根據(jù)客戶行業(yè)場景數(shù)據(jù),實現(xiàn)最優(yōu)算法推薦及結(jié)果輸出 提升開發(fā)效率、降低落地門檻 支持二次微調(diào),實現(xiàn)領(lǐng)域知識累積,提供特征重要性等結(jié)果輔助分析能力 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 盤古預測大模型能力與規(guī)格 盤古大模型快速入門 如何調(diào)用盤古大模型API 查看全部
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(gòu) 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(gòu)
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 用戶指南 如何調(diào)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) 優(yōu)質(zhì)昇騰云AI模型專區(qū) 幾行代碼自由部署AI應用
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(diào)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) 優(yōu)質(zhì)昇騰云AI模型專區(qū) 幾行代碼自由部署AI應用 豐富多樣的AI訓練數(shù)據(jù)集
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(guān)鍵所在,而在場景落地過程中,數(shù)據(jù)、經(jīng)驗和生態(tài)是核心要素,數(shù)據(jù)的數(shù)量和質(zhì)量決定模型效果上限;經(jīng)驗就像“名師指導”
以上數(shù)據(jù)集均使用了 \\boxed 指令控制模型輸出,通過嚴格的 rule-based verifier 精確判定模型輸出結(jié)果的正誤 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(diào)用盤古大模型API 查看全部 AI Gallery百模千態(tài)社區(qū)
種類多、目標尺度差異大等挑戰(zhàn)。 智慧城市 利用萬物檢測、萬物分割滿足智慧城市海量長尾需求,通過語言交互方式高效發(fā)現(xiàn)城市事件。 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CV大模型能力與規(guī)格 盤古大模型用戶指南 如何調(diào)用盤古CV大模型API 查看全部 AI Gallery百模千態(tài)社區(qū)
體系化課程、學術(shù)前沿論文 場景化的AI案例,助力Ai賦能千行百業(yè) 查看更多 學習資源 學習資源 AI開發(fā)基本流程介紹 自動學習簡介 使用預置算法構(gòu)建模型 使用自定義算法構(gòu)建模型 查看更多 您感興趣的產(chǎn)品 您感興趣的產(chǎn)品 盤古NLP大模型 最貼合行業(yè)落地的NLP大模型 盤古CV大模型 賦能行業(yè)客戶使用少量數(shù)據(jù)微調(diào)即可滿足特定場景任務
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(jīng)驗沉淀、全流程運營賦能產(chǎn)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(shù) 大模型混合云十大創(chuàng)新技術(shù) 了解詳情 十大創(chuàng)新技術(shù) 加速構(gòu)建企業(yè)專屬大模型 十大創(chuàng)新技術(shù) 加速構(gòu)建企業(yè)專屬大模型 圍繞企業(yè)大模型構(gòu)建關(guān)鍵過程,聚焦根技術(shù),為AI原生系統(tǒng)性創(chuàng)新
. 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
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(jù)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
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(jù)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(nèi)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
《互聯(lián)網(wǎng)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(nèi)通過互聯(lián)網(wǎng)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(lǐng)域、算法類型、算法自評估報告、擬公示內(nèi)容等信息 方便
湘江鯤鵬目前在人工智能大模型領(lǐng)域擁有算力、數(shù)據(jù)、算法三大關(guān)鍵要素的經(jīng)驗積累,構(gòu)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(jù)工程、模型訓練,再到應用工程及模型運維的完整流程。基于華為盤古提供的AI專業(yè)服務包,致力于為企業(yè)提供一站式人工智能
段,使大模型在具體應用任務上收斂;制造領(lǐng)域結(jié)構(gòu)化知識庫,提升模型生成內(nèi)容質(zhì)量。5. 具備扎實的Python語言編程能力基礎,可熟練使用LangChain等流行的大模型開發(fā)框架,構(gòu)建企業(yè)級AI應用;團隊擁有成熟的軟件工程技術(shù)和管理能力。6. 大模型使用的技術(shù)支持,用戶使用大模型平臺
勢下,現(xiàn)代企業(yè)面臨許多業(yè)務挑戰(zhàn),為幫助客戶迎接這些挑戰(zhàn),盤古信息的IMS-MOM提供了真正面向集團化、多組織、全場景的解決方案。盤古信息的IMS-MOM以統(tǒng)一的MOM平臺架構(gòu)且與ISA95契合的框架,通過解耦與耦合,形成5大核心模塊:WMS(倉儲物流管理系統(tǒng))、MES(生產(chǎn)制造執(zhí)
咨詢服務:深入解析AI行業(yè)與盤古大模型,為客戶提供場景應用的設計咨詢建議。結(jié)合客戶應用場景與大模型能力,提供落地方案選擇和技術(shù)方案設計。提供NLP/CV等大模型的訓練集數(shù)據(jù)標準設計指導。2. 規(guī)劃設計:提供需求調(diào)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(diào)研報
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(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)
