盤古氣象大模型預(yù)測(cè)天氣
盤古NLP大模型,具備對(duì)話問答、文案生成、閱讀理解等基礎(chǔ)功能,同時(shí)具備代碼生成、插件調(diào)用、模型調(diào)用等高階特性
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(chǔ)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(chǔ)大模型、L1行業(yè)大模型及L2場景模型三層架構(gòu)
提升開發(fā)效率、降低落地門檻 支持二次微調(diào),實(shí)現(xiàn)領(lǐng)域知識(shí)累積,提供特征重要性等結(jié)果輔助分析能力 文檔與學(xué)習(xí)成長 盤古大模型 盤古大模型 什么是盤古大模型 盤古預(yù)測(cè)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) AI Gallery百模千態(tài)社區(qū) 優(yōu)質(zhì)昇騰云AI模型專區(qū)
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(xué)習(xí)成長 盤古大模型 盤古大模型 什么是盤古大模型 盤古科學(xué)計(jì)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)
廣汽借助華為云盤古多模態(tài)大模型,打造業(yè)界首個(gè)支持點(diǎn)云生成的大模型,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)
盤古 Bot 盤古 Bot 快速構(gòu)建開箱即用的企業(yè)級(jí)大模型對(duì)話機(jī)器人 快速構(gòu)建開箱即用的企業(yè)級(jí)大模型對(duì)話機(jī)器人 全新發(fā)布支持盤古大模型和MaaS開源大模型 專家咨詢 控制臺(tái) 產(chǎn)品文檔 類型多 知識(shí)接入種類“全”:支持20+類型文檔接入,滿足用戶多種知識(shí)源歸一的多場景需求 效果優(yōu)
基于行業(yè)場景的全維度、自動(dòng)化評(píng)測(cè) 最新動(dòng)態(tài) 5大盤古行業(yè)Thinking大模型重磅上線,賦能千行百業(yè),點(diǎn)擊“專家咨詢”申請(qǐng)?jiān)囉茫?5大盤古行業(yè)Thinking大模型上線,行業(yè)場景一觸及達(dá) 5大盤古行業(yè)Thinking大模型上線,行業(yè)場景一觸及達(dá) 醫(yī)學(xué)Thinking大模型 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)
、故障種類多、目標(biāo)尺度差異大等挑戰(zhàn)。 智慧城市 利用萬物檢測(cè)、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(xué)習(xí)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
、融合等加工隊(duì)伍,技術(shù)要求高、加工難度大 用戶獲取數(shù)據(jù)需通過數(shù)據(jù)中心進(jìn)行訂購、生產(chǎn)、下載,當(dāng)天數(shù)據(jù)不能快速獲取;遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行業(yè)務(wù)化應(yīng)用需經(jīng)過用戶正射、鑲嵌、勻色、融合等加工;用戶需具備正射、鑲嵌、勻色、融合等加工隊(duì)伍,技術(shù)要求高、加工難度大 自建工作平臺(tái)算力不足 傳統(tǒng)自建工作平臺(tái)
重磅發(fā)布 重磅發(fā)布 CloudMatrix384 適合大模型應(yīng)用的算力服務(wù) 了解更多 盤古大模型5.5 五大基礎(chǔ)模型全面升級(jí) 了解更多 CloudMatrix384 適合大模型應(yīng)用的算力服務(wù) 了解更多 盤古大模型5.5 五大基礎(chǔ)模型全面升級(jí) 了解更多 篩選 全部 彈性內(nèi)存存儲(chǔ) 對(duì)象存儲(chǔ)
設(shè)計(jì)模型評(píng)測(cè)方案,對(duì)大模型各類指標(biāo)進(jìn)行評(píng)測(cè)。2. 能夠按評(píng)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)對(duì)大模型各項(xiàng)能力進(jìn)行打分,輸出大模型評(píng)測(cè)報(bào)告。 十二、Agent開發(fā)1. 基于場景,設(shè)計(jì)并開發(fā)Agent工具。2. 基于langchain等大模型框架,完成大模型工程化開發(fā)。 十三、應(yīng)用對(duì)接 打通大模型與應(yīng)用的對(duì)接。
