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)
全鏈路專業(yè)服務(wù),讓大模型從可用到好用 · 6大階段30+專業(yè)服務(wù),覆蓋大模型建設(shè)全流程,加速政企落地大模型 · 創(chuàng)新運營服務(wù)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(yīng)用 大模型混合云十大創(chuàng)新技術(shù) 大模型混合云十大創(chuàng)新技術(shù) 了解詳情 十大創(chuàng)新技術(shù) 加速構(gòu)建企業(yè)專屬大模型
盤古NLP大模型 盤古NLP大模型 優(yōu)秀的模型結(jié)構(gòu),完善的工程化能力,最貼合行業(yè)落地的NLP大模型 超大參數(shù)規(guī)模,最貼合行業(yè)落地的NLP大模型 重磅發(fā)布盤古NLP 718B深度思考模型,多專家+大稀疏比的MOE新架構(gòu),昇騰親和設(shè)計,高效訓(xùn)推 專家咨詢 ModelArts Studio控制臺
文檔與學(xué)習(xí)成長 盤古大模型 盤古大模型 什么是盤古大模型 盤古預(yù)測大模型能力與規(guī)格 盤古大模型快速入門 如何調(diào)用盤古大模型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)
化區(qū)域的基礎(chǔ)大模型。 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 盤古大模型 盤古大模型 什么是盤古大模型 盤古科學(xué)計算大模型能力與規(guī)格 盤古大模型用戶指南 如何調(diào)用盤古大模型API
古多模態(tài)大模型為基座,持續(xù)優(yōu)化萬興天幕音視頻大模型2.0,構(gòu)建其音視頻垂類能力。 廣汽集團 廣汽借助華為云盤古多模態(tài)大模型,打造業(yè)界首個支持點云生成的大模型,為其端到端仿真高效迭代提供強有力支撐。 文檔與學(xué)習(xí)成長 盤古大模型 盤古大模型 什么是盤古大模型 盤古多模態(tài)大模型能力與規(guī)格
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
大模型混合云TOP N 場景 大模型混合云TOP N 場景 1對1咨詢 了解華為云Stack 大模型行業(yè)場景落地三要素 大模型行業(yè)場景落地三要素 場景是大模型行業(yè)落地的關(guān)鍵所在,而在場景落地過程中,數(shù)據(jù)、經(jīng)驗和生態(tài)是核心要素,數(shù)據(jù)的數(shù)量和質(zhì)量決定模型效果上限;經(jīng)驗就像“名師指導(dǎo)”
多語種內(nèi)容審核,平臺全面保護 一站式大模型開發(fā)平臺 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(xùn)練、模型部署于一體的綜合平臺,專為開發(fā)和應(yīng)用大模型而設(shè)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
等,以及整體的規(guī)劃設(shè)計(需求、思路、方案、架構(gòu)、落地周期、預(yù)算等)。3. 數(shù)據(jù)的咨詢、治理和梳理,數(shù)據(jù)的采集(各業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的多種業(yè)務(wù)模型、網(wǎng)絡(luò)等等),數(shù)據(jù)的標(biāo)注,關(guān)聯(lián)關(guān)系的定義,以及數(shù)據(jù)導(dǎo)入。4. 基于具體任務(wù)和對應(yīng)的數(shù)據(jù)分布,設(shè)計適合的微調(diào)訓(xùn)練框架和方案;使用不同的調(diào)參策略和技
《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
湘江鯤鵬目前在人工智能大模型領(lǐng)域擁有算力、數(shù)據(jù)、算法三大關(guān)鍵要素的經(jīng)驗積累,構(gòu)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(wù)覆蓋從前期咨詢、規(guī)劃設(shè)計,到數(shù)據(jù)工程、模型訓(xùn)練,再到應(yīng)用工程及模型運維的完整流程。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
,滿足企業(yè)在不同地點的工作需求。5、我們保證了業(yè)務(wù)的高質(zhì)量數(shù)據(jù)供給。我們的工作站擁有強大的數(shù)據(jù)處理能力,可以提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù),幫助企業(yè)做出更好的決策??偟膩碚f,太杉天尊大模型AIGC場景解決方案具備功能強大、安全可靠、易于使用的特點,是政府的得力助手,企業(yè)的重要伙伴。1、數(shù)據(jù)私有化;