務秒級恢復 大并發(fā)高性能:主要業(yè)務流程并發(fā)交易響應時延<3s,報表和復雜查詢類場景執(zhí)行耗時從20+min降至秒級 ERP/CRM ERP/CRM 支持企業(yè)級混合負載和豐富的企業(yè)級特性,在長事務、超復雜SQL等場景下性能卓越,可以很好的滿足ERP/CRM復雜的業(yè)務模型。 優(yōu)勢 開放
CodeLabs訓練營(溪村) 參加CodeLabs訓練營,學習盤古大模型、人工智能、數(shù)字人等20+華為云產(chǎn)品最佳應用實踐,深入了解華為云產(chǎn)品能力,現(xiàn)場技術(shù)支持即時進行答疑解惑! 即刻了解 掃地僧見面會 快來與技術(shù)大咖面對面交流大模型技術(shù)及行業(yè)應用、人工智能、鴻蒙、數(shù)字人、云端協(xié)同、低代碼
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(jù)進行探索分析,從中發(fā)現(xiàn)因果關(guān)系、內(nèi)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(jié)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(jù)中,得到預測、評價等結(jié)果。
SDK及API可快速集成到第三方業(yè)務系統(tǒng),實現(xiàn)AI數(shù)字員工問答、服務、陪練等場景任務。 - 1.5秒超低時延交互 實時驅(qū)動極低延時,保障用戶真實體驗。 - 多模型數(shù)字人大腦 華為云智能問答機器人CBS 華為云盤古大模型 - 能力開放可集成 智能交互端側(cè)Web SDK 形象驅(qū)動API 數(shù)字人大腦API
取得國際PCT專利、發(fā)明專利、實用新型專利及軟件著作權(quán)專利共計75項。深拓信息化管理系統(tǒng)是公司的主要產(chǎn)品之一,圍繞企業(yè)的“研產(chǎn)供銷服管”六大方面進行分析與利用。該系統(tǒng)幫助企業(yè)梳理流程,快速收集各種數(shù)據(jù),并智能提煉與分析數(shù)據(jù)。通過數(shù)據(jù)采集、清洗、整合、挖掘、分析、可視化和智能決策等
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系統(tǒng)時間,且修改后的系統(tǒng)時間距離當前時間的跨度超過租約時間,則可能導致DHCP續(xù)租失敗,從而使得IP地址丟失。 解決方法:您的業(yè)務場景如果必須要進行大跨度的時間更改的話,在修改之前請先把彈性云服務器的IP地址獲取方式修改為靜態(tài)配置。 什么是入云帶寬和出云帶寬? 入云帶寬:從Int
華磊MES 萬騰云MES 應用場景 各行各業(yè)優(yōu)秀企業(yè)是如何應用萬騰云MES的?一起來看看具體的場景。 盈利分析 成本效益高 降低成本 盈利分析 這款萬騰云MES產(chǎn)品在設計和生產(chǎn)過程中經(jīng)過精心優(yōu)化,旨在降低成本。通過優(yōu)化配置性和完整性,產(chǎn)品能夠滿足企業(yè)實際業(yè)務場景的需求,確保企業(yè)真正受益
盤古L2場景大模型是什么
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。
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行開發(fā)和應用。
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模型支持區(qū)域 |
模型名稱 |
應用場景 |
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、小目標檢測三方面進行定向優(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)進行預訓練。 |
|
|
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)進行預訓練。 |
|
|
Pangu-CV-圖像分類-2.1.0 |
圖像分類 |
通用 |
使用盤古統(tǒng)一預訓練基模型底座,添加分類任務頭構(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)一預訓練基模型底座,添加分割任務頭構(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)一預訓練基模型底座,添加分類任務頭構(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。不同模型在預訓練、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:
|
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
|
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L2場景大模型是什么常見問題
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、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。
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模型轉(zhuǎn)換,即將開源框架的網(wǎng)絡模型(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。
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在自然語言處理(NLP)領(lǐng)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(guān)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(guān)系。
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昇騰AI軟件??梢苑譃樯窠?jīng)網(wǎng)絡相關(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。
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在華為全聯(lián)接大會2024的“AI賦能應用現(xiàn)代化,加速軟件生產(chǎn)力躍升”論壇上,華為云PaaS服務產(chǎn)品部部長徐峰發(fā)表了主題演講,介紹了未來應用智能化演進趨勢,分享了智能化應用的行業(yè)實踐,并發(fā)布了華為云在應用開發(fā)、運行、運維、集成領(lǐng)域的智能化新產(chǎn)品能力。
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