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大模型安全護欄 ModelArts Guard

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AI大模型 算法備案

《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(lǐng)域、算法類型、算法自評估報告、擬公示內(nèi)容等信息  方便

AI大模型專業(yè)服務

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大模型及AI應用配套服務

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博匠行業(yè)AI大模型專業(yè)服務

4. 模型訓練:?設計調(diào)優(yōu)方案,實施模型訓練,并進行模型評測。?熟悉盤古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)模型與應用的無縫對接。6. 模型運維: ?提供技術(shù)支持訂閱

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. 模型更新后,將新模型部署至相應環(huán)境。 十一、模型評測1. 設計模型評測方案,對模型各類指標進行評測。2. 能夠按評測標準對模型各項能力進行打分,輸出模型評測報告。 十二、Agent開發(fā)1. 基于場景,設計并開發(fā)Agent工具。2. 基于langchain等模型框架,完

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天尊模型AIGC場景解決方案配套服務太杉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。天尊模型AIGC場景解決方案配套服務太杉

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建項目、完成數(shù)據(jù)標注、發(fā)布訓練、然后將訓練的模型部署上線。新版自動學習中,流程由workflow進行承載。 幫助文檔 收起 展開 Workflow 收起 展開 Workflow(也稱工作流)本質(zhì)開發(fā)者基于實際業(yè)務場景開發(fā)用于部署模型或應用的流水線工具。在機器學習的場景中,流水線

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地三中心等極致高可用能力,可以為核心業(yè)務保駕護航。 優(yōu)勢 容量高擴展:支持TB~PB級單庫容量和在線擴容,避免分庫分表,降低應用開發(fā)難度 金融級高可用:同城雙活部署實現(xiàn)同城兩中心業(yè)務同時接入,一中心故障,業(yè)務秒級恢復 并發(fā)高性能:主要業(yè)務流程并發(fā)交易響應時延<3s,報表和復雜

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什么是ai大模型技術(shù)

什么是AI開發(fā)

AI(人工智能)是通過機器來模擬人類認識能力的一種科技能力。AI最核心的能力就是根據(jù)給定的輸入做出判斷或預測。

AI開發(fā)的目的是什么

AI開發(fā)的目的是將隱藏在一大批數(shù)據(jù)背后的信息集中處理并進行提煉,從而總結(jié)得到研究對象的內(nèi)在規(guī)律。

對數(shù)據(jù)進行分析,一般通過使用適當?shù)慕y(tǒng)計、機器學習、深度學習等方法,對收集的大量數(shù)據(jù)進行計算、分析、匯總和整理,以求最大化地開發(fā)數(shù)據(jù)價值,發(fā)揮數(shù)據(jù)作用。

AI開發(fā)的基本流程

AI開發(fā)的基本流程通??梢詺w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。

圖1 AI開發(fā)流程
  1. 確定目的

    在開始AI開發(fā)之前,必須明確要分析什么?要解決什么問題?商業(yè)目的是什么?基于商業(yè)的理解,整理AI開發(fā)框架和思路。例如,圖像分類、物體檢測等等。不同的項目對數(shù)據(jù)的要求,使用的AI開發(fā)手段也是不一樣的。

  2. 準備數(shù)據(jù)

    數(shù)據(jù)準備主要是指收集和預處理數(shù)據(jù)的過程。

    按照確定地分析目的,有目的性的收集、整合相關(guān)數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)準備是AI開發(fā)的一個基礎(chǔ)。此時最重要的是保證獲取數(shù)據(jù)的真實可靠性。而事實上,不能一次性將所有數(shù)據(jù)都采集全,因此,在數(shù)據(jù)標注階段你可能會發(fā)現(xiàn)還缺少某一部分數(shù)據(jù)源,反復調(diào)整優(yōu)化。

  3. 訓練模型

    俗稱“建?!?,指通過分析手段、方法和技巧對準備好的數(shù)據(jù)進行探索分析,從中發(fā)現(xiàn)因果關(guān)系、內(nèi)部聯(lián)系和業(yè)務規(guī)律,為商業(yè)目的提供決策參考。訓練模型的結(jié)果通常是一個或多個機器學習或深度學習模型,模型可以應用到新的數(shù)據(jù)中,得到預測、評價等結(jié)果。

    業(yè)界主流的AI引擎有TensorFlow、PyTorch、MindSpore等,大量的開發(fā)者基于主流AI引擎,開發(fā)并訓練其業(yè)務所需的模型。

  4. 評估模型

    訓練得到模型之后,整個開發(fā)過程還不算結(jié)束,需要對模型進行評估和考察。經(jīng)常不能一次性獲得一個滿意的模型,需要反復的調(diào)整算法參數(shù)、數(shù)據(jù),不斷評估訓練生成的模型。

    一些常用的指標,如準確率、召回率、AUC等,能幫助您有效地評估,最終獲得一個滿意的模型。

  5. 部署模型

    模型的開發(fā)訓練,是基于之前的已有數(shù)據(jù)(有可能是測試數(shù)據(jù)),而在得到一個滿意的模型之后,需要將其應用到正式的實際數(shù)據(jù)或新產(chǎn)生數(shù)據(jù)中,進行預測、評價、或以可視化和報表的形式把數(shù)據(jù)中的高價值信息以精辟易懂的形式提供給決策人員,幫助其制定更加正確的商業(yè)策略。

什么是ai大模型技術(shù)常見問題

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  • 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(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。

  • 產(chǎn)品模型用于描述設備具備的能力和特性。開發(fā)者通過定義產(chǎn)品模型,在物聯(lián)網(wǎng)平臺構(gòu)建一款設備的抽象模型,使平臺理解該款設備支持的服務、屬性、命令等信息,如顏色、開關(guān)等。當定義完一款產(chǎn)品模型后,在進行注冊設備時,就可以使用在控制臺上定義的產(chǎn)品模型。

  • 模型轉(zhuǎn)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(zhuǎn)換工具,將其轉(zhuǎn)換成昇騰AI處理器支持的離線模型。

  • 安全控制是在數(shù)據(jù)庫應用系統(tǒng)的不同層次提供對有意和無意損害行為的安全防范。

  • AI開發(fā)的基本流程通??梢詺w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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