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[快速入門]ai大模型生態(tài)簡介
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)的模型,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)的模型,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

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)

ModelArts Studio大模型開發(fā)平臺(tái)

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、模型部署于一體的綜合平臺(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、高效的模型開發(fā)和部署方式 為什么選擇模型開發(fā)平臺(tái)ModelArts

盤古科學(xué)計(jì)算大模型

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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)

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)落地的關(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)的數(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

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ModelArts Studio大模型即服務(wù)平臺(tái)(后續(xù)簡稱為MaaS服務(wù)),提供端到端的大模型生產(chǎn)工具鏈和昇騰算力資源,并預(yù)置了當(dāng)前主流的第三方開源大模型,支持大模型數(shù)據(jù)生產(chǎn)、微調(diào)、提示詞工程、應(yīng)用編排等功能。用戶可以基于MaaS平臺(tái)開箱即用,對預(yù)置大模型進(jìn)行二次開發(fā),用于生產(chǎn)商用。

背景介紹

近年來,AI大模型憑借強(qiáng)大的自然語言理解、內(nèi)容生成和決策輔助能力,正在成為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要推動(dòng)力。越來越多的企業(yè)希望借助大模型優(yōu)化業(yè)務(wù)流程,例如智能客服、數(shù)據(jù)分析、自動(dòng)化報(bào)告生成等。然而,企業(yè)在嘗試自主訓(xùn)練或微調(diào)大模型時(shí),通常面臨三大核心挑戰(zhàn):高昂的算力成本、復(fù)雜的技術(shù)門檻以及業(yè)務(wù)系統(tǒng)集成難題。由于大多數(shù)企業(yè)缺乏專業(yè)的AI團(tuán)隊(duì),從零開始構(gòu)建和優(yōu)化模型變得異常困難,這直接導(dǎo)致了AI應(yīng)用落地效率低下甚至項(xiàng)目失敗。

針對這些痛點(diǎn),MaaS提供了一站式解決方案:

  • 工具鏈:提供可視化訓(xùn)練平臺(tái),降低技術(shù)門檻,使企業(yè)無需深厚AI背景即可完成模型定制。
  • 資源共享:通過云端算力共享和預(yù)訓(xùn)練模型復(fù)用,幫助企業(yè)避免重復(fù)投資,顯著降低算力成本。
  • 場景化適配:基于行業(yè)需求提供預(yù)置模型模板,加速企業(yè)AI應(yīng)用的落地部署。

應(yīng)用場景

ModelArts Studio大模型即服務(wù)平臺(tái)(MaaS)的應(yīng)用場景:

  • 業(yè)界主流開源大模型覆蓋全

    MaaS集成了業(yè)界主流開源大模型,含Llama、Baichuan、Yi、Qwen、DeepSeek等模型系列,所有的模型均基于昇騰AI云服務(wù)進(jìn)行全面適配和優(yōu)化,使得精度和性能顯著提升。開發(fā)者無需從零開始構(gòu)建模型,只需選擇合適的預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行微調(diào)或直接應(yīng)用,減輕模型集成的負(fù)擔(dān)。

  • 零代碼、免配置、免調(diào)優(yōu)模型開發(fā)

    平臺(tái)結(jié)合與100+客戶適配、調(diào)優(yōu)開源大模型的行業(yè)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),沉淀了大量適配昇騰和調(diào)優(yōu)推理參數(shù)的最佳實(shí)踐。通過為客戶提供一鍵式訓(xùn)練、自動(dòng)超參調(diào)優(yōu)等能力,和高度自動(dòng)化的參數(shù)配置機(jī)制,使得模型優(yōu)化過程不再依賴于手動(dòng)嘗試,顯著縮短了從模型開發(fā)到部署的周期,確保了模型在各類應(yīng)用場景下的高性能表現(xiàn),讓客戶能夠更加聚焦于業(yè)務(wù)邏輯與創(chuàng)新應(yīng)用的設(shè)計(jì)。

  • 資源易獲取,按需收費(fèi),按需擴(kuò)縮,支撐故障快恢與斷點(diǎn)續(xù)訓(xùn)

    企業(yè)在具體使用大模型接入企業(yè)應(yīng)用系統(tǒng)的時(shí)候,不僅要考慮模型體驗(yàn)情況,還需要考慮模型具體的精度效果,和實(shí)際應(yīng)用成本。

