(chuàng)建AI應用的自定義鏡像規(guī)范。 本地準備模型包 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
不同的訪問權限,以達到不同員工之間的權限隔離,通過IAM進行精細的權限管理。 VPC和子網 虛擬私有云(Virtual Private Cloud, VPC)為云數(shù)據庫構建隔離的、用戶自主配置和管理的虛擬網絡環(huán)境,提升用戶云上資源的安全性,簡化用戶的網絡部署。您可以在VPC中定義
共享鏡像和復制鏡像的區(qū)別和聯(lián)系 共享鏡像和復制鏡像的區(qū)別和聯(lián)系 共享鏡像和復制鏡像是鏡像服務兩個重要且不同的功能,跨區(qū)域跨賬號復制時需要聯(lián)合使用。兩者從字面含義上區(qū)分較小,本專題詳細講解兩者的區(qū)別和聯(lián)系。 共享鏡像和復制鏡像是兩個重要的功能。兩者從字面含義上區(qū)分較小,本專題詳細講解兩者的區(qū)別。
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可以提供豐富的靈感和素材,幫助創(chuàng)作者快速生成高質量的內容。在客服領域,它可以快速響應客戶的咨詢和問題,提供個性化的服務。在教育領域,DeepSeek可以輔助學生學習,提供個性化的學習資料。 華為云ModelArts
云服務器和VPS的區(qū)別 云服務器和VPS的區(qū)別 本專題為您介紹云服務器和VPS的基本信息,包括其工作原理、應用場景、優(yōu)劣勢和價格 本專題為您介紹云服務器和VPS的基本信息,包括其工作原理、應用場景、優(yōu)劣勢和價格 免費試用 幫助文檔 了解更多 【618大促】2核4G2M云服務器99元起,百萬用戶的共同選擇
理并執(zhí)行復雜的產品開發(fā)項目,提高項目執(zhí)行效率。7. 提高產品質量和可靠性:通過質量管理功能,包括變更和配置管理、CAPA/SCARS和變更請求、風險和可靠性等,提高產品質量和可靠性。8. 提高需求和測試管理效率:通過高級創(chuàng)作和協(xié)同、客戶和供給環(huán)節(jié)整合、流程和事件驅動的服務器到服務
依托這些公共模型快速實現(xiàn),從而專注于業(yè)務邏輯的創(chuàng)新與優(yōu)化。 數(shù)據模型 數(shù)據模型類似于編程語言中的數(shù)據結構,在API設計時主要應用于 “返回響應”和json/xml類型的“Body參數(shù)”。在設計API的請求體或響應內容時,開發(fā)者可直接引入公共的數(shù)據模型,實現(xiàn)數(shù)據結構的即時復用。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)。
- 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。
- 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。
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,如圖所示,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。
方案優(yōu)勢
華為云AI云存儲解決方案的主要優(yōu)勢如下表所示。
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序號 |
主要優(yōu)勢 |
詳細描述 |
|---|---|---|
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1 |
存算分離,資源利用率高 |
GPU/NPU算力和SFS Turbo存儲解耦,各自按需擴容,資源利用率提升。 |
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2 |
SFS Turbo高性能,加速訓練過程 |
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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 |
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4 |
冷熱數(shù)據自動流動,降低存儲成本 |
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5 |
多 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)。 |
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。
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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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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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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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關系型數(shù)據庫與非關系型數(shù)據庫的區(qū)別:不同的數(shù)據存儲方法、不同的擴展方法、對事務的支持是不同的。
ai大模型和小模型的區(qū)別教程視頻
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基于ModelArts的AI應用開發(fā)調參模型優(yōu)化
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NAIE模型訓練服務演示
以數(shù)據中心PUE優(yōu)化為例進行模型訓練服務和數(shù)據中心PUE優(yōu)化模型生成服務操作演示,使開發(fā)者快速熟悉NAIE模型訓練服務和數(shù)據中心PUE優(yōu)化模型生成服務。 -
數(shù)據中心AI模型開發(fā)
使用電信領域一站式模型開發(fā)服務,從數(shù)據預處理,到特征提取、模型訓練、模型驗證,本服務為開發(fā)者提供開發(fā)環(huán)境、模擬驗證環(huán)境,API和一系列開發(fā)工具,幫助開發(fā)者快速高效開發(fā)電信領域模型。
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