了解詳情 大模型混合云Top N場景 場景是大模型行業(yè)落地的關(guān)鍵所在，華為云Stack已聯(lián)合30+大模型行業(yè)伙伴打造80+行業(yè)場景，涵蓋政務(wù)、金融、煤礦、鋼鐵、油氣等行業(yè)，助力千行萬業(yè)實現(xiàn)智能化躍遷。 探索更多場景 相關(guān)資料 相關(guān)資料 大模型混合云十大創(chuàng)新技術(shù) 礦山產(chǎn)業(yè)集群大模型運營最佳實踐
大模型開發(fā)平臺ModelArts Studio 大模型開發(fā)平臺ModelArts Studio 支持百模千態(tài)的大模型工具鏈平臺，構(gòu)建規(guī)?；蓮?fù)制的行業(yè)大模型解決方案，深入行業(yè)解決行業(yè)難題 支持百模千態(tài)的大模型工具鏈平臺，構(gòu)建規(guī)?；蓮?fù)制的行業(yè)大模型解決方案，深入行業(yè)解決行業(yè)難題 重磅發(fā)布盤古NLP
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) 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(yīng)用 豐富多樣的AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)集 場景化AI案例，助力AI賦能千行百業(yè) 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(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)
，成為業(yè)界首個在大模型可信領(lǐng)域獲得卓越級（5級）評分的大模型產(chǎn)品。 據(jù)悉，盤古安全護(hù)欄四道防線的綜合攔截率超過90%，能夠為企業(yè)大模型提供堅實的保障。未來，華為云將持續(xù)致力于AI技術(shù)與行業(yè)實踐深度融合，護(hù)航大模型技術(shù)的創(chuàng)新與發(fā)展，為企業(yè)用戶提供更加可信的人工智能解決方案，讓企業(yè)創(chuàng)新安心無憂。
自動秒級伸縮，輕松應(yīng)對波峰壓力，按需計費避免額外費用開銷 Ray AI生態(tài) 提供全托管Ray，CPU+NPU統(tǒng)一調(diào)度，資源利用率大幅提升 彈性湖倉 單賬號萬級SQL并發(fā)，秒級響應(yīng)，支持分布式Python DataFrame 彈性大模型 針對昇騰超節(jié)點優(yōu)化的大模型，自動伸縮，兼容行業(yè)大模型推理API 架構(gòu)全覽帶您深入了解DataArtsFabric
系統(tǒng)；結(jié)合華為云計算服務(wù)可快速搭建高擴展性、低成本、高可用的基因測序平臺 了解場景 對網(wǎng)站內(nèi)容進(jìn)行關(guān)鍵字檢索、對電商網(wǎng)站商品進(jìn)行檢索與推薦 對網(wǎng)站內(nèi)容進(jìn)行關(guān)鍵字檢索、對電商網(wǎng)站商品進(jìn)行檢索與推薦 了解場景 電商、物流企業(yè)有訂單查詢業(yè)務(wù)場景，數(shù)據(jù)量大、查詢并發(fā)高、吞吐大、且要求查詢延遲低；
EulerOS，在千萬量級核數(shù)規(guī)模下，對 CPU、內(nèi)存資源規(guī)格進(jìn)行不停機調(diào)整，無中斷算力升級 一直加速一直快 一直加速一直快 大模型底層智能調(diào)度：首創(chuàng)大模型QoS保障，智能全域調(diào)度，算力分配長穩(wěn)態(tài)運行，一直加速一直快 業(yè)務(wù)應(yīng)用智能加速：業(yè)界首個X86業(yè)務(wù)應(yīng)用智能加速，覆蓋網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用、數(shù)據(jù)庫、虛擬桌面、分析索引、微服務(wù)、CI/CD等通用負(fù)載場景
多輪對話：根據(jù)上下文信息進(jìn)行邏輯推理和判斷，自然流暢對話 角色扮演：以職位、著名IP、客服等口吻回答用戶問題 行業(yè)內(nèi)容生成 文案生成：根據(jù)行業(yè)需求生成營銷文案、公關(guān)稿件、股評等 要點生成：根據(jù)行業(yè)屬性自動搜索和分析相關(guān)內(nèi)容，生成要點 表格生成：根據(jù)行業(yè)需求將字段以圖表的形式返回呈現(xiàn) 行業(yè)知識理解
流程的效率和智能化水平。六、模型運維提供全天候的實時響應(yīng)服務(wù)，建立完善的監(jiān)控體系，隨時監(jiān)測模型的運行狀態(tài)和性能指標(biāo)。及時進(jìn)行故障排查和修復(fù)，確保模型穩(wěn)定運行。同時，根據(jù)業(yè)務(wù)發(fā)展和技術(shù)更新，提供模型的升級和賦能培訓(xùn)服務(wù)。2、深入調(diào)研規(guī)劃，定制最佳行業(yè)解決方案,3、模型遷移經(jīng)驗豐富，提供模型訓(xùn)練、微調(diào)、推理驗證等專業(yè)服務(wù)
