模型應用：靈活多樣的大模型應用組合解決方案 大模型應用組合解決方案 基于ModelArts Studio開發(fā)的大模型API，可以通過組合方式接入KooSearch和盤古大腦 基于ModelArts Studio開發(fā)的大模型API，可以通過組合方式接入KooSearch和盤古大腦 對話機器人和虛擬助手
CloudMatrix384 適合大模型應用的算力服務 了解更多 盤古大模型5.5 五大基礎模型全面升級 了解更多 CloudMatrix384 適合大模型應用的算力服務 了解更多 盤古大模型5.5 五大基礎模型全面升級 了解更多 篩選 全部 彈性內(nèi)存存儲 對象存儲 應用安全 CodeArts軟件開發(fā)生產(chǎn)線
一站式大模型開發(fā)平臺 ModelArts Studio大模型開發(fā)平臺是集數(shù)據(jù)管理、模型訓練、模型部署于一體的綜合平臺，專為開發(fā)和應用大模型而設計，旨在為開發(fā)者提供簡單、高效的大模型開發(fā)和部署方式 為什么選擇大模型開發(fā)平臺ModelArts Studio 最全工具鏈平臺 最全工具鏈平臺
大規(guī)模分布式訓練能力，加速大模型研發(fā) 多應用場景全覆蓋，AI智能平臺助力業(yè)務成功 多應用場景全覆蓋，AI智能平臺助力業(yè)務成功 大模型 實現(xiàn)智能回答、聊天機器人、自動摘要、機器翻譯、文本分類等任務 自動駕駛 實現(xiàn)車輛自主感知環(huán)境、規(guī)劃路徑和控制行駛 AIGC 輔助創(chuàng)作文案、圖像、音視頻等數(shù)字內(nèi)容
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
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
種產(chǎn)品形態(tài)，管理接口統(tǒng)一，方便業(yè)務集成與運維 支持多種部署格式，應用便捷上線 支持多種部署格式，應用便捷上線 支持進程應用、容器應用、大模型應用部署 通過SDK提供應用生命周期（License）管理和模型加密能力 對接端邊云統(tǒng)一推理框架ModelBox，高性能運行 多種調(diào)度方式，高效利用資源
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
學習資源 學習資源 AI開發(fā)基本流程介紹 自動學習簡介 使用預置算法構建模型 使用自定義算法構建模型 查看更多 您感興趣的產(chǎn)品 您感興趣的產(chǎn)品 盤古NLP大模型 最貼合行業(yè)落地的NLP大模型 盤古CV大模型 賦能行業(yè)客戶使用少量數(shù)據(jù)微調(diào)即可滿足特定場景任務 盤古預測大模型 基于Triplet
《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
，并在AI開發(fā)平臺中完成數(shù)據(jù)標注操作。模型構建 面向AI開發(fā)者/企業(yè)人員的的模型構建，包含交互式模型開發(fā)和可視化建模。 模型訓練場：面向AI開發(fā)者的機器學習交互式開發(fā)，AI開發(fā)平臺基于Jupyter提供了在線的交互式開發(fā)環(huán)境。Notebook不但免去了用戶準備開發(fā)環(huán)境的
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?；谌A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
在互聯(lián)網(wǎng)的變化日新月異的時代，大商創(chuàng)保持不斷更新，跟進市場的需求，優(yōu)化產(chǎn)品性能，升級永無止境 4、支持靈活定制開發(fā) 符合企業(yè)自身個性化需求的電商系統(tǒng)，才是真正的好系統(tǒng)，大商創(chuàng)可以全面滿足企業(yè)的個性化開發(fā)需求，打造專業(yè)的電商平臺 5、自帶IM客服 大商創(chuàng)擁有自己研發(fā)的IM系統(tǒng)，平臺
段，使大模型在具體應用任務上收斂；制造領域結構化知識庫，提升模型生成內(nèi)容質(zhì)量。5. 具備扎實的Python語言編程能力基礎，可熟練使用LangChain等流行的大模型開發(fā)框架，構建企業(yè)級AI應用；團隊擁有成熟的軟件工程技術和管理能力。6. 大模型使用的技術支持，用戶使用大模型平臺
支持eMMC、TF-Card、SSD多種方式擴展存儲，支持HDMI、DSI兩路顯示輸出，可實現(xiàn)雙屏同顯，雙屏異顯尺寸小巧，僅一張信用卡大小，便于攜帶 清單說明：包含RK3568開發(fā)板（4GB）×1、A2 WiFi模塊×1、外殼×1、電源線和電源插頭×1、散熱片×1。豐富的硬件接口，便于組裝擴展，輕松完成各種實驗
云塢網(wǎng)絡專注于利用先進的AI云計算、大數(shù)據(jù)和人工智能技術，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，幫助客戶實現(xiàn)更多的個性化功能和業(yè)務流程需求。,數(shù)據(jù)遷移：我們幫助客戶將現(xiàn)有系統(tǒng)的
太杉天尊大模型AIGC場景解決方案是以AI場景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）。具備自研的行業(yè)模型能力，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。太杉天尊大模型AIGC場景解決方案，是一款專為滿足政府企
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，提供從需求分析、數(shù)據(jù)收集、模型設計、訓練優(yōu)化、評估、系統(tǒng)集成、用戶界面設計、部署維護、合規(guī)性檢查、技術支持、性能監(jiān)控、擴展性設計、定制服務到持續(xù)研發(fā)一站式AI大模型定制研發(fā)服務。光啟慧語是一家圍繞大模型全棧開展技術研發(fā)和
