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[快速入門]盤古大模型
盤古NLP大模型

盤古NLP模型 盤古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)布盤古NLP 718B深度思考模型,多專家+稀疏比的MOE新架構(gòu),昇騰親和設(shè)計(jì),高效訓(xùn)推 專家咨詢 ModelArts Studio控制臺

盤古預(yù)測大模型

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盤古多模態(tài)大模型

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盤古大模型

盤古大模型服務(wù)簡介

盤古大模型服務(wù)以“模型能力+開發(fā)平臺”為核心架構(gòu),整體涵蓋盤古系列大模型 ModelArts Studio 大模型開發(fā)平臺兩大板塊,形成從模型供給到全流程開發(fā)的完整服務(wù)閉環(huán),具體內(nèi)容如下:

一、盤古系列大模型:多維度覆蓋場景需求

盤古系列大模型圍繞 “基礎(chǔ)能力支撐 - 行業(yè)場景適配 - 專業(yè)需求落地 - 外部補(bǔ)充拓展” 的邏輯,構(gòu)建了多層次模型矩陣,滿足不同領(lǐng)域的應(yīng)用需求:

  1. 盤古基礎(chǔ)大模型:核心能力底座

    作為整個(gè)模型體系的基礎(chǔ)支撐,盤古基礎(chǔ)大模型提供五大核心基礎(chǔ)能力模型,為上層模型開發(fā)與應(yīng)用提供底層技術(shù)保障,具體包括:

    • NLP(自然語言處理)模型:支撐文本理解、生成、翻譯等語言類任務(wù);
    • 多模態(tài)模型:實(shí)現(xiàn)文本、圖像、音頻等多類型信息的融合處理;
    • CV(計(jì)算機(jī)視覺)模型:覆蓋 圖像識別 、檢測、分割等視覺類應(yīng)用;
    • 預(yù)測模型:提供趨勢預(yù)測、數(shù)據(jù)研判等分析能力;
    • 科學(xué)計(jì)算模型:助力物理、化學(xué)、工程等領(lǐng)域的科學(xué)問題求解。
  2. 盤古行業(yè)大模型:垂直領(lǐng)域定制化方案

    基于盤古基礎(chǔ)大模型的核心能力,結(jié)合各行業(yè)的業(yè)務(wù)特性與數(shù)據(jù)特征,打造行業(yè)定制化大模型,已覆蓋多個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域,包括金融、政務(wù)、油氣、礦山、電力、制造、交通、醫(yī)學(xué)等,可直接適配行業(yè)場景中的核心業(yè)務(wù)需求,降低企業(yè)應(yīng)用門檻。

  1. 盤古專業(yè)大模型:聚焦特定場景落地

    針對細(xì)分場景的專業(yè)化需求,提供專項(xiàng)模型支持,目前主要面向 RAG(檢索增強(qiáng)生成)場景,提供兩類核心模型:

    • 搜索規(guī)劃模型:優(yōu)化檢索流程中的需求解析與搜索路徑規(guī)劃;
    • 向量 & 重排模型:提升檢索結(jié)果的準(zhǔn)確性與相關(guān)性排序效果,強(qiáng)化 RAG 場景的輸出質(zhì)量。
  1. 盤古 AIKits 圖像搜索 大模型:細(xì)分領(lǐng)域?qū)m?xiàng)工具

    聚焦服裝行業(yè)的特定需求,提供專業(yè)化圖像搜索能力,可支持服裝款式識別、相似款檢索等場景,助力服裝企業(yè)實(shí)現(xiàn)商品高效匹配與管理。

  1. 三方大模型:拓展能力邊界

    為進(jìn)一步豐富模型選擇、滿足多樣化場景需求,引入外部優(yōu)質(zhì)模型資源,目前已涵蓋 DeepSeek、通義千問系列模型,與盤古自有模型形成互補(bǔ),覆蓋更多細(xì)分應(yīng)用場景。

二、ModelArts Studio 大模型開發(fā)平臺:全流程開發(fā)支撐

ModelArts Studio 定位為 “一站式大模型工具鏈平臺”,以 “支持百模千態(tài)” 為目標(biāo),構(gòu)建了數(shù)據(jù)、模型、Agent 三引擎驅(qū)動的開發(fā)體系,為大模型的全生命周期開發(fā)提供工具支撐,具體工具鏈如下:

  1. 數(shù)據(jù)工程工具鏈:保障訓(xùn)練數(shù)據(jù)質(zhì)量

    數(shù)據(jù)是大模型訓(xùn)練的核心基礎(chǔ),該工具鏈圍繞 “數(shù)據(jù)全流程管理” 設(shè)計(jì),具備七大核心功能:數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)合成、數(shù)據(jù)標(biāo)注、數(shù)據(jù)評估、數(shù)據(jù)配比、數(shù)據(jù)發(fā)布與管理。

    通過自動化質(zhì)量檢測與數(shù)據(jù)清洗能力,可對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)化,確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量與一致性;同時(shí)支持多格式數(shù)據(jù)的高效收集與處理,滿足不同訓(xùn)練、評測任務(wù)的需求,并提供強(qiáng)大的數(shù)據(jù)存儲與管理能力,為大模型訓(xùn)練提供穩(wěn)定、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)支撐。

  1. 模型開發(fā)工具鏈:核心開發(fā)全流程覆蓋

    作為盤古大模型服務(wù)的核心組件,該工具鏈提供 “從模型創(chuàng)建到部署” 的一站式解決方案,涵蓋五大關(guān)鍵功能:模型訓(xùn)練、模型壓縮、模型部署、模型評測、模型推理。

    依托高效的推理性能優(yōu)化技術(shù)與跨平臺遷移工具,可保障模型在不同硬件環(huán)境、應(yīng)用場景中的高效運(yùn)行,降低模型開發(fā)與落地的技術(shù)難度。

  1. Agent 開發(fā)工具鏈:加速智能應(yīng)用落地
    該工具鏈?zhǔn)潜P古大模型平臺的關(guān)鍵模塊,聚焦智能 Agent 應(yīng)用的開發(fā)需求,提供兩大核心能力:
    • 提示詞工程支持:提供提示詞設(shè)計(jì)與管理工具,可優(yōu)化大模型的輸入提示,提升輸出結(jié)果的準(zhǔn)確性與相關(guān)性;
    • 可視化編排能力:通過可視化工具簡化 Agent 應(yīng)用的開發(fā)流程,加速大模型在復(fù)雜業(yè)務(wù)場景中的應(yīng)用落地,滿足企業(yè)多樣化的業(yè)務(wù)需求。

服務(wù)架構(gòu)

盤古大模型服務(wù)產(chǎn)品架構(gòu)請參考圖1

圖1 盤古大模型服務(wù)產(chǎn)品架構(gòu)

盤古大模型與ModelArts Studio大模型開發(fā)平臺關(guān)系

盤古大模型通過ModelArts Studio大模型開發(fā)平臺承載,用戶在平臺上可以使用自己的數(shù)據(jù)增訓(xùn)和微調(diào)模型,可對訓(xùn)練的模型進(jìn)行壓縮、評測、部署,也可以在平臺上創(chuàng)建自己的Agent應(yīng)用。

服務(wù)訪問方式

  • 管理控制臺方式

    盤古大模型服務(wù)支持通過管理控制臺訪問,包含數(shù)據(jù)工程、模型開發(fā)、Agent開發(fā)等功能,您可以在管理控制臺端到端完成您的AI開發(fā),具體操作請參見《用戶指南》。

  • API方式

    如果您需要將盤古大模型服務(wù)集成到第三方系統(tǒng),用于二次開發(fā),請使用API方式訪問盤古大模型服務(wù),具體操作和API詳細(xì)描述,請參見《API參考》。

盤古大模型常見問題

更多常見問題 >>
  • 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(gè)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。

  • 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(gè)代表性模型和它們之間的關(guān)系。

  • 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。

  • 華為云Astro大屏應(yīng)用盤古助手是由華為研發(fā)的基于盤古大模型的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,并擅長回答各類通用問題。無論是編程、技術(shù)咨詢還是其他領(lǐng)域的問題,華為云Astro大屏應(yīng)用盤古助手都能為您提供準(zhǔn)確、邏輯性強(qiáng)且友好的回復(fù)。

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