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[快速入門]ai大模型如何使用
盤古NLP大模型

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按需計費(fèi)是一種先使用再付費(fèi)的計費(fèi)模式,適用于無需任何預(yù)付款或長期承諾的用戶。本文將介紹按需計費(fèi)資源的計費(fèi)規(guī)則。

適用場景

按需計費(fèi)適用于資源需求波動的場景,在使用AppStage的用戶創(chuàng)建應(yīng)用、測試模型服務(wù)時需要調(diào)用ChatGLM3-6B大模型服務(wù)API在線調(diào)用、大模型微調(diào)服務(wù)API在線調(diào)用-SFT局部調(diào)優(yōu),按需計費(fèi)模式能大幅降低客戶的業(yè)務(wù)成本。

適用計費(fèi)項

AI原生應(yīng)用引擎的以下計費(fèi)項支持按需計費(fèi)。

表1 適用計費(fèi)項

計費(fèi)項

說明

ChatGLM3-6B大模型服務(wù)API在線調(diào)用

根據(jù)實際輸入和輸出tokens總量計費(fèi),平臺提供算力支持。

大模型微調(diào)服務(wù)API在線調(diào)用-SFT局部調(diào)優(yōu)

根據(jù)實際輸入和輸出tokens總量計費(fèi),平臺提供算力支持。

計費(fèi)周期

API在線調(diào)用按需計費(fèi)按token數(shù)量計費(fèi),與周期無關(guān)。

計費(fèi)示例

以調(diào)用次數(shù)計費(fèi)模式為例,假設(shè)您在2023/10/18 10:58:00購買了大模型微調(diào)服務(wù)API在線調(diào)用-SFT局部調(diào)優(yōu),然后在2023/12/18 11:05:05將其退訂,在此期間累計輸入、輸出tokens總數(shù)為30000K。

您需要為調(diào)用次數(shù)付費(fèi)計費(fèi)公式如表2所示。

表2 計費(fèi)公式

資源類型

計費(fèi)公式

資源單價

大模型微調(diào)服務(wù)API在線調(diào)用-SFT局部調(diào)優(yōu)

千tokens * 每千tokens單價

請參見購買頁面中的單價。

欠費(fèi)影響

圖1描述了按需計費(fèi)AI原生應(yīng)用引擎資源各個階段的狀態(tài)。購買后,在計費(fèi)周期內(nèi)資源正常運(yùn)行,此階段為有效期;當(dāng)您的賬號因按需自動扣費(fèi)導(dǎo)致欠費(fèi)后,賬號將變成欠費(fèi)狀態(tài),資源將陸續(xù)進(jìn)入寬限期和保留期。

圖1 按需計費(fèi)AI原生應(yīng)用引擎資源生命周期

欠費(fèi)預(yù)警

系統(tǒng)會在每個計費(fèi)周期后的一段時間對按需計費(fèi)資源進(jìn)行扣費(fèi)。當(dāng)您的賬戶被扣為負(fù)值時,我們將通過郵件、短信和站內(nèi)信的方式通知到華為云賬號的創(chuàng)建者。

欠費(fèi)后影響

當(dāng)您的賬號因按需自動扣費(fèi)導(dǎo)致欠費(fèi)后,賬號將變成欠費(fèi)狀態(tài)。欠費(fèi)后,按需資源不會立即停止服務(wù),資源進(jìn)入寬限期。您需支付按需資源在寬限期內(nèi)產(chǎn)生的費(fèi)用,相關(guān)費(fèi)用可在“管理控制臺 > 費(fèi)用中心 > 總覽”的“欠費(fèi)金額”查看,華為云將在您充值時自動扣取欠費(fèi)金額。

如果您在寬限期內(nèi)仍未支付欠款,那么就會進(jìn)入保留期,資源狀態(tài)變?yōu)椤耙褍鼋Y(jié)”,您將無法對處于保留期的按需計費(fèi)資源執(zhí)行任何操作。

保留期到期后,如果您仍未支付賬戶欠款,那么大模型微調(diào)服務(wù)API在線調(diào)用-SFT局部調(diào)優(yōu)將無法再使用。

  • 華為云根據(jù)客戶等級定義了不同客戶的寬限期和保留期時長。
  • 關(guān)于充值的詳細(xì)操作請參見帳戶充值。

ai大模型如何使用常見問題

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(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。

  • 本次Serverless應(yīng)用中心上線文生圖應(yīng)用,用戶無需下載源代碼、了解各種安裝部署知識、安裝復(fù)雜的依賴,通過華為云Serverless應(yīng)用中心即可一鍵創(chuàng)建AI文生圖應(yīng)用,體驗 “0” 構(gòu)建門檻、“0” 資源閑置并具備極致彈性的Serverless AI繪圖能力。

  • 華為云Serverless技術(shù)極大的優(yōu)化了AI應(yīng)用開發(fā)過程,一鍵部署AI應(yīng)用、提升開發(fā)團(tuán)隊工作效率。讓AI團(tuán)隊可以更關(guān)注業(yè)務(wù)實現(xiàn),而無需關(guān)注底層技術(shù)細(xì)節(jié)。

  • ModelArts模型訓(xùn)練旨在提升開發(fā)者模型訓(xùn)練的開發(fā)效率及訓(xùn)練性能。提供了可視化作業(yè)管理、資源管理、版本管理等功能,基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法及強(qiáng)化學(xué)習(xí)的模型訓(xùn)練自動超參調(diào)優(yōu);預(yù)置和調(diào)優(yōu)常用模型,簡化模型開發(fā)和全流程訓(xùn)練管理。

  • 隨著邊緣設(shè)備數(shù)量指數(shù)級增長,以及設(shè)備性能的提升,數(shù)據(jù)量爆發(fā)式增長,數(shù)據(jù)規(guī)模已由原來的EB級擴(kuò)展到ZB級。數(shù)據(jù)回傳中心云處理成本太高,邊緣計算的價值已經(jīng)被證明。數(shù)據(jù)在哪,計算就應(yīng)在哪,人工智能正逐步向邊緣遷移,將云上AI能力下沉到邊緣節(jié)點(diǎn),做到本地處理,打通AI的最后一公里。雖然邊緣AI技術(shù)的相關(guān)研究和應(yīng)用都有著顯著的進(jìn)展,然而在成本、性能、安全方面仍有諸多挑戰(zhàn):

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