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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 用戶指南 如何調用盤古大模型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)
全球模型 提供高精度的全球模型,無需定制和訓練,直接訂閱即可推理 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 如何調用盤古大模型API 查看全部 AI Gallery百模千態(tài)社區(qū)
基于行業(yè)場景的全維度、自動化評測 最新動態(tài) 5大盤古行業(yè)Thinking大模型重磅上線,賦能千行百業(yè),點擊“專家咨詢”申請試用! 5大盤古行業(yè)Thinking大模型上線,行業(yè)場景一觸及達 5大盤古行業(yè)Thinking大模型上線,行業(yè)場景一觸及達 醫(yī)學Thinking大模型 千億醫(yī)學數(shù)據(jù)增訓,可勝任復雜醫(yī)療任務
子、顯存優(yōu)化,大模型訓練與推理性能大幅提升;并圍繞大模型性能與精度評價體系構建標準化自動流水線。 開箱即用,一站式模型開發(fā)服務 開箱即用,一站式模型開發(fā)服務 提供模型調優(yōu)、壓縮、部署、評測等全棧工具,功能覆蓋大模型全生命周期,支持用戶即開即用,低門檻使用各類大模型。 資源一站式按需開通,建設周期短
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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
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《互聯(lián)網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通過互聯(lián)網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、擬公示內容等信息 方便
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數(shù)據(jù)質量。4. 模型訓練:?設計調優(yōu)方案,實施模型訓練,并進行模型評測。?熟悉盤古大模型工作流和云服務操作,確保模型效果優(yōu)化。5. 應用工程:?提供基于大模型能力的Agent開發(fā)和應用對接服務。?具備良好的軟件開發(fā)和溝通能力,實現(xiàn)大模型與應用的無縫對接。6. 模型運維: ?提供技
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
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ModelArts支持本地準備模型包,編寫模型配置文件和模型推理代碼,將準備好的模型包上傳至對象存儲服務OBS,從OBS導入模型創(chuàng)建為AI應用。 制作模型包,則需要符合一定的模型包規(guī)范。模型包里面必需包含“model”文件夾,“model”文件夾下面放置模型文件,模型配置文件,模型推理代碼文件。
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ModelArts訓練好后的模型如何獲??? 使用自動學習產生的模型只能在ModelArts上部署上線,無法下載至本地使用。 使用自定義算法或者訂閱算法訓練生成的模型,會存儲至用戶指定的OBS路徑中,供用戶下載。 是否支持圖像分割任務的訓練? 支持。您可以使用以下三種方式實現(xiàn)圖像分割任務的訓練。
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盤古ai大模型使用教程
準備工作
為確保有可用的NLP大模型,請先完成NLP大模型部署操作,詳見《用戶指南》“開發(fā)盤古NLP大模型 > 部署NLP大模型 > 創(chuàng)建NLP大模型部署任務”。
操作流程
創(chuàng)建AI研讀研究助手Agent的流程見表1。
創(chuàng)建語文題庫知識庫
- 在Agent開發(fā)平臺,單擊左側導航欄“工作臺”按鈕,在“知識庫”頁簽,單擊右上角“創(chuàng)建知識庫”按鈕。
圖1 創(chuàng)建知識庫入口

- 在知識庫創(chuàng)建界面填寫基礎信息、向量精排模型配置、解析切分策略配置。
- 基本信息:配置知識庫圖標,填寫名稱、描述。
- 模型配置:選擇向量及精排模型。
- 解析配置:配置文檔解析。
- 拆分配置:配置文檔拆分。
圖2 創(chuàng)建知識庫
- 單擊確定后,上傳文檔。
在知識文檔頁簽下單擊上傳。文件上傳成功后,單擊“確定”,完成知識庫的創(chuàng)建。
圖3 上傳文檔
- 單擊右上角“命中測試”。
圖4 命中測試

- 在文本框中輸入問題,單擊“命中測試”,頁面下方將根據(jù)不同的檢索方式,展示多條匹配的內容,并按照匹配分值降序排列。
用戶可以根據(jù)分值與匹配到的信息數(shù)量來評估當前知識庫是否滿足需求。
圖5 命中測試
創(chuàng)建并配置工作流
- 登錄 ModelArts Studio大模型開發(fā)平臺首頁,單擊“AGENT開發(fā)”,將跳轉至Agent開發(fā)平臺。
圖6 ModelArts Studio首頁
- 在Agent開發(fā)平臺,單擊左側導航欄“工作臺”按鈕,在“工作流”頁簽,單擊右上角“創(chuàng)建工作流”按鈕。
圖7 創(chuàng)建工作流入口
- 選擇“對話型工作流”,輸入工作流名稱、英文名稱及描述,單擊“確定”,進入工作流編排頁面。
圖8 創(chuàng)建工作流

