盤古大模型 盤古大模型 盤古CV大模型 盤古CV大模型 基于海量圖像、視頻數(shù)據(jù)和盤古獨特技術構筑的視覺基礎模型 基于海量圖像、視頻數(shù)據(jù)和盤古獨特技術構筑的視覺基礎模型 重磅發(fā)布30B大參數(shù)視覺MOE大模型，支持多行業(yè)圖像數(shù)據(jù)合成 專家咨詢 控制臺 文檔 全場景覆蓋 支持開集檢測、
騰算力在針對科學計算領域的運算上表現(xiàn)優(yōu)異。 豐富資產(chǎn) 集成豐富的AI4S領域模型、工作流、工具：面向科學計算領域的典型場景，提供針對6+領域（生物醫(yī)藥、計算化學、地球科學、電磁學、流體仿真、量子力學）的套件（模型/工具/工作流等）， 集成80+ 開源SOTA模型或華為自研/三方閉源模型，開箱即用
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
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(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 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
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
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(chǎn)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(chǎn)品 您可能感興趣的產(chǎn)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
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
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(nèi)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(jù)、經(jīng)驗和生態(tài)是核心要素，數(shù)據(jù)的數(shù)量和質量決定模型效果上限；經(jīng)驗就像“名師指導”
《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域擁有算力、數(shù)據(jù)、算法三大關鍵要素的經(jīng)驗積累，構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解決方案
等，以及整體的規(guī)劃設計（需求、思路、方案、架構、落地周期、預算等）。3. 數(shù)據(jù)的咨詢、治理和梳理，數(shù)據(jù)的采集（各業(yè)務系統(tǒng)中的多種業(yè)務模型、網(wǎng)絡等等），數(shù)據(jù)的標注，關聯(lián)關系的定義，以及數(shù)據(jù)導入。4. 基于具體任務和對應的數(shù)據(jù)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
，滿足企業(yè)在不同地點的工作需求。5、我們保證了業(yè)務的高質量數(shù)據(jù)供給。我們的工作站擁有強大的數(shù)據(jù)處理能力，可以提供高質量的數(shù)據(jù)，幫助企業(yè)做出更好的決策?？偟膩碚f，太杉天尊大模型AIGC場景解決方案具備功能強大、安全可靠、易于使用的特點，是政府的得力助手，企業(yè)的重要伙伴。1、數(shù)據(jù)私有化；
%+，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(jù)處理和復雜的模型訓練，根據(jù)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。
擇和技術方案設計。?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(jù)工程：
注&撰寫根據(jù)大模型微調數(shù)據(jù)標注規(guī)范，通過配套工具進行數(shù)據(jù)標注。 八、數(shù)據(jù)轉換與導入 完成數(shù)據(jù)格式的轉換，可進行跨網(wǎng)絡環(huán)境的數(shù)據(jù)導入。 九、調優(yōu)方案設計 根據(jù)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
、安全的工作環(huán)境。1、我們特別注重數(shù)據(jù)私有化。我們采用最新的數(shù)據(jù)加密技術，確保企業(yè)的數(shù)據(jù)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(jù)不會被未經(jīng)授權的第三方訪問。2、我們提供了場景定制的服務。我們的工作站可以根據(jù)企業(yè)的具體需求，進行個性化設計，以滿足企業(yè)在不同場景下的工作需求
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
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(jù)聯(lián)盟
ModelArts提供了模型訓練的功能，方便您查看訓練情況并不斷調整您的模型參數(shù)。您還可以基于不同的數(shù)據(jù)，選擇不同規(guī)格的資源池用于模型訓練。除支持用戶自己開發(fā)的模型外，ModelArts還提供了從AI Gallery訂閱算法，您可以不關注模型開發(fā)，直接使用AI Gallery的算法，通過算法參數(shù)的調整，得到一個滿意的模型。
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。
。流水線運行時在構建任務內(nèi)使用的就是此時輸入的參數(shù)值。 九、設置完參數(shù)，單擊“保存”，然后單擊“執(zhí)行”，開始使用配置的參數(shù)執(zhí)行流水線。 流水線參數(shù)相關問題 代碼檢查常見問題 任務中引用的流水線參數(shù)不存在 背景信息 流水線參數(shù)可以通過“${參數(shù)名}”形式傳遞給各個任務使用，如果流水
企業(yè)對權限最小化的安全管控要求。 策略：IAM最新提供的一種細粒度授權的能力，可以精確到具體服務的操作、資源以及請求條件等?；诓呗?span style='color:'>的授權是一種更加靈活的授權方式，能夠滿足企業(yè)對權限最小化的安全管控要求。例如：針對GaussDB服務，管理員能夠控制IAM用戶僅能對某一類數(shù)據(jù)庫資源