模型運營環(huán)境將極大地提升大模型相關(guān)項目的管理效率，確保合規(guī)性，優(yōu)化資源利用，并最終實現(xiàn)業(yè)務(wù)價值的最大化。大模型服務(wù)能力包括六大技術(shù)領(lǐng)域：● 咨詢服務(wù)-行業(yè)大模型咨詢服務(wù)南天信息具備豐富的行業(yè)經(jīng)驗與數(shù)據(jù)沉淀。熟悉大模型在各個關(guān)鍵行業(yè)的落地路徑，積累多個行業(yè)大模型應(yīng)用全棧解決方案，具體咨詢與方案能力描述如下：1
大模型應(yīng)用咨詢，幫助用戶快速了解行業(yè)趨勢，定制適合的大模型方案。大模型需求調(diào)研：深入了解業(yè)務(wù)需求，分析現(xiàn)有數(shù)據(jù)資源，為大模型項目提供精準(zhǔn)的需求定位。2.規(guī)劃設(shè)計類服務(wù)行業(yè)大模型規(guī)劃與設(shè)計：基于行業(yè)特性，為用戶量身打造大模型規(guī)劃與設(shè)計方案，確保模型的高效與穩(wěn)定。大模型部署實施：提供
博匠信息致力于面向行業(yè)客戶提供覆蓋AI行業(yè)大模型（含小模型）開發(fā)應(yīng)用項目全流程或部分環(huán)節(jié)的專業(yè)服務(wù)，具體包括咨詢規(guī)劃、數(shù)據(jù)工程、模型訓(xùn)練、應(yīng)用工程、模型運維等專業(yè)服務(wù)。1. 咨詢服務(wù)：?深入解析AI行業(yè)發(fā)展規(guī)劃，為客戶提供面向行業(yè)的設(shè)計咨詢、規(guī)劃服務(wù)。?結(jié)合客戶應(yīng)用場景與大模型能力，提供
接口服務(wù)。 授權(quán)認(rèn)證：需先進(jìn)行授權(quán)認(rèn)證，才能夠正常使用安全帽別服務(wù)； 模型加載：加載安全帽識別模型； 安全帽識別：識別輸入圖像中所有人體是否佩戴安全帽。 三，口罩佩戴識別 口罩佩戴識別模型目前提供授權(quán)認(rèn)證、口罩佩戴識別兩個接口服務(wù)。 授權(quán)認(rèn)證：需先進(jìn)行授權(quán)認(rèn)證，才能夠正常使用口罩佩戴識別服務(wù)；
《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)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(wù)提供者應(yīng)當(dāng)在提供服務(wù)之日起十個工作日內(nèi)通過互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法備案系統(tǒng)填報服務(wù)提供者的名稱、服務(wù)形式、應(yīng)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
云塢網(wǎng)絡(luò)專注于利用先進(jìn)的AI云計算、大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)，為企業(yè)提供卓越的ChatGPT行業(yè)解決方案。幫助企業(yè)快速實現(xiàn)數(shù)字化、智能化和綠色化轉(zhuǎn)型。 系統(tǒng)定制開發(fā)：我們可以為客戶提供系統(tǒng)的定制開發(fā)服務(wù)，幫助客戶實現(xiàn)更多的個性化功能和業(yè)務(wù)流程需求。,數(shù)據(jù)遷移：我們幫助客戶將現(xiàn)有系統(tǒng)的
質(zhì)量。4. 模型訓(xùn)練：· 設(shè)計調(diào)優(yōu)方案，實施模型訓(xùn)練，并進(jìn)行模型評測。· 熟悉盤古大模型工作流和云服務(wù)操作，確保模型效果優(yōu)化。5. 應(yīng)用工程：· 提供基于大模型能力的Agent開發(fā)和應(yīng)用對接服務(wù)。· 具備良好的軟件開發(fā)和溝通能力，實現(xiàn)大模型與應(yīng)用的無縫對接。6. 模型運維：·
angChain等流行的大模型開發(fā)框架，構(gòu)建企業(yè)級AI應(yīng)用；團(tuán)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，解答用戶使用過程遇到的問題；大模型與應(yīng)用對接集成，以及進(jìn)行日常巡檢、故障處理、模型升級等服務(wù)。4. 工業(yè)數(shù)據(jù)模型（CAD模型、CAE模
數(shù)學(xué)能力：具備基礎(chǔ)的運算能力 行業(yè)內(nèi)容生成 文案生成：根據(jù)行業(yè)需求完成營銷文案、公關(guān)稿件、公文、股評等創(chuàng)作型任務(wù) 要點生成：根據(jù)行業(yè)屬性自動搜索和分析相關(guān)內(nèi)容，生成要點 表格生成：根據(jù)行業(yè)需求將字段以圖表的形式返回呈現(xiàn) 行業(yè)知識理解 開卷問答：針對標(biāo)準(zhǔn)發(fā)文內(nèi)容進(jìn)行閱讀理解和問答 文本摘要
