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[快速入門]ai大模型的應(yīng)用場景
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)大模型及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)大模型及L2場景模型三層架構(gòu)

盤古NLP大模型

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大模型混合云

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盤古預(yù)測大模型

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盤古多模態(tài)大模型

古多模態(tài)模型為基座,持續(xù)優(yōu)化萬興天幕音視頻模型2.0,構(gòu)建其音視頻垂類能力。 廣汽集團(tuán) 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

盤古科學(xué)計(jì)算大模型

化區(qū)域基礎(chǔ)模型。 全球模型 提供高精度全球模型,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

大模型安全護(hù)欄 ModelArts Guard

模型安全護(hù)欄 ModelArts Guard 模型安全護(hù)欄 ModelArts Guard 模型安全護(hù)欄(ModelArts Guard),做配套模型內(nèi)容安全防線 模型安全護(hù)欄(ModelArts Guard),做配套模型安全防線,開放兼容,適用盤古模型和三方模型

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多語種內(nèi)容審核,平臺(tái)全面保護(hù) 一站式模型開發(fā)平臺(tái) 一站式模型開發(fā)平臺(tái) ModelArts Studio模型開發(fā)平臺(tái)是集數(shù)據(jù)管理、模型訓(xùn)練、模型部署于一體綜合平臺(tái),專為開發(fā)和應(yīng)用模型而設(shè)計(jì),旨在為開發(fā)者提供簡單、高效模型開發(fā)和部署方式 為什么選擇模型開發(fā)平臺(tái)ModelArts

大模型混合云十大場景

模型混合云TOP N 場景 模型混合云TOP N 場景 1對1咨詢 了解華為云Stack 模型行業(yè)場景落地三要素 模型行業(yè)場景落地三要素 場景是模型行業(yè)落地關(guān)鍵所在,而在場景落地過程中,數(shù)據(jù)、經(jīng)驗(yàn)和生態(tài)是核心要素,數(shù)據(jù)數(shù)量和質(zhì)量決定模型效果上限;經(jīng)驗(yàn)就像“名師指導(dǎo)”

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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)維完整流程?;谌A為盤古提供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)

等,以及整體規(guī)劃設(shè)計(jì)(需求、思路、方案、架構(gòu)、落地周期、預(yù)算等)。3. 數(shù)據(jù)咨詢、治理和梳理,數(shù)據(jù)采集(各業(yè)務(wù)系統(tǒng)中多種業(yè)務(wù)模型、網(wǎng)絡(luò)等等),數(shù)據(jù)標(biāo)注,關(guān)聯(lián)關(guān)系定義,以及數(shù)據(jù)導(dǎo)入。4. 基于具體任務(wù)和對應(yīng)數(shù)據(jù)分布,設(shè)計(jì)適合微調(diào)訓(xùn)練框架和方案;使用不同調(diào)參策略和技

天尊大模型AIGC場景解決方案

,滿足企業(yè)在不同地點(diǎn)工作需求。5、我們保證了業(yè)務(wù)高質(zhì)量數(shù)據(jù)供給。我們工作站擁有強(qiáng)大數(shù)據(jù)處理能力,可以提供高質(zhì)量數(shù)據(jù),幫助企業(yè)做出更好決策??偟膩碚f,太杉天尊模型AIGC場景解決方案具備功能強(qiáng)大、安全可靠、易于使用特點(diǎn),是政府得力助手,企業(yè)重要伙伴。1、數(shù)據(jù)私有化;

人工智能AI大模型技術(shù)研發(fā)定制服務(wù)

%+,能夠?yàn)榭蛻籼峁┒ㄖ苹?span style='color:'>的解決方案。 公司集成了世界領(lǐng)先底層模型,具備打通跨模型和工具鏈平臺(tái)能力,采用最新的人工智能技術(shù)和算法,能夠基于業(yè)務(wù)場景,支持大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和復(fù)雜模型訓(xùn)練,根據(jù)客戶特定需求調(diào)整模型參數(shù)和功能,確保為客戶提供高效、可靠技術(shù)服務(wù),以滿足業(yè)務(wù)目標(biāo)。

博匠行業(yè)AI大模型專業(yè)服務(wù)

