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[快速入門]ai大模型行業(yè)發(fā)展前景
盤古行業(yè)大模型

”申請?jiān)囉茫?5盤古行業(yè)Thinking模型上線,行業(yè)場景一觸及達(dá) 5盤古行業(yè)Thinking模型上線,行業(yè)場景一觸及達(dá) 醫(yī)學(xué)Thinking模型 千億醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)增訓(xùn),可勝任復(fù)雜醫(yī)療任務(wù) 金融Thinking模型 智能投研、實(shí)時(shí)風(fēng)控、精準(zhǔn)營銷,金融模型驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)增長 政務(wù)Thinking大模型

盤古NLP大模型

體驗(yàn) 政企知識(shí)檢索 智能創(chuàng)意營銷 行業(yè)API助手 行業(yè)研發(fā)助手 政企會(huì)議助手 文檔與學(xué)習(xí)成長 盤古模型 盤古模型 什么是盤古模型 盤古NLP模型能力與規(guī)格 盤古模型快速入門 如何調(diào)用盤古模型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)

大模型混合云

全鏈路專業(yè)服務(wù),讓模型從可用到好用 · 6階段30+專業(yè)服務(wù),覆蓋模型建設(shè)全流程,加速政企落地大模型 · 創(chuàng)新運(yùn)營服務(wù)模式,實(shí)現(xiàn)全場景模型經(jīng)驗(yàn)沉淀、全流程運(yùn)營賦能產(chǎn)業(yè),快速孵化模型場景化應(yīng)用 模型混合云十創(chuàng)新技術(shù) 模型混合云十創(chuàng)新技術(shù) 了解詳情 十創(chuàng)新技術(shù) 加速構(gòu)建企業(yè)專屬大模型

盤古大模型 panguLM

盤古模型 PanguLargeModels 盤古模型 PanguLargeModels 盤古模型是面向B端行業(yè)模型,包含L0中5類基礎(chǔ)模型、L1行業(yè)模型及L2場景模型三層架構(gòu) 盤古模型是面向B端行業(yè)模型,包含L0中5類基礎(chǔ)模型、L1行業(yè)模型及L2場景模型三層架構(gòu)

盤古預(yù)測大模型

文檔與學(xué)習(xí)成長 盤古模型 盤古模型 什么是盤古模型 盤古預(yù)測模型能力與規(guī)格 盤古模型快速入門 如何調(diào)用盤古模型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)

盤古科學(xué)計(jì)算大模型

域的基礎(chǔ)模型。 全球模型 提供高精度的全球模型,無需定制和訓(xùn)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(xué)習(xí)成長 盤古模型 盤古模型 什么是盤古模型 盤古科學(xué)計(jì)算模型能力與規(guī)格 盤古模型用戶指南 如何調(diào)用盤古模型API 查看全部

商標(biāo)行業(yè)推薦

商標(biāo)分類 搜索 商標(biāo)首頁 > 商標(biāo)分類 各行業(yè)類別參考 全部 展開全部 已為您篩選分類 核心類別 該行業(yè)必須注冊的類別 關(guān)聯(lián)類別 與該行業(yè)強(qiáng)相關(guān)的類別 防御類別 考慮到發(fā)展前景,擴(kuò)大商標(biāo)使用范圍建議保護(hù)的類別 暫無推薦類別

盤古多模態(tài)大模型

廣汽借助華為云盤古多模態(tài)模型,打造業(yè)界首個(gè)支持點(diǎn)云生成的模型,為其端到端仿真高效迭代提供強(qiáng)有力支撐。 文檔與學(xué)習(xí)成長 盤古模型 盤古模型 什么是盤古模型 盤古多模態(tài)模型能力與規(guī)格 用戶指南 如何調(diào)用盤古模型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)

工業(yè)智能體 - EI企業(yè)智能-華為云

學(xué)習(xí)資源 學(xué)習(xí)資源 AI開發(fā)基本流程介紹 自動(dòng)學(xué)習(xí)簡介 使用預(yù)置算法構(gòu)建模型 使用自定義算法構(gòu)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模型 最貼合行業(yè)落地的NLP模型 盤古CV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(wù) 盤古預(yù)測模型 基于Triplet

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《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(huì)動(dòng)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(gè)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(bào)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(bào)告、擬公示內(nèi)容等信息  方便

AI大模型專業(yè)服務(wù)

湘江鯤鵬目前在人工智能模型領(lǐng)域擁有算力、數(shù)據(jù)、算法三關(guān)鍵要素的經(jīng)驗(yàn)積累,構(gòu)建了模型三個(gè)方面的差異化競爭力,盤古模型AI專業(yè)服務(wù)覆蓋從前期咨詢、規(guī)劃設(shè)計(jì),到數(shù)據(jù)工程、模型訓(xùn)練,再到應(yīng)用工程及模型運(yùn)維的完整流程。基于華為盤古提供的AI專業(yè)服務(wù)包,致力于為企業(yè)提供一站式人工智能解決方案

