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[快速入門]盤古L0基礎(chǔ)大模型是什么
盤古預(yù)測大模型

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盤古大模型 panguLM

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盤古多模態(tài)大模型

生成的模型,為其端到端仿真高效迭代提供強(qiáng)有力支撐。 文檔與學(xué)習(xí)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 用戶指南 如何調(diào)用盤古模型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) 優(yōu)質(zhì)昇騰云AI模型專區(qū) 幾行代碼自由部署AI應(yīng)用

盤古科學(xué)計算大模型

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CV大模型

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盤古行業(yè)大模型

基于行業(yè)場景的全維度、自動化評測 最新動態(tài) 5盤古行業(yè)Thinking模型重磅上線,賦能千行百業(yè),點擊“專家咨詢”申請試用! 5盤古行業(yè)Thinking模型上線,行業(yè)場景一觸及達(dá) 5盤古行業(yè)Thinking模型上線,行業(yè)場景一觸及達(dá) 醫(yī)學(xué)Thinking模型 千億醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)增訓(xùn),可勝任復(fù)雜醫(yī)療任務(wù)

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博匠行業(yè)AI大模型專業(yè)服務(wù)

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盤古L0基礎(chǔ)大模型是什么

盤古CV大模型規(guī)格

盤古CV大模型基于海量圖像、視頻數(shù)據(jù)和盤古獨特技術(shù)構(gòu)筑的視覺基礎(chǔ)模型,賦能行業(yè)客戶利用少量場景數(shù)據(jù)對模型微調(diào)即可實現(xiàn)特定場景任務(wù)。

ModelArts Studio大模型開發(fā)平臺為用戶提供了多種規(guī)格的CV大模型,如圖像分類、目標(biāo)檢測、圖像分割、姿態(tài)估計等以滿足不同場景和需求。以下是當(dāng)前支持的模型清單,您可以根據(jù)實際需求選擇最合適的模型進(jìn)行開發(fā)和應(yīng)用。

表1 盤古CV大模型規(guī)格清單

模型支持區(qū)域

模型名稱

應(yīng)用場景

行業(yè)

說明

西南-貴陽一

Pangu-CV-物體檢測-S-3.1.0

物體檢測

通用

從高精度、低時延、小目標(biāo)檢測三方面進(jìn)行定向優(yōu)化,為業(yè)界性價比最優(yōu)檢測模型。

Pangu-CV-物體檢測-S-2.1.0

物體檢測

通用

小參數(shù)量物體檢測,使用盤古自有海量數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練。

Pangu-CV-物體檢測-N-2.1.0

物體檢測

通用

千萬到億級參數(shù)量物體檢測,支持模型抽取,使用盤古自有海量數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練。

Pangu-CV-圖像分類-2.1.0

圖像分類

通用

使用盤古統(tǒng)一預(yù)訓(xùn)練基模型底座,添加分類任務(wù)頭構(gòu)建圖像分類模型。

Pangu-CV-語義分割-2.1.0

語義分割

通用

使用盤古統(tǒng)一預(yù)訓(xùn)練基模型底座,添加分割任務(wù)頭構(gòu)建語義分割模型。

Pangu-CV-實例分割-1.1.0

實例分割

通用

使用盤古統(tǒng)一預(yù)訓(xùn)練基模型底座,添加分類任務(wù)頭構(gòu)建語義分割模型。

盤古CV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、模型壓縮、在線推理和能力調(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CV大模型支持的具體操作:

表2 盤古CV大模型支持的操作清單

模型名稱

微調(diào)

L2云上部署

L2邊緣部署

L0部署

Pangu-CV-物體檢測-S-3.1.0

-

Pangu-CV-物體檢測-S-2.1.0

-

Pangu-CV-物體檢測-N-2.1.0

-

Pangu-CV-圖像分類-2.1.0

Pangu-CV-語義分割-2.1.0

-

Pangu-CV-實例分割-1.1.0

-

盤古CV大模型對資源池的依賴

表3 盤古CV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-CV-物體檢測-S-3.1.0

支持,4個推理單元部署

支持,4個推理單元部署

Pangu-CV-物體檢測-S-2.1.0

支持,4個推理單元部署

支持,4個推理單元部署

Pangu-CV-物體檢測-N-2.1.0

支持,4個推理單元部署

支持,4個推理單元部署

Pangu-CV-圖像分類-2.1.0

支持,4個推理單元部署

支持,4個推理單元部署

Pangu-CV-語義分割-2.1.0

支持,4個推理單元部署

支持,4個推理單元部署

Pangu-CV-實例分割-1.1.0

支持,4個推理單元部署

支持,4個推理單元部署

盤古L0基礎(chǔ)大模型是什么常見問題

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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。

  • 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。

  • 昇騰AI軟件棧可以分為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)軟件模塊、工具鏈以及其它軟件模塊。昇騰AI軟件棧提供了計算資源、性能調(diào)優(yōu)的運行框架以及功能多樣的配套工具,是一套完整的解決方案,可以使昇騰AI處理器發(fā)揮出極佳的性能。

  • 在華為全聯(lián)接大會2024的“AI賦能應(yīng)用現(xiàn)代化,加速軟件生產(chǎn)力躍升”論壇上,華為云PaaS服務(wù)產(chǎn)品部部長徐峰發(fā)表了主題演講,介紹了未來應(yīng)用智能化演進(jìn)趨勢,分享了智能化應(yīng)用的行業(yè)實踐,并發(fā)布了華為云在應(yīng)用開發(fā)、運行、運維、集成領(lǐng)域的智能化新產(chǎn)品能力。

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