擇和技術(shù)方案設(shè)計(jì)。?提供NLP/CV等模型訓(xùn)練集數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)設(shè)計(jì)指導(dǎo)。2. 規(guī)劃設(shè)計(jì):?提供需求調(diào)研服務(wù),基于盤古模型能力進(jìn)行科學(xué)合理方案設(shè)計(jì)和模型選擇。?完成需求調(diào)研報(bào)告和方案設(shè)計(jì)報(bào)告輸出及交付。?提供L0盤古模型服務(wù)部署方案規(guī)劃設(shè)計(jì)及部署實(shí)施服務(wù)。3. 數(shù)據(jù)工程:

盤古大模型專家服務(wù)

注&撰寫根據(jù)模型微調(diào)數(shù)據(jù)標(biāo)注規(guī)范,通過配套工具進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注。 八、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換與導(dǎo)入 完成數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換,可進(jìn)行跨網(wǎng)絡(luò)環(huán)境數(shù)據(jù)導(dǎo)入。 九、調(diào)優(yōu)方案設(shè)計(jì) 根據(jù)模型訓(xùn)練及調(diào)優(yōu)工具和平臺(tái),輸出模型調(diào)優(yōu)方案。 十、模型訓(xùn)練實(shí)施1. 基于模型訓(xùn)練所需云服務(wù),完成大模型訓(xùn)練及微調(diào)。2

天尊大模型AIGC場景解決方案配套服務(wù)

、安全工作環(huán)境。1、我們特別注重?cái)?shù)據(jù)私有化。我們采用最新數(shù)據(jù)加密技術(shù),確保企業(yè)數(shù)據(jù)安全。每一個(gè)工作站都擁有獨(dú)立存儲(chǔ)空間,企業(yè)數(shù)據(jù)不會(huì)被未經(jīng)授權(quán)第三方訪問。2、我們提供了場景定制服務(wù)。我們工作站可以根據(jù)企業(yè)具體需求,進(jìn)行個(gè)性化設(shè)計(jì),以滿足企業(yè)在不同場景下工作需求

序列猴子大模型

出門問問模型“序列猴子”是一款具備多模態(tài)生成能力語言模型,模型以語言為核心能力體系涵蓋“知識、對話、數(shù)學(xué)、邏輯、推理、規(guī)劃”六個(gè)維度,能夠同時(shí)支持文字生成、圖片生成、3D內(nèi)容生成、語言生成和語音識別等不同任務(wù)。出門問問模型“序列猴子”是一款具備多模態(tài)生成能力語言模型,模

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ModelArts提供了模型訓(xùn)練功能,方便您查看訓(xùn)練情況并不斷調(diào)整您模型參數(shù)。您還可以基于不同數(shù)據(jù),選擇不同規(guī)格資源池用于模型訓(xùn)練。除支持用戶自己開發(fā)模型外,ModelArts還提供了從AI Gallery訂閱算法,您可以不關(guān)注模型開發(fā),直接使用AI Gallery算法,通過算法參數(shù)的調(diào)整,得到一個(gè)滿意的模型。

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將代碼目錄中除代碼以外文件刪除或存放到其他目錄,保證代碼目錄大小不超過128MB,文件個(gè)數(shù)不超過4096個(gè)。 訓(xùn)練作業(yè)“/cache”目錄是否安全? ModelArts訓(xùn)練作業(yè)程序運(yùn)行在容器中,容器掛載目錄地址是唯一,只有運(yùn)行時(shí)容器能訪問到。因此訓(xùn)練作業(yè)“/cache”是安全的。

GaussDB數(shù)據(jù)庫模型_GaussDB是什么_高斯數(shù)據(jù)庫模型

不同訪問權(quán)限,以達(dá)到不同員工之間權(quán)限隔離,通過IAM進(jìn)行精細(xì)權(quán)限管理。 VPC和子網(wǎng) 虛擬私有云(Virtual Private Cloud, VPC)為云數(shù)據(jù)庫構(gòu)建隔離、用戶自主配置和管理虛擬網(wǎng)絡(luò)環(huán)境,提升用戶云上資源安全性,簡化用戶網(wǎng)絡(luò)部署。您可以在VPC中定義

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ai大模型的應(yīng)用場景

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

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大模型的應(yīng)用場景常見問題

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、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)。

  • 華為云CodeArts Snap是一款基于大模型技術(shù)打造的智能開發(fā)助手,旨在提高開發(fā)人員的生產(chǎn)力和代碼質(zhì)量,為開發(fā)者帶來全新的編程方式和體驗(yàn)。

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