尚泱科技是一家專注于大數(shù)據(jù)和大模型領(lǐng)域的高科技公司,具備強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力、模型訓(xùn)練調(diào)優(yōu)技術(shù)以及全面的技術(shù)支持服務(wù),能夠?yàn)榭蛻籼峁臄?shù)據(jù)標(biāo)注到模型部署的全方位解決方案。尚泱科技結(jié)合華為盤古大模型,針對(duì)特定領(lǐng)域的產(chǎn)品介紹說明: 氣象海洋環(huán)境領(lǐng)域: 盤古氣象大模型:利用華為盤古氣象大模型,提供準(zhǔn)確
勢(shì)下,現(xiàn)代企業(yè)面臨許多業(yè)務(wù)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(tuán)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(tái)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(chǔ)物流管理系統(tǒng))、MES(生產(chǎn)制造執(zhí)
小到中雨|5|雷陣雨伴有冰雹|22|中到大雨|6|雨夾雪|23|大到暴雨|7|小雨|24|暴雨到大暴雨|8|中雨|25|大暴雨到特大暴雨|9|大雨|26|小到中雪|10|暴雨|27|中到大雪|11|大暴雨|28|大到暴雪|12|特大暴雨|29|浮塵|13|陣雪|30|揚(yáng)沙|14|
瞰天智能氣象儀實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、局地預(yù)報(bào)、輕巧便攜、堅(jiān)固耐用。App端可社交分享、記錄數(shù)據(jù),帶給你全新的戶外氣象保障。解決傳統(tǒng)氣象服務(wù)痛點(diǎn),瞰天聚焦精準(zhǔn)氣象。前衛(wèi)小巧便攜,高顏值,強(qiáng)性能,營地天氣預(yù)報(bào),戶外天氣保障,秒級(jí)更新頻率,瞬時(shí)氣象掌握
【實(shí)時(shí)天氣查詢天氣預(yù)報(bào)查詢】可通過地名、地名對(duì)應(yīng)ID、坐標(biāo)區(qū)域、IP地址、景點(diǎn)名稱ID、電話區(qū)號(hào)或郵編來查詢天氣情況??刹樵兊疆?dāng)前天氣、未來24小時(shí)天氣、未來7天、15天、40天內(nèi)的天氣情況的數(shù)據(jù)。—— 我們只做精品!一、產(chǎn)品介紹 :【實(shí)時(shí)天氣查詢天氣預(yù)報(bào)查詢】可通過地名、地名對(duì)
程。1. 咨詢服務(wù):深入解析AI行業(yè)與盤古大模型,為客戶提供場景應(yīng)用的設(shè)計(jì)咨詢建議。結(jié)合客戶應(yīng)用場景與大模型能力,提供落地方案選擇和技術(shù)方案設(shè)計(jì)。提供NLP/CV等大模型的訓(xùn)練集數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)設(shè)計(jì)指導(dǎo)。2. 規(guī)劃設(shè)計(jì):提供需求調(diào)研服務(wù),基于盤古大模型的能力進(jìn)行科學(xué)合理的方案設(shè)計(jì)和模型選
【實(shí)時(shí)天氣預(yù)報(bào)-全國天氣預(yù)報(bào)查詢-天氣查詢-天氣api接口-天氣預(yù)警】通過地名、地區(qū)代碼、坐標(biāo)區(qū)域、IP地址等查詢天氣情況,可查詢今日實(shí)時(shí)天氣、未來24小時(shí)天氣、未來7天、15天、40天內(nèi)的天氣預(yù)報(bào),同時(shí)返回氣象災(zāi)害預(yù)警、PM25空氣質(zhì)量。產(chǎn)品介紹:【實(shí)時(shí)天氣預(yù)報(bào)-全國天氣預(yù)報(bào)查
全球天氣預(yù)報(bào)服務(wù)商— 致力于為企業(yè)提供實(shí)時(shí)天氣實(shí)況、短臨預(yù)報(bào)、小時(shí)預(yù)報(bào)、中長期預(yù)測(cè),追蹤臺(tái)風(fēng)路徑,超過30項(xiàng)生活指數(shù)指南,空氣質(zhì)量預(yù)報(bào),詳盡氣象圖層,專業(yè)潮汐數(shù)據(jù)等。全方位氣象服務(wù),助力企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,提升運(yùn)營效率。一、氣象數(shù)據(jù)價(jià)值1. 為用戶提供生活質(zhì)量,可以根據(jù)天氣預(yù)報(bào)提供穿衣、運(yùn)動(dòng)、感冒等相關(guān)的生活服務(wù)指南;2