大模型及AI應(yīng)用配套服務(wù)

angChain等流行的模型開發(fā)框架,構(gòu)建企業(yè)級AI應(yīng)用;團(tuán)隊(duì)擁有成熟的軟件工程技術(shù)和管理能力。6. 模型使用的技術(shù)支持,用戶使用模型平臺(tái),解答用戶使用過程遇到的問題;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

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ai大模型行業(yè)發(fā)展前景

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(dòng)駕駛、大模型、AIGC、科學(xué)AI等不同行業(yè)。AI人工智能的實(shí)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(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)帶寬等基礎(chǔ)設(shè)施,即“大算力、大存力、大運(yùn)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停詣?dòng)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(chǔ)基礎(chǔ)設(shè)施也帶來全新的挑戰(zhàn)。

  1. 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(chǔ)的 IO 已經(jīng)跟不上計(jì)算能力,企業(yè)希望存儲(chǔ)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(jì)算性能,包括訓(xùn)練數(shù)據(jù)的讀取,以及為了容錯(cuò)做的檢查點(diǎn)(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(jì)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(shí)間。
  2. 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(jì)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(gè)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)源,即一個(gè)共享的存儲(chǔ)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(huì)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(chǔ)訪問方式。

如果您想了解更多本方案相關(guān)信息,或在方案使用過程中存在疑問,可通過方案咨詢渠道,尋求專業(yè)人員支持。

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(chǔ) 服務(wù) OBS +高性能文件服務(wù) SFS Turbo的AI云存儲(chǔ)解決方案,如所示,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(dòng),您可以通過SFS Turbo HPC型文件系統(tǒng)來加速對OBS對象存儲(chǔ)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(chǔ)中長期低成本保存。

圖1 基于OBS+SFS Turbo的華為云AI云存儲(chǔ)解決方案

方案優(yōu)勢

華為云AI云存儲(chǔ)解決方案的主要優(yōu)勢如下所示。

表1 華為云AI云存儲(chǔ)解決方案的主要優(yōu)勢

序號(hào)

主要優(yōu)勢

詳細(xì)描述

1

存算分離,資源利用率高

GPU/NPU算力和SFS Turbo存儲(chǔ)解耦,各自按需擴(kuò)容,資源利用率提升。

2

SFS Turbo高性能,加速訓(xùn)練過程

  • 訓(xùn)練數(shù)據(jù)集高速讀取,避免GPU/NPU因存儲(chǔ)I/O等待產(chǎn)生空閑,提升GPU/NPU利用率。
  • 大模型TB級Checkpoint文件秒級保存和加載,減少訓(xùn)練任務(wù)中斷時(shí)間。
  • 提供AITurbo SDK,加速Checkpoint保存和加載。

3

數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出異步化,不占用訓(xùn)練任務(wù)時(shí)長,無需部署外部遷移工具

  • 訓(xùn)練任務(wù)開始前將數(shù)據(jù)從OBS導(dǎo)入到SFS Turbo,訓(xùn)練過程中寫入到SFS Turbo的Checkpoint數(shù)據(jù)異步導(dǎo)出到OBS,均不占用訓(xùn)練任務(wù)時(shí)長。
  • SFS Turbo和OBS存儲(chǔ)服務(wù)之間數(shù)據(jù)直接導(dǎo)入導(dǎo)出,無需部署外部數(shù)據(jù)拷貝機(jī)器及工具。

4

冷熱數(shù)據(jù)自動(dòng)流動(dòng),降低存儲(chǔ)成本

  • SFS Turbo支持自定義數(shù)據(jù)淘汰策略,冷數(shù)據(jù)自動(dòng)分級到OBS,釋放高性能存儲(chǔ)空間用于接收新的熱數(shù)據(jù)。
  • 訪問冷數(shù)據(jù)時(shí)SFS Turbo從OBS自動(dòng)加載數(shù)據(jù)提升訪問性能。

5

AI開發(fā)平臺(tái) 、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)。

如果您想了解更多本方案相關(guān)信息,或在方案使用過程中存在疑問,可通過方案咨詢渠道,尋求專業(yè)人員支持。

ai大模型行業(yè)發(fā)展前景常見問題

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(shí)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(gè)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(shí)、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(yàn) “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。

  • 在自然語言處理(NLP)領(lǐng)域中,使用語言模型預(yù)訓(xùn)練方法在多項(xiàng)NLP任務(wù)上都獲得了不錯(cuò)的提升,廣泛受到了各界的關(guān)注。本課程將簡單介紹一下預(yù)訓(xùn)練的思想,幾個(gè)代表性模型和它們之間的關(guān)系。

  • 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(duì)工作效率。讓AI團(tuán)隊(duì)可以更關(guān)注業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn),而無需關(guān)注底層技術(shù)細(xì)節(jié)。

  • 知識(shí)圖譜(KG)和大語言模型(LLM)都是知識(shí)的表示形式。KG是符號(hào)化的知識(shí)庫,具備一定推理能力,且結(jié)果可解釋性較好。但存在構(gòu)建成本高、泛化能力不足、更新難等不足。

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