- 在工作流編排頁面,平臺已預先編排了開始、大模型與結束節(jié)點。
單擊節(jié)點右上角的
,可以對當前節(jié)點執(zhí)行重命名、復制、刪除操作。開始和結束節(jié)點為必選節(jié)點,無法刪除。圖9 節(jié)點的重命名、復制、刪除操作
- 配置“開始”節(jié)點。單擊“開始”節(jié)點,該節(jié)點已默認配置query參數(shù),表示用戶輸入的內容。當前場景下無需新增參數(shù),單擊“確定”。
圖10 配置開始節(jié)點
- 配置“大模型”節(jié)點,從用戶輸入中進行問題提取,解析出用戶的問題,并用json格式輸出。
- 配置“知識檢索”節(jié)點,從預先上傳的語文題庫中檢索用戶的問題,并返回匹配到的信息。
- 鼠標拖動左側“知識檢索”節(jié)點至編排頁面,連接“大模型”節(jié)點(生成問題)和“知識檢索”節(jié)點。
圖14 連接“大模型”節(jié)點(生成問題)和“知識檢索”節(jié)點

- 單擊“知識檢索”節(jié)點,參考圖15和圖16完成參數(shù)配置,單擊“確定”。
- 輸入?yún)?shù)
類型、值:選擇“引用>question”。question為“生成問題-大模型節(jié)點”的輸出變量值。
- 知識庫可直接選擇創(chuàng)建語文題庫知識庫章節(jié)創(chuàng)建的“語文知識庫”。
- 輸入?yún)?shù)
- 鼠標拖動左側“知識檢索”節(jié)點至編排頁面,連接“大模型”節(jié)點(生成問題)和“知識檢索”節(jié)點。
- 配置“判斷”節(jié)點,判定是否從預置的題庫中檢索到匹配的題目。
- 鼠標拖動左側“判斷”節(jié)點至編排頁面,連接“知識檢索”節(jié)點和“判斷”節(jié)點。
圖17 連接“知識檢索”節(jié)點和“判斷”節(jié)點

- 單擊“判斷”節(jié)點,參考圖18完成參數(shù)配置,單擊“確定”。
- 鼠標拖動左側“判斷”節(jié)點至編排頁面,連接“知識檢索”節(jié)點和“判斷”節(jié)點。
- 配置“大模型”節(jié)點,對知識庫檢索到的結果進行潤色,給出一個豐富的解答輸出。
- 配置“AI輸出”大模型節(jié)點。對用戶的問題直接給出一份豐富的解答輸出,并注明“(此回答由AI生成)”。
- 配置“代碼”節(jié)點,對“大模型節(jié)點-潤色輸出”節(jié)點和“大模型節(jié)點-AI輸出”節(jié)點的輸出字符串使用代碼,進行格式化處理。
- 鼠標拖動左側“代碼”節(jié)點至編排頁面,連接“潤色輸出”大模型節(jié)點和“AI輸出”大模型節(jié)點到代碼節(jié)點。單擊“代碼”節(jié)點進行配置。編寫代碼,根據(jù)輸入變量來生成返回值。
圖25 連接“潤色輸出”大模型節(jié)點和“AI輸出”大模型節(jié)點到代碼節(jié)點
- 單擊“代碼”節(jié)點,參考圖26完成參數(shù)配置,單擊“確定”。
- 鼠標拖動左側“代碼”節(jié)點至編排頁面,連接“潤色輸出”大模型節(jié)點和“AI輸出”大模型節(jié)點到代碼節(jié)點。單擊“代碼”節(jié)點進行配置。編寫代碼,根據(jù)輸入變量來生成返回值。
- 配置“結束”節(jié)點,輸出最終結果。
- 連接“代碼”節(jié)點到“結束”節(jié)點。
圖27 連接“代碼”節(jié)點到“結束”節(jié)點
- 單擊“結束節(jié)點”,如圖28配置輸入?yún)?shù)和回復。
- 連接“代碼”節(jié)點到“結束”節(jié)點。
- 編排完成的工作流如下圖所示。
圖29 工作流
調試與發(fā)布工作流
- 工作流編排完成后,單擊右上角“試運行”。
檢查節(jié)點設置是否有誤,常見節(jié)點報錯可參考典型問題進行解決。
圖30 試運行
- 在試運行過程中,可以單擊右上角“
”查看調試結果,包括運行結果與調用詳情。
圖31 運行結果
圖32 調用詳情
- 必要時也可以針對工作流中的某個節(jié)點單獨進行調試,以保證節(jié)點的成功運行。
- 在工作流編排頁面,單擊“AI輸出”節(jié)點的“
”,進入節(jié)點的調試頁面。
圖33 調試單節(jié)點
- 在節(jié)點的“配置信息”輸入請求參數(shù)的值,單擊“開始運行”。
圖34 配置節(jié)點調試任務
- 單節(jié)點調試成功后,將在該節(jié)點顯示“運行成功”字樣及其運行時間。
圖35 單節(jié)點調試結果

- 在工作流編排頁面,單擊“AI輸出”節(jié)點的“
盤古ai大模型使用教程常見問題
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模型轉換,即將開源框架的網絡模型(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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