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(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(shí)know-how與大模型能力相結(jié)
取得國際PCT專利、發(fā)明專利、實(shí)用新型專利及軟件著作權(quán)專利共計(jì)75項(xiàng)。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(jìn)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
MES系統(tǒng)全名 MES系統(tǒng)全名 依柯力云MES,是一款面向中小企業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)化、可配置、快速部署、持續(xù)迭代的新一代云MES系統(tǒng),其功能覆蓋接收訂單到最終產(chǎn)品的全過程,行業(yè)領(lǐng)先、自主可控。 依柯力云MES,是一款面向中小企業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)化、可配置、快速部署、持續(xù)迭代的新一代云MES系統(tǒng),其功
化工MES 化工MES 萬騰MES產(chǎn)品,涵蓋了從生產(chǎn)計(jì)劃編制、生產(chǎn)過程管控、生產(chǎn)報(bào)工、質(zhì)量檢驗(yàn)、員工績效、制造資源等內(nèi)容,并通過智能網(wǎng)關(guān),實(shí)現(xiàn)IT與OT的融合,實(shí)現(xiàn)對(duì)整個(gè)生產(chǎn)過程的有效管控。 萬騰MES產(chǎn)品,涵蓋了從生產(chǎn)計(jì)劃編制、生產(chǎn)過程管控、生產(chǎn)報(bào)工、質(zhì)量檢驗(yàn)、員工績效、制造資
實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)預(yù)警:平臺(tái)能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)道路風(fēng)險(xiǎn),提供預(yù)警服務(wù),幫助企業(yè)及時(shí)發(fā)現(xiàn)并處理風(fēng)險(xiǎn),避免事故的發(fā)生。4. 氣象預(yù)測(cè)服務(wù)、路況預(yù)測(cè)服務(wù)、道路風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)服務(wù):這些服務(wù)可以幫助企業(yè)更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)天氣、路況,從而更好地應(yīng)對(duì)可能出現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn),保障道路的安全??偟膩碚f,道路安全風(fēng)險(xiǎn)地圖平臺(tái)能夠?yàn)槠髽I(yè)提供全
CodeLabs訓(xùn)練營(溪村) 參加CodeLabs訓(xùn)練營,學(xué)習(xí)盤古大模型、人工智能、數(shù)字人等20+華為云產(chǎn)品最佳應(yīng)用實(shí)踐,深入了解華為云產(chǎn)品能力,現(xiàn)場技術(shù)支持即時(shí)進(jìn)行答疑解惑! 即刻了解 掃地僧見面會(huì) 快來與技術(shù)大咖面對(duì)面交流大模型技術(shù)及行業(yè)應(yīng)用、人工智能、鴻蒙、數(shù)字人、云端協(xié)同、低代
使用ServiceStage托管天氣預(yù)報(bào)應(yīng)用 使用ServiceStage托管天氣預(yù)報(bào)應(yīng)用 天氣預(yù)報(bào)微服務(wù)應(yīng)用提供天氣預(yù)報(bào)、紫外線和天氣濕度展示等功能。本文通過天氣預(yù)報(bào)應(yīng)用,展示了微服務(wù)架構(gòu)設(shè)計(jì)理念的應(yīng)用場景,以及使用ServiceStage管理運(yùn)行環(huán)境、搭建流水線和治理微服務(wù)的最佳實(shí)踐。 天氣預(yù)報(bào)微服
練等場景任務(wù)。 - 1.5秒超低時(shí)延交互 實(shí)時(shí)驅(qū)動(dòng)極低延時(shí),保障用戶真實(shí)體驗(yàn)。 - 多模型數(shù)字人大腦 華為云智能問答機(jī)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(dòng)API 數(shù)字人大腦API 數(shù)字人能力開放,多種合作模式靈活選擇 - 實(shí)名安全