    MaaS提供靈活的模型開發(fā)能力,同時(shí)基于昇騰云的算力底座能力,提供了若干保障客戶商業(yè)應(yīng)用的關(guān)鍵能力。

    保障客戶系統(tǒng)應(yīng)用大模型的成本效率,按需收費(fèi),按需擴(kuò)縮的靈活成本效益資源配置方案,有效避免了資源閑置與浪費(fèi),降低了進(jìn)入AI領(lǐng)域的門檻。

    架構(gòu)強(qiáng)調(diào)高可用性,多數(shù)據(jù)中心部署確保數(shù)據(jù)與任務(wù)備份,即使遭遇故障,也能無縫切換至備用系統(tǒng),維持模型訓(xùn)練不中斷,保護(hù)長期項(xiàng)目免受時(shí)間與資源損耗,確保進(jìn)展與收益。

  • 大模型應(yīng)用開發(fā),幫助開發(fā)者快速構(gòu)建應(yīng)用

    在企業(yè)中,項(xiàng)目級復(fù)雜任務(wù)通常需要理解任務(wù)并拆解成多個(gè)問題再進(jìn)行決策,然后調(diào)用多個(gè)子系統(tǒng)去執(zhí)行。MaaS基于多個(gè)優(yōu)質(zhì)昇騰云開源大模型,提供MCP服務(wù),讓大模型準(zhǔn)確理解業(yè)務(wù)意圖,分解復(fù)雜任務(wù),沉淀出豐富的解決方案,幫助企業(yè)快速智能構(gòu)建和部署大模型應(yīng)用。

支持區(qū)域

僅“華東二”、“西南-貴陽一”和“華北-烏蘭察布一”區(qū)域支持使用MaaS。

使用流程

下表展示了MaaS的核心使用流程。

表1 MaaS使用流程

模塊

操作

說明

相關(guān)文檔

授權(quán)

配置訪問授權(quán)

對于所有用戶(包括個(gè)人用戶),需要完成ModelArts委托授權(quán)才能使用MaaS服務(wù),否則會(huì)造成您的操作出現(xiàn)不可預(yù)期的錯(cuò)誤。

在線推理服務(wù)

查看模型廣場的預(yù)置模型

ModelArts Studio大模型即服務(wù)平臺(tái)提供了豐富的開源大模型,在“模型廣場”頁面可以查看。模型詳情頁可以查看模型的詳細(xì)介紹,根據(jù)這些信息選擇合適的模型進(jìn)行訓(xùn)練、推理,接入到企業(yè)解決方案中。

在ModelArts Studio(MaaS)模型廣場查看預(yù)置模型

體驗(yàn)免費(fèi)服務(wù)

ModelArts Studio大模型即服務(wù)平臺(tái)給用戶提供了免費(fèi)服務(wù),無需部署即可一鍵體驗(yàn)預(yù)置模型服務(wù)。

在ModelArts Studio(MaaS)預(yù)置服務(wù)中體驗(yàn)免費(fèi)服務(wù)

開通預(yù)置服務(wù)的商用服務(wù)

MaaS預(yù)置服務(wù)的商用服務(wù)為企業(yè)用戶提供高性能、高可用的推理API服務(wù),支持按Token用量計(jì)費(fèi)的模式。該服務(wù)適用于需要商用級穩(wěn)定性、更高調(diào)用頻次和專業(yè)支持的場景。

在ModelArts Studio(MaaS)預(yù)置服務(wù)中開通商用服務(wù)

創(chuàng)建自定義接入點(diǎn)

MaaS支持用戶創(chuàng)建自定義接入點(diǎn),對模型進(jìn)行限流設(shè)置,通過model參數(shù)進(jìn)行調(diào)用,實(shí)現(xiàn)不同業(yè)務(wù)場景或模型版本的分流與精細(xì)化管理。

在ModelArts Studio(MaaS)創(chuàng)建自定義接入點(diǎn)

部署模型服務(wù)

ModelArts Studio大模型即服務(wù)平臺(tái)支持將模型廣場的預(yù)置模型或者自定義模型部署到計(jì)算資源上,便于在“模型體驗(yàn)”或其他業(yè)務(wù)環(huán)境中可以調(diào)用該模型。

使用ModelArts Studio(MaaS)部署模型服務(wù)

在線體驗(yàn)

模型在線體驗(yàn)

您可以在“模型體驗(yàn)”頁面,使用預(yù)置服務(wù)的商用服務(wù)、預(yù)置服務(wù)的免費(fèi)服務(wù)或者自部署的模型服務(wù)進(jìn)行功能體驗(yàn)。