器學(xué)習(xí)模型構(gòu)建，開發(fā)者可以使用Workflow開發(fā)生產(chǎn)流水線。基于MLOps的概念，Workflow會提供運行記錄、監(jiān)控、持續(xù)運行等功能。根據(jù)角色的分工與概念，產(chǎn)品上將工作流的開發(fā)和持續(xù)迭代分開。 Workflow（也稱工作流）本質(zhì)是開發(fā)者基于實際業(yè)務(wù)場景開發(fā)用于部署模型或應(yīng)用的
128MB，文件個數(shù)不超過4096個。 訓(xùn)練作業(yè)的“/cache”目錄是否安全？ ModelArts訓(xùn)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(xùn)練作業(yè)的“/cache”是安全的。 如何查看訓(xùn)練作業(yè)資源占用情況？ 在ModelArts管理
免費AI客服電話-云蝠智能AI客戶聯(lián)絡(luò)中心 免費AI客服電話-云蝠智能AI客戶聯(lián)絡(luò)中心 “云蝠智能”企業(yè)提供AI客戶聯(lián)絡(luò)中心，包含智能語音電話機器人、智能語音呼叫、短信分發(fā)及企業(yè)微信SCRM的業(yè)務(wù)體系。通過提供AI會員回訪、通知、精準(zhǔn)營銷的系統(tǒng)進(jìn)行產(chǎn)品服務(wù)和賦能。 “云蝠智能”企
云數(shù)據(jù)庫GaussDB 規(guī)劃存儲模型 GaussDB支持行列混合存儲。行、列存儲模型各有優(yōu)劣，建議根據(jù)實際情況選擇。 行存儲是指將表按行存儲到硬盤分區(qū)上，列存儲是指將表按列存儲到硬盤分區(qū)上。默認(rèn)情況下，創(chuàng)建的表為行存儲。行存儲和列存儲的差異請參見下圖。 圖中，左上為行存表，右上為行存表在硬盤上的存
5倍。在某大行金融業(yè)務(wù)實測中，GaussDB性能大幅度領(lǐng)先。 超低復(fù)雜查詢時延 主要通過分布式全并行架構(gòu)提供極致的吞吐量性能。首先通過MPP節(jié)點并行，把執(zhí)行計劃動態(tài)均勻分布到所有節(jié)點；其次利用SMP算子級并行，將單節(jié)點內(nèi)的多個CPU核心做并行計算；最后通過指令級并行，實現(xiàn)1個指令
工信部規(guī)定，所有新注冊的域名在購買成功后5天內(nèi)均需進(jìn)行實名認(rèn)證，否則會暫停解析。注冊完成超過5個工作日的域名，仍然可以進(jìn)行域名實名認(rèn)證，待域名實名認(rèn)證通過后1~2個工作日可恢復(fù)正常使用。 如果域名注冊完成后，域名的“服務(wù)狀態(tài)”為“未實名認(rèn)證”，則需要重新提交域名的實名認(rèn)證。 .email域名注冊的模式是什么？
這些DeepSeek模型在多項能力上與OpenAI的o1-mini相當(dāng)，為開發(fā)者提供了強大的AI能力。 在MaaS平臺上，DeepSeek-R1蒸餾模型已經(jīng)部署上線，開發(fā)者可以通過在線體驗或API調(diào)用來使用這些模型。為了幫助開發(fā)者快速驗證和開發(fā)創(chuàng)新的AI應(yīng)用，平臺還提供了200
置算法構(gòu)建一個人車檢測模型的AI應(yīng)用。人車檢測模型可以應(yīng)用于自動駕駛場景，檢測道路上人和車的位置。 使用ModelArts中開發(fā)工具學(xué)習(xí)Python（高級） 本實驗指導(dǎo)用戶基于Notebook來學(xué)習(xí)Python語言中的正則表達(dá)式進(jìn)行文本信息的匹配、多線程執(zhí)行任務(wù)的實現(xiàn)和Python中類的魔法方法的使用。
ai行業(yè)大模型
應(yīng)用場景
近年來，AI快速發(fā)展并應(yīng)用到很多領(lǐng)域中，AI新產(chǎn)品掀起一波又一波熱潮，AI應(yīng)用場景越來越多，有自動駕駛、大模型、AIGC、科學(xué)AI等不同行業(yè)。AI人工智能的實現(xiàn)需要大量的基礎(chǔ)設(shè)施資源，包括高性能算力，高速存儲和網(wǎng)絡(luò)帶寬等基礎(chǔ)設(shè)施，即“大算力、大存力、大運力”的AI基礎(chǔ)大設(shè)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?wù)摰拇竽Ｐ?，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(chǔ)設(shè)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(xùn)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(xùn)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(xùn)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(gòu)需要使用到大規(guī)模的計算集群（GPU/NPU服務(wù)器），集群中的服務(wù)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(wù)器上訪問數(shù)據(jù)的一致性，減少不同服務(wù)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(xué)習(xí)框架PyTorch為例，PyTorch默認(rèn)會通過文件接口訪問數(shù)據(jù)，AI算法開發(fā)人員也習(xí)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(gòu)