PaaS低代碼平臺(tái)來降低開支,提高效率,實(shí)現(xiàn)更好的經(jīng)濟(jì)效益。 成本效益高 深度分析,為您帶來投資回報(bào) 降低成本 高效降本,助您節(jié)省開支 盤古BPM 炎黃盈動(dòng)AWS PaaS低代碼平臺(tái) 常見問題解答 盤古BPM 炎黃盈動(dòng)AWS PaaS低代碼平臺(tái) 常見問題解答 什么是BPM系統(tǒng)? BPM系統(tǒng)(英文全稱:Business
盤古氣象大模型預(yù)測(cè)天氣
盤古科學(xué)計(jì)算大模型規(guī)格
盤古科學(xué)計(jì)算大模型面向氣象、醫(yī)藥、水務(wù)、機(jī)械、航天航空等領(lǐng)域,融合了AI數(shù)據(jù)建模和AI方程求解方法。該模型從海量數(shù)據(jù)中提取數(shù)理規(guī)律,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編碼微分方程,通過AI模型更快速、更精準(zhǔn)地解決科學(xué)計(jì)算問題。
ModelArts Studio大模型開發(fā)平臺(tái)為用戶提供了多種規(guī)格的科學(xué)計(jì)算大模型,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(shí)際需求選擇最合適的模型進(jìn)行開發(fā)和應(yīng)用。
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模型支持區(qū)域 |
模型名稱 |
模型版本及時(shí)間分辨率 |
說明 |
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西南-貴陽一 |
Pangu-AI4S-Global-Ocean |
v2.1.4(時(shí)間分辨率:24h) |
2025年9月發(fā)布的版本,用于海洋基礎(chǔ)要素預(yù)測(cè),在預(yù)測(cè)海洋基礎(chǔ)要素的同時(shí),可同步輸出基礎(chǔ)天氣要素,僅支持部署,1個(gè)推理單元部署。 |
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Pangu-AI4S-Regional-Ocean |
v2.1.4(時(shí)間分辨率:24h) |
2025年3月發(fā)布的版本,用于區(qū)域海洋基礎(chǔ)要素預(yù)測(cè),1個(gè)訓(xùn)練單元起訓(xùn)及1個(gè)實(shí)例部署。 |
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Pangu-AI4S-Global-Ecology |
v2.1.4(時(shí)間分辨率:24h) |
2025年9月發(fā)布的版本,用于全球海洋生態(tài)要素預(yù)測(cè),僅支持部署,1個(gè)訓(xùn)練單元起訓(xùn)及1個(gè)推理單元部署。 |
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Pangu-AI4S-Regional-Ecology |
v1.1.4(時(shí)間分辨率:24h) |
2025年9月發(fā)布的版本,用于區(qū)域海洋生態(tài)預(yù)測(cè),1個(gè)訓(xùn)練單元起訓(xùn)及1個(gè)推理單元部署。 |
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Pangu-AI4S-Global-Swell |
v2.1.4(時(shí)間分辨率:3h) |
2025年9月發(fā)布的版本,用于全球海浪預(yù)測(cè),僅支持部署,1個(gè)推理單元部署。 |
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Pangu-AI4S-Regional-Swell |
v1.1.4(時(shí)間分辨率:3h) |
2025年9月發(fā)布的版本,用于區(qū)域海浪預(yù)測(cè),1個(gè)訓(xùn)練單元起訓(xùn)及1個(gè)推理單元部署。 |
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Pangu-AI4S-Global-Weather |
v1.1.4(時(shí)間分辨率:1h) |
2025年3月發(fā)布的版本,用于天氣基礎(chǔ)要素預(yù)測(cè),時(shí)間分辨率為1小時(shí),1個(gè)訓(xùn)練單元起訓(xùn)及1個(gè)實(shí)例部署。 |
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Pangu-AI4S-Global-Weather |
v1.2.4(時(shí)間分辨率:3h) |