ModelArts Studio(MaaS)在線體驗(yàn)

API調(diào)用

調(diào)用模型服務(wù)

您可以對預(yù)置服務(wù)的商用服務(wù)、預(yù)置服務(wù)的免費(fèi)服務(wù)或者自部署的模型服務(wù)進(jìn)行API調(diào)用。

調(diào)用ModelArts Studio(MaaS)部署的模型服務(wù)

模型管理

創(chuàng)建模型

ModelArts Studio提供了基于昇騰云算力適配的開源大模型,您可以使用這些基礎(chǔ)模型,結(jié)合自定義的模型權(quán)重文件,創(chuàng)建個(gè)人專屬的模型。創(chuàng)建成功的模型可以進(jìn)行調(diào)優(yōu)、壓縮、推理等操作。

在ModelArts Studio(MaaS)創(chuàng)建模型

模型壓縮

在ModelArts Studio大模型即服務(wù)平臺(tái)支持對模型廣場的預(yù)置模型或者自定義模型進(jìn)行壓縮,以此提升推理服務(wù)性能、降低部署成本。

使用ModelArts Studio(MaaS)壓縮模型

模型訓(xùn)練

模型調(diào)優(yōu)

完成數(shù)據(jù)集的準(zhǔn)備后,可以在ModelArts Studio大模型即服務(wù)平臺(tái)對模型廣場的預(yù)置模型或者自定義模型進(jìn)行調(diào)優(yōu)。模型調(diào)優(yōu),即使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和驗(yàn)證數(shù)據(jù)集訓(xùn)練模型。

使用ModelArts Studio(MaaS)調(diào)優(yōu)模型

應(yīng)用中心

管理應(yīng)用

MaaS應(yīng)用廣場提供了多種AI原型應(yīng)用,幫助您“一鍵復(fù)制”完成基礎(chǔ)應(yīng)用搭建。

管理MCP服務(wù)

MaaS支持本地部署和云端部署MCP服務(wù)。

  • 本地部署:不可以直接開通使用,僅提供元數(shù)據(jù)。您可以在“MCP廣場”頁面查看支持本地部署的MCP服務(wù)和JSON配置文件,然后在“MCP管理”頁面通過NPX、UVX等方式進(jìn)行部署。
  • 云端部署:可以直接在“MCP廣場”頁面開通使用,包括MCP官方、三方平臺(tái)以及MaaS云端部署的MCP服務(wù),提供SSE訪問方式。

應(yīng)用體驗(yàn)

ModelArts Studio大模型即服務(wù)平臺(tái)提供了MaaS應(yīng)用體驗(yàn)中心,為具體的應(yīng)用場景提供一整套解決方案。

在ModelArts Studio(MaaS)應(yīng)用體驗(yàn)中心查看應(yīng)用解決方案

管理與統(tǒng)計(jì)

查看服務(wù)的調(diào)用數(shù)據(jù)和監(jiān)控指標(biāo)

MaaS提供調(diào)用統(tǒng)計(jì)功能,支持查看我的服務(wù)、預(yù)置服務(wù)的商用服務(wù)、預(yù)置服務(wù)的免費(fèi)服務(wù)在指定時(shí)間段內(nèi)的調(diào)用數(shù)據(jù)和監(jiān)控指標(biāo)詳情,包括總調(diào)用次數(shù)、總調(diào)用失敗次數(shù)、調(diào)用總Tokens數(shù)、輸入Tokens數(shù)、輸出Tokens數(shù)、端到端時(shí)延等信息,并以分鐘為最小時(shí)間粒度展示數(shù)據(jù)趨勢,幫助您了解服務(wù)的使用情況和性能變化,從而更有效地進(jìn)行模型評估、問題定位、故障排除和性能優(yōu)化。

查看ModelArts Studio(MaaS)調(diào)用數(shù)據(jù)和監(jiān)控指標(biāo)

ai大模型生態(tài)簡介常見問題

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  • 盤古大模型致力于深耕行業(yè),打造金融、政務(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。

  • ModelArts模型訓(xùn)練旨在提升開發(fā)者模型訓(xùn)練的開發(fā)效率及訓(xùn)練性能。提供了可視化作業(yè)管理、資源管理、版本管理等功能,基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法及強(qiáng)化學(xué)習(xí)的模型訓(xùn)練自動(dòng)超參調(diào)優(yōu);預(yù)置和調(diào)優(yōu)常用模型,簡化模型開發(fā)和全流程訓(xùn)練管理。

  • 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)。

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