%+,能夠為客戶提供定制化的解決方案。 公司集成了世界領(lǐng)先的底層大模型,具備打通跨模型和工具鏈的平臺能力,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)雜的模型訓(xùn)練,根據(jù)客戶的特定需求調(diào)整模型參數(shù)和功能,確保為客戶提供高效、可靠的技術(shù)服務(wù),以滿足業(yè)務(wù)目標(biāo)。
擇和技術(shù)方案設(shè)計。?提供NLP/CV等大模型的訓(xùn)練集數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)設(shè)計指導(dǎo)。2. 規(guī)劃設(shè)計:?提供需求調(diào)研服務(wù),基于盤古大模型的能力進行科學(xué)合理的方案設(shè)計和模型選擇。?完成需求調(diào)研報告和方案設(shè)計報告的輸出及交付。?提供L0盤古大模型服務(wù)部署方案的規(guī)劃設(shè)計及部署實施服務(wù)。3. 數(shù)據(jù)工程:
注&撰寫根據(jù)大模型微調(diào)數(shù)據(jù)標(biāo)注規(guī)范,通過配套工具進行數(shù)據(jù)標(biāo)注。 八、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換與導(dǎo)入 完成數(shù)據(jù)格式的轉(zhuǎn)換,可進行跨網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的數(shù)據(jù)導(dǎo)入。 九、調(diào)優(yōu)方案設(shè)計 根據(jù)大模型訓(xùn)練及調(diào)優(yōu)工具和平臺,輸出大模型調(diào)優(yōu)方案。 十、模型訓(xùn)練實施1. 基于大模型訓(xùn)練所需的云服務(wù),完成大模型訓(xùn)練及微調(diào)。2
、安全的工作環(huán)境。1、我們特別注重數(shù)據(jù)私有化。我們采用最新的數(shù)據(jù)加密技術(shù),確保企業(yè)的數(shù)據(jù)安全。每一個工作站都擁有獨立的存儲空間,企業(yè)的數(shù)據(jù)不會被未經(jīng)授權(quán)的第三方訪問。2、我們提供了場景定制的服務(wù)。我們的工作站可以根據(jù)企業(yè)的具體需求,進行個性化設(shè)計,以滿足企業(yè)在不同場景下的工作需求
出門問問大模型“序列猴子”是一款具備多模態(tài)生成能力的大語言模型,模型以語言為核心的能力體系涵蓋“知識、對話、數(shù)學(xué)、邏輯、推理、規(guī)劃”六個維度,能夠同時支持文字生成、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)。出門問問大模型“序列猴子”是一款具備多模態(tài)生成能力的大語言模型,模
深厚的行業(yè)積累,分層解耦的架構(gòu),多樣化的部署模式 深厚的行業(yè)積累,分層解耦的架構(gòu),多樣化的部署模式 技術(shù)扎根 全棧技術(shù)創(chuàng)新,極致算力加速大模型開發(fā),打造世界AI另一極 全棧技術(shù)創(chuàng)新,極致算力加速大模型開發(fā),打造世界AI另一極 開放同飛 打造云原生應(yīng)用平臺AppArts,成立大模型高質(zhì)量數(shù)據(jù)聯(lián)盟
數(shù)。您還可以基于不同的數(shù)據(jù),選擇不同規(guī)格的資源池用于模型訓(xùn)練。除支持用戶自己開發(fā)的模型外,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的算法,通過算法參數(shù)的調(diào)整,得到一個滿意的模型。 創(chuàng)建AI應(yīng)用時,導(dǎo)入ModelArts訓(xùn)練作業(yè)中訓(xùn)練完成的模型。
簡單拖拽、自由組合、預(yù)置豐富的樣式、組件和大屏模板,實時預(yù)覽,輕松搭建大屏。業(yè)務(wù)人員和運營人員也可基于需求快速配置大屏。 簡單拖拽、自由組合、預(yù)置豐富的樣式、組件和大屏模板,實時預(yù)覽,輕松搭建大屏。業(yè)務(wù)人員和運營人員也可基于需求快速配置大屏。 自定義大屏模板 大屏模板作為資產(chǎn)沉淀,可在項目中快速復(fù)用。
將代碼目錄中除代碼以外的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。