2025年3月發(fā)布的版本,用于天氣基礎(chǔ)要素預(yù)測(cè),時(shí)間分辨率為3小時(shí),1個(gè)訓(xùn)練單元起訓(xùn)及1個(gè)實(shí)例部署。 |
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Pangu-AI4S-Global-Weather |
v1.3.4(時(shí)間分辨率:6h) |
2025年3月發(fā)布的版本,用于天氣基礎(chǔ)要素預(yù)測(cè),時(shí)間分辨率為6小時(shí),1個(gè)訓(xùn)練單元起訓(xùn)及1個(gè)實(shí)例部署。 |
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Pangu-AI4S-Global-Weather |
v1.4.4(時(shí)間分辨率:24h) |
2025年3月發(fā)布的版本,用于天氣基礎(chǔ)要素預(yù)測(cè),時(shí)間分辨率為24小時(shí),1個(gè)訓(xùn)練單元起訓(xùn)及1個(gè)實(shí)例部署。 |
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Pangu-AI4S-Global-Weather |
v2.1.4(時(shí)間分辨率:6h) |
2025年3月發(fā)布的版本,用于天氣基礎(chǔ)要素預(yù)測(cè),時(shí)間分辨率為6小時(shí),預(yù)報(bào)準(zhǔn)確度更高,1個(gè)實(shí)例部署。 |
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Pangu-AI4S-Global-Weather |
v4.1.4(時(shí)間分辨率:6h) |
2025年9月發(fā)布的版本,用于天氣基礎(chǔ)要素預(yù)測(cè),相比于舊版本的精度有30%提升,時(shí)間分辨率為6小時(shí),僅支持部署,至少8個(gè)推理單元部署。 |
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Pangu-AI4S-Regional-Weather |
v1.1.4(時(shí)間分辨率:1h) |
2025年9月發(fā)布的版本,用于區(qū)域中期天氣要素預(yù)測(cè)場景,1個(gè)訓(xùn)練單元起訓(xùn)及1個(gè)推理單元部署。 |
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Pangu-AI4S-Global-Precip |
v1.1.4(時(shí)間分辨率:6h) |
2025年3月發(fā)布的版本,用于降水預(yù)測(cè),支持1個(gè)實(shí)例部署推理。 |
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Pangu-AI4S-Regional-Precip |
v1.1.4(時(shí)間分辨率:1h) |
2025年9月發(fā)布的版本,用于區(qū)域降水預(yù)測(cè)場景,1個(gè)訓(xùn)練單元起訓(xùn)及1個(gè)推理單元部署。 |
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Pangu-AI4S-Regional-Pollution |
v1.1.4(時(shí)間分辨率:1h) |
2025年3月發(fā)布的版本,用于區(qū)域污染物基礎(chǔ)要素預(yù)測(cè),1個(gè)訓(xùn)練單元起訓(xùn)及1個(gè)實(shí)例部署。 |
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Pangu-AI4S-Regional-Wind |
v1.1.4(時(shí)間分辨率:1h) |
2025年6月發(fā)布的版本,用于新能源風(fēng)要素預(yù)測(cè),如百米風(fēng),時(shí)間分辨率為1小時(shí),支持預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)、部署、在線推理特性,基于Snt9B3推理。 |
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Pangu-AI4S-Regional-Photovoltaics |
v1.1.4(時(shí)間分辨率:1h) |
2025年6月發(fā)布的版本,用于區(qū)域新能源光要素預(yù)測(cè),如短波輻射、時(shí)間分辨率為1小時(shí),支持預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)、部署、在線推理特性,基于Snt9B3推理。 |
