訓練和部署盤古系列模型、三方開源模型請登錄 ModelArts Studio控制臺 模型系列 N1 小參數(shù)量 慢思維 N2 中參數(shù)量 慢思維 長序列 N4 大參數(shù)量 超大參數(shù)718B MOE 簡介 輕量化模型 盤古NLP十億級大模型,是華為云研發(fā)的盤古系列大模型中的輕量級自然語言
賦能千行萬業(yè) 全鏈路專業(yè)服務,讓大模型從可用到好用 · 6大階段30+專業(yè)服務,覆蓋大模型建設全流程,加速政企落地大模型 · 創(chuàng)新運營服務模式,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用 大模型混合云十大創(chuàng)新技術 大模型混合云十大創(chuàng)新技術 了解詳情 十大創(chuàng)新技術
文檔與學習成長 盤古大模型 盤古大模型 什么是盤古大模型 盤古預測大模型能力與規(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應用 豐富多樣的AI訓練數(shù)據(jù)集 場景化AI案例,助力AI賦能千行百業(yè)
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類基礎大模型、L1行業(yè)大模型及L2場景模型三層架構 盤古大模型是面向B端行業(yè)的大模型,包含L0中5類基礎大模型、L1行業(yè)大模型及L2場景模型三層架構
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。 文檔與學習成長 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 用戶指南 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)
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AI開發(fā)平臺ModelArts入門 AI平臺ModelArts入門 面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺,可快速創(chuàng)建和部署模型,管理全周期AI工作流,助力千行百業(yè)智能升級 面向開發(fā)者的一站式AI開發(fā)平臺,可快速創(chuàng)建和部署模型,管理全周期AI工作流,助力千行百業(yè)智能升級 購買 控制臺 專家咨詢
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智慧監(jiān)控AI模型綜合集成了人臉識別模型、安全帽識別模型、口罩佩戴識別模型、車牌識別模型、車輛占道識別模型5種AI模型。一,人臉識別服務 人臉識別模型目前提供授權認證、模型加載、人臉注冊、人臉識別、人臉刪除、特征提取六個接口服務。 授權認證:需先進行授權認證,才能夠正常使用人臉識別服務;
《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域擁有算力、數(shù)據(jù)、算法三大關鍵要素的經(jīng)驗積累,構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)服務覆蓋從前期咨詢、規(guī)劃設計,到數(shù)據(jù)工程、模型訓練,再到應用工程及模型運維的完整流程?;谌A為盤古提供的AI專業(yè)服務包,致力于為企業(yè)提供一站式人工智能解決方案
云塢網(wǎng)絡專注于利用先進的AI云計算、大數(shù)據(jù)和人工智能技術,為企業(yè)提供卓越的ChatGPT行業(yè)解決方案。幫助企業(yè)快速實現(xiàn)數(shù)字化、智能化和綠色化轉(zhuǎn)型。 系統(tǒng)定制開發(fā):我們可以為客戶提供系統(tǒng)的定制開發(fā)服務,幫助客戶實現(xiàn)更多的個性化功能和業(yè)務流程需求。,數(shù)據(jù)遷移:我們幫助客戶將現(xiàn)有系統(tǒng)的
angChain等流行的大模型開發(fā)框架,構建企業(yè)級AI應用;團隊擁有成熟的軟件工程技術和管理能力。6. 大模型使用的技術支持,用戶使用大模型平臺,解答用戶使用過程遇到的問題;大模型與應用對接集成,以及進行日常巡檢、故障處理、模型升級等服務。4. 工業(yè)數(shù)據(jù)模型(CAD模型、CAE模
太杉天尊大模型AIGC場景解決方案是以AI場景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)。具備自研的行業(yè)模型能力,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。太杉天尊大模型AIGC場景解決方案,是一款專為滿足政府企
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和算法,能夠基于業(yè)務場景,支持大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和復雜的模型訓練,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、可靠的技術服務,以滿足業(yè)務目標。 加上在生命健康領域的行業(yè)積累,有能力打造AI原生的創(chuàng)新
數(shù)據(jù)質(zhì)量。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。?熟悉盤古大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:?提供基于大模型能力的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)大模型與應用的無縫對接。6. 模型運維: ?提供技
天尊大模型AIGC場景解決方案配套服務是太杉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。天尊大模型AIGC場景解決方案配套服務是太
了解詳情 盤古預測大模型 盤古預測大模型是面向結(jié)構化類數(shù)據(jù),基于10類2000個基模型空間,通過模型推薦、融合兩步優(yōu)化策略,構建圖網(wǎng)絡架構AI模型。 了解詳情 盤古科學計算大模型 科學計算大模型是面向氣象、醫(yī)藥、水務、機械、航天航空等領域,采用AI數(shù)據(jù)建模和AI方程求解的方法;從海
ModelArts支持本地準備模型包,編寫模型配置文件和模型推理代碼,將準備好的模型包上傳至對象存儲服務OBS,從OBS導入模型創(chuàng)建為AI應用。 制作模型包,則需要符合一定的模型包規(guī)范。模型包里面必需包含“model”文件夾,“model”文件夾下面放置模型文件,模型配置文件,模型推理代碼文件。
ModelArts模型訓練 ModelArts模型訓練簡介