免費AI客服電話的服務(wù): 鐵三角服務(wù)體系,每名客戶提供不少于3人的運維輔助客戶成功 免費AI客服電話的產(chǎn)品: 3年積累,國家高新技術(shù)企業(yè),專注SAAS服務(wù) 免費AI客服電話的技術(shù): NLP自然語義理解,高對話能力 免費AI客服電話的矩陣: 提供從線路、線索、機器人、企業(yè)微信SCRM一體化服務(wù),可以O(shè)EM
從容器鏡像中選擇:針對ModelArts目前不支持的AI引擎,可以通過自定義鏡像的方式將編寫的模型鏡像導(dǎo)入ModelArts,創(chuàng)建為AI應(yīng)用,用于部署服務(wù)。 從模板中選擇:相同功能的模型配置信息重復(fù)率高,將相同功能的配置整合成一個通用的模板,通過使用該模板,可以方便快捷的導(dǎo)入模型,創(chuàng)建為AI應(yīng)用,而不用編寫config
不同的訪問權(quán)限,以達到不同員工之間的權(quán)限隔離,通過IAM進行精細(xì)的權(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)建隔離的、用戶自主配置和管理的虛擬網(wǎng)絡(luò)環(huán)境,提升用戶云上資源的安全性,簡化用戶的網(wǎng)絡(luò)部署。您可以在VPC中定義
時,需要極強的彈性和極快的啟動速度面對流量洪峰,AI應(yīng)用能否高可用高性能的穩(wěn)定運行?傳統(tǒng)服務(wù)器可能難以應(yīng)對瞬時的高負(fù)載 如何簡單化應(yīng)用運維 AI原生技術(shù)種類繁多,難以快速集成,構(gòu)建和部署模型涉及復(fù)雜的流程,并且后端服務(wù)運維往往需要大量日志、跟蹤定位是哪個服務(wù)出問題的效率較低 隱私安全挑戰(zhàn)
當(dāng)前ModelArts推理基礎(chǔ)鏡像使用的python的logging模塊,采用的是默認(rèn)的日志級別Warnning,即當(dāng)前只有warning級別的日志可以默認(rèn)查詢出來。如果想要指定INFO等級的日志能夠查詢出來,需要在代碼中指定logging的輸出日志等級為INFO級別。 在推理代碼所在的py文件中,指定
ai大模型的應(yīng)用
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大模型的應(yīng)用常見問題
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)、個人的專家助手。
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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 “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。
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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)團隊工作效率。讓AI團隊可以更關(guān)注業(yè)務(wù)實現(xiàn),而無需關(guān)注底層技術(shù)細(xì)節(jié)。
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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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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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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NLP任務(wù)上都獲得了不錯的提升,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,幾個代表性模型和它們之間的關(guān)系。
ai大模型的應(yīng)用教程視頻
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基于ModelArts的AI應(yīng)用開發(fā)調(diào)參模型優(yōu)化
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06大規(guī)模并行模型訓(xùn)練
基于Atlas 900 AI集群和深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練平臺進行BERT網(wǎng)絡(luò)大規(guī)模并行模型訓(xùn)練。 -
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)。
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