時(shí)間分辨率是盤古科學(xué)計(jì)算大模型中的核心概念,其核心定義為:當(dāng)相關(guān)科學(xué)數(shù)據(jù)輸入模型后,模型可輸出預(yù)測(cè)結(jié)果的最小時(shí)間間隔單位。
以氣象預(yù)測(cè)場景為例,若盤古科學(xué)計(jì)算大模型的時(shí)間分辨率設(shè)定為 1 小時(shí)(1H),則表示輸入實(shí)時(shí)氣象數(shù)據(jù)(如溫度、氣壓、風(fēng)速等)后,模型可輸出未來 “1 小時(shí)” 的氣象結(jié)果。
盤古科學(xué)計(jì)算大模型支持的平臺(tái)操作
在選擇和使用盤古大模型時(shí),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(píng)測(cè)、模型壓縮、在線推理和體驗(yàn)中心能力調(diào)測(cè)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。以下是盤古科學(xué)計(jì)算大模型支持的具體操作:
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模型名稱 |
模型版本及時(shí)間分辨率 |
預(yù)訓(xùn)練 |
微調(diào) |
模型評(píng)測(cè) |
模型壓縮 |
在線推理 |
體驗(yàn)中心能力調(diào)測(cè) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
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Pangu-AI4S-Global-Ocean |
v2.1.4(時(shí)間分辨率:24h) |
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Pangu-AI4S-Regional-Ocean |
v1.1.4(時(shí)間分辨率:24h) |
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|
Pangu-AI4S-Global-Ecology |
v2.1.4(時(shí)間分辨率:24h) |
- |
- |
- |
- |
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√ |
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Pangu-AI4S-Regional-Ecology |
v1.1.4(時(shí)間分辨率:24h) |
√ |
√ |
- |
- |
√ |
√ |
|
Pangu-AI4S-Global-Swell |
v2.1.4(時(shí)間分辨率:3h) |
- |
- |
- |
- |
√ |
√ |
|
Pangu-AI4S-Regional-Swell |
v1.1.4(時(shí)間分辨率:3h) |
√ |
√ |
- |
- |
√ |
√ |
|
Pangu-AI4S-Global-Weather |
v1.1.4(時(shí)間分辨率:1h) |
√ |
√ |
- |
- |
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|
Pangu-AI4S-Global-Weather |
v1.2.4(時(shí)間分辨率:3h) |
√ |
√ |
- |
- |
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|
Pangu-AI4S-Global-Weather |
v1.3.4(時(shí)間分辨率:6h) |
√ |
√ |
- |
- |
√ |
√ |
|
Pangu-AI4S-Global-Weather |
v2.1.4(時(shí)間分辨率:6h) |
- |
- |
- |
- |
√ |
√ |
|
Pangu-AI4S-Global-Weather |
v4.1.4(時(shí)間分辨率:6h) |
- |
- |
- |
- |
√ |
√ |
|
Pangu-AI4S-Global-Weather |
v1.4.4(時(shí)間分辨率:24h) |
√ |
√ |
- |
- |
√ |
√ |
|
Pangu-AI4S-Regional-Weather |
V1.1.4(時(shí)間分辨率:1h) |
√ |
√ |
- |
- |
√ |
√ |
|
Pangu-AI4S-Global-Precip |
v1.1.4(時(shí)間分辨率:6h) |
- |
- |
- |
- |
√ |
√ |
|
Pangu-AI4S-Regional-Precip |
v1.1.4(時(shí)間分辨率:1h) |
√ |