ModelArts操作指導 為什么需要云上AI開發(fā) 06:30 為什么需要云上AI開發(fā) 為什么需要云上AI開發(fā) 為什么需要云上AI開發(fā) 云上AI開發(fā)-調(diào)試代碼 23:43 云上AI開發(fā)-Notebook調(diào)試代碼 云上AI開發(fā)-調(diào)試代碼 云上AI開發(fā)-Notebook調(diào)試代碼 云上AI開發(fā)-運行訓練作業(yè) 16:08
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、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
方便。 面向不同經(jīng)驗的AI開發(fā)者，提供便捷易用的使用流程。例如，面向業(yè)務開發(fā)者，不需關注模型或編碼，可使用自動學習流程快速構建AI應用；面向AI初學者，不需關注模型開發(fā)，使用預置算法構建AI應用；面向AI工程師，提供多種開發(fā)環(huán)境，多種操作流程和模式，方便開發(fā)者編碼擴展，快速構建模型及應用。
【限時特惠】研發(fā)與中間件專場 研發(fā)與中間件專場 眾多AI創(chuàng)新者反饋，構建AIGC應用時常遇這些挑戰(zhàn) 眾多AI創(chuàng)新者反饋，構建AIGC應用時常遇這些挑戰(zhàn) 模型開發(fā)/定制門檻高 大模型應用是一個模型、數(shù)據(jù)、代碼集成的新型應用。 開發(fā)一個完整的大模型應用既需要利用多樣化的AI原生技術又需要強大的工程能力，并將它們充分整合，開發(fā)門檻高
1、快速了解Astro Canvas大屏 通過圖說和業(yè)務大屏簡介，快速了解什么是Astro大屏應用，單擊初識Astro Canvas了解更多。 2、使用模板安裝一個業(yè)務大屏，體驗Astro Canvas Astro Canvas中，預置了綜合態(tài)勢、資產(chǎn)統(tǒng)計、設備管理等典型場景的大屏模板，您可以基于模板，直接構建業(yè)務大屏。
b服務安全穩(wěn)定。 立即購買 管理控制臺 幫助文檔 Web應用防火墻新功能-大模型防火墻 大模型防火墻保障大模型應用安全合規(guī) 大模型防火墻保障大模型應用安全合規(guī) 生成式人工智能技術的迅猛發(fā)展推動了大模型在AI推理領域的規(guī)模化應用，由此也暴露出新型安全隱患：推理過程中對用戶輸入的敏感
000.00元/年 免費AI客服電話-智能AI客戶聯(lián)絡中心-AI智能電話機器特征 免費AI客服電話-智能AI客戶聯(lián)絡中心-AI智能電話機器特征 免費AI客服電話-內(nèi)置ASR引擎 支持ASR，NLP，NLU，TTS等技術數(shù)據(jù)整合識別、響應飛速提升 免費AI客服電話-多輪會話 領先的
.email域名注冊 什么是.email域名注冊？ 域名注冊（Domain Registration）是用戶付費獲取Internet上某一域名一段時間使用權的過程。華為云域名注冊服務提供域名的注冊、購買、實名認證以及管理功能。 華為云的域名注冊服務與新網(wǎng)合作，因此通過華為云注冊的
ModelArts開發(fā)環(huán)境 ModelArts開發(fā)環(huán)境簡介 ModelArts開發(fā)環(huán)境，以云原生的資源使用和開發(fā)工具鏈的集成，目標為不同類型AI開發(fā)、探索、教學用戶，提供更好云化AI開發(fā)體驗。 ModelArts軟件開發(fā)的歷史，就是一部降低開發(fā)者成本，提升開發(fā)體驗的歷史。在AI開發(fā)階段，M
ai大模型應用開發(fā)
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。
|
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大模型應用開發(fā)常見問題
更多常見問題 >>-
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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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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IoT設備中嵌入AI能力實現(xiàn)產(chǎn)品的智能升級，已經(jīng)是AIoT行業(yè)發(fā)展的重要通道，那怎樣才能實現(xiàn)AIoT = AI + IoT呢？如何將AI模型塞到小小的IoT設備里，讓它可以輕松運行起來呢？成為了AI開發(fā)者遇到的棘手難題。
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IoT設備中嵌入AI能力實現(xiàn)產(chǎn)品的智能升級，已經(jīng)是AIoT行業(yè)發(fā)展的重要通道，那怎樣才能實現(xiàn)AIoT = AI + IoT呢？如何將AI模型塞到小小的IoT設備里，讓它可以輕松運行起來呢？成為了AI開發(fā)者遇到的棘手難題。
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AI開發(fā)的基本流程通常可以歸納為幾個步驟：確定目的、準備數(shù)據(jù)、訓練模型、評估模型、部署模型。
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ModelArts是面向AI開發(fā)者的一站式開發(fā)平臺，提供海量數(shù)據(jù)預處理及半自動化標注、大規(guī)模分布式訓練、自動化模型生成及端-邊-云模型按需部署能力，幫助用戶快速創(chuàng)建和部署模型，管理全周期AI工作流。