免費AI客服電話的服務： 鐵三角服務體系，每名客戶提供不少于3人的運維輔助客戶成功 免費AI客服電話的產(chǎn)品： 3年積累，國家高新技術企業(yè)，專注SAAS服務 免費AI客服電話的技術： NLP自然語義理解，高對話能力 免費AI客服電話的矩陣： 提供從線路、線索、機器人、企業(yè)微信SCRM一體化服務，可以OEM
庫服務DDS參數(shù)模板中的參數(shù)可應用于一個或多個數(shù)據(jù)庫實例。創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫實例時可以指定數(shù)據(jù)庫參數(shù)模板為默認參數(shù)模板或已有參數(shù)模板。實例創(chuàng)建成功后也可以變更實例關聯(lián)的參數(shù)模板。 1、默認參數(shù)模板 文檔數(shù)據(jù)庫服務DDS默認組包含針對運行的文檔數(shù)據(jù)庫服務DDS實例進行優(yōu)化的引擎默認值和數(shù)據(jù)庫服務系統(tǒng)默認值。
數(shù)據(jù)流轉 邊緣節(jié)點上的數(shù)據(jù)，可以在同一節(jié)點下的不同應用之間進行流轉互通。 路由管理 邊緣節(jié)點上的數(shù)據(jù)，可以路由轉發(fā)給節(jié)點外的第三方接收目標端。 數(shù)據(jù)采集 邊緣節(jié)點所在的硬件，與客戶現(xiàn)場的設備對接，將設備數(shù)據(jù)采集到邊緣節(jié)點上，再進行數(shù)據(jù)預處理、流轉、路由轉發(fā)上云。也支持從云端下發(fā)命令，反向控制數(shù)據(jù)采集對接的設備。
數(shù)據(jù)管理技術 云計算的特點是對海量的數(shù)據(jù)存儲、讀取后進行大量的分析，如何提高數(shù)據(jù)的更新速率以及進一步提高隨機讀速率是未來的數(shù)據(jù)管理技術必須解決的問題。云計算的數(shù)據(jù)管理技術最著名的是谷歌的BigTable數(shù)據(jù)管理技術，同時Hadoop開發(fā)團隊正在開發(fā)類似BigTable的開源數(shù)據(jù)管理模塊。
ai大模型參數(shù)的計算
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(chǎn)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(wǎng)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(jīng)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(jù)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(jīng)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(jù)訪問能力，充分發(fā)揮 GPU/NPU 的計算性能，包括訓練數(shù)據(jù)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(jù)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(jù)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(jù)來自一個統(tǒng)一的數(shù)據(jù)源，即一個共享的存儲空間。這種共享訪問的數(shù)據(jù)有諸多好處，它可以保證不同服務器上訪問數(shù)據(jù)的一致性，減少不同服務器上分別保留數(shù)據(jù)帶來的數(shù)據(jù)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(jù)，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(jù)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(jù)訪問，并將生成的結果數(shù)據(jù)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(jù)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(jù)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(jù)，無需適配開發(fā)。 |
ai大模型參數(shù)的計算常見問題
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(wǎng)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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本次Serverless應用中心上線文生圖應用，用戶無需下載源代碼、了解各種安裝部署知識、安裝復雜的依賴，通過華為云Serverless應用中心即可一鍵創(chuàng)建AI文生圖應用，體驗 “0” 構建門檻、“0” 資源閑置并具備極致彈性的Serverless AI繪圖能力。
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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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華為云Serverless技術極大的優(yōu)化了AI應用開發(fā)過程，一鍵部署AI應用、提升開發(fā)團隊工作效率。讓AI團隊可以更關注業(yè)務實現(xiàn)，而無需關注底層技術細節(jié)。
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面向AI計算的容器服務，采用華為云高性能GPU計算實例，并支持多容器共享GPU資源，在AI計算性能上比通用方案提升3-5倍以上，并大幅降低了AI計算的成本，同時幫助數(shù)據(jù)工程師在集群上輕松部署計算應用，您無需關心復雜的部署運維，專注核心業(yè)務，快速實現(xiàn)從0到1快速上線。