針對AI訓(xùn)練場景中面臨的問題，華為云提供了基于 對象存儲 服務(wù) OBS +高性能文件服務(wù) 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(wù)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(jié)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(xì)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(xùn)練過程 |
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3 |
數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出異步化，不占用訓(xùn)練任務(wù)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(yīng)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行業(yè)大模型常見問題
更多常見問題 >>-
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。
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近年來越來越多的行業(yè)采用AI技術(shù)提升效率、降低成本，然而AI落地的過程確并不容易，AI在具體與業(yè)務(wù)結(jié)合時常常依賴于業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的采集、處理、模型訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)、編排、部署和運維等很多環(huán)節(jié)。華為云ModelArts是全流程AI開發(fā)平臺，包含了AI應(yīng)用的開發(fā)、部署和分享交易，通過解決AI開發(fā)各個環(huán)節(jié)所遇到的核心問題，ModelArts有效解決了AI落地難的問題，將極大促進(jìn)AI技術(shù)的普惠。本議題將分享ModelArts的主要關(guān)鍵技術(shù)和應(yīng)用案例。
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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。
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AI一站式開發(fā)平臺ModelArts橫空出世，零基礎(chǔ)AI開發(fā)人員的福音。學(xué)習(xí)本課程，帶你了解AI模型訓(xùn)練，不會編程、不會算法、不會高數(shù)，一樣可以構(gòu)建出自己專屬的AI模型。
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ModelArts是一個一站式的開發(fā)平臺，能夠支撐開發(fā)者從數(shù)據(jù)到AI應(yīng)用的全流程開發(fā)過程。包含數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練、模型管理、模型部署等操作，并且提供AI Gallery功能，能夠在市場內(nèi)與其他開發(fā)者分享模型。
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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，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)：
ai行業(yè)大模型教程視頻
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AI模型轉(zhuǎn)換為攝像機可執(zhí)行文件
介紹如何使用RuyiStudio工具將Caffe 1.0模型轉(zhuǎn)換為華為軟件定義攝像機上可加載的wk格式數(shù)據(jù)指令文件的方法。 -
3.4 如何進(jìn)行模型訓(xùn)練
精選視頻內(nèi)容，邀您觀看 -
NAIE模型訓(xùn)練服務(wù)演示
以數(shù)據(jù)中心PUE優(yōu)化為例進(jìn)行模型訓(xùn)練服務(wù)和數(shù)據(jù)中心PUE優(yōu)化模型生成服務(wù)操作演示，使開發(fā)者快速熟悉NAIE模型訓(xùn)練服務(wù)和數(shù)據(jù)中心PUE優(yōu)化模型生成服務(wù)。