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- |
- |
√ |
√ |
|
Pangu-AI4S-Regional-Pollution |
v1.1.4(時(shí)間分辨率:1h) |
√ |
√ |
- |
- |
√ |
√ |
|
Pangu-AI4S-Regional-Wind |
v1.1.4(時(shí)間分辨率:1h) |
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- |
- |
√ |
√ |
|
Pangu-AI4S-Regional-Photovoltaics |
v1.1.4(時(shí)間分辨率:1h) |
√ |
√ |
- |
- |
√ |
√ |
盤古科學(xué)計(jì)算大模型對(duì)資源池的依賴
盤古科學(xué)計(jì)算的全部模型的訓(xùn)練、在線部署與邊緣部署依賴ARM+Snt9B3資源。
|
模型名稱 |
模型版本及時(shí)間分辨率 |
云上部署 |
邊緣部署 |
|---|---|---|---|
|
Pangu-AI4S-Global-Ocean |
v2.1.4(時(shí)間分辨率:24h) |
支持,1個(gè)推理單元部署 |
支持,1個(gè)推理單元部署 |
|
Pangu-AI4S-Regional-Ocean |
v2.1.4(時(shí)間分辨率:24h) |
支持,1個(gè)推理單元部署 |
支持,1個(gè)推理單元部署 |
|
Pangu-AI4S-Global-Ecology |
v2.1.4(時(shí)間分辨率:24h) |
支持,1個(gè)推理單元部署 |
支持,1個(gè)推理單元部署 |
|
Pangu-AI4S-Regional-Ecology |
v1.1.4(時(shí)間分辨率:24h) |
支持,1個(gè)推理單元部署 |
支持,1個(gè)推理單元部署 |
|
Pangu-AI4S-Global-Swell |
v2.1.4(時(shí)間分辨率:3h) |
支持,1個(gè)推理單元部署 |
支持,1個(gè)推理單元部署 |
|
Pangu-AI4S-Regional-Swell |
v1.1.4(時(shí)間分辨率:3h) |
支持,1個(gè)推理單元部署 |
支持,1個(gè)推理單元部署 |
|
Pangu-AI4S-Global-Weather |
v1.1.4(時(shí)間分辨率:1h) |
支持,1個(gè)推理單元部署 |
支持,1個(gè)推理單元部署 |
|
Pangu-AI4S-Global-Weather |
v1.2.4(時(shí)間分辨率:3h) |
支持,1個(gè)推理單元部署 |
支持,1個(gè)推理單元部署 |
|
Pangu-AI4S-Global-Weather |
v1.3.4(時(shí)間分辨率:6h) |
支持,1個(gè)推理單元部署 |
支持,1個(gè)推理單元部署 |
|
Pangu-AI4S-Global-Weather |
v2.1.4(時(shí)間分辨率:6h) |
支持,1個(gè)推理單元部署 |
支持,1個(gè)推理單元部署 |
|
Pangu-AI4S-Global-Weather |
v4.1.4(時(shí)間分辨率:6h) |
支持,4個(gè)推理單元部署 |
支持,4個(gè)推理單元部署 |
|
Pangu-AI4S-Global-Weather |
v1.4.4(時(shí)間分辨率:24h) |
支持,1個(gè)推理單元部署 |
支持,1個(gè)推理單元部署 |
|
Pangu-AI4S-Regional-Weather |
V1.1.4(時(shí)間分辨率:1h) |
支持,1個(gè)推理單元部署 |
支持,1個(gè)推理單元部署 |
|
Pangu-AI4S-Global-Precip |
v1.1.4(時(shí)間分辨率:6h) |
支持,1個(gè)推理單元部署 |
支持,1個(gè)推理單元部署 |
|
Pangu-AI4S-Regional-Precip |
v1.1.4(時(shí)間分辨率:1h) |
支持,1個(gè)推理單元部署 |
支持,1個(gè)推理單元部署 |
|
Pangu-AI4S-Regional-Pollution |
v1.1.4(時(shí)間分辨率:1h) |
支持,1個(gè)推理單元部署 |
支持,1個(gè)推理單元部署 |
|
Pangu-AI4S-Regional-Wind |
v1.1.4(時(shí)間分辨率:1h) |
支持,1個(gè)推理單元部署 |
支持,1個(gè)推理單元部署 |
|
Pangu-AI4S-Regional-Photovoltaics |
v1.1.4(時(shí)間分辨率:1h) |
支持,1個(gè)推理單元部署 |
支持,1個(gè)推理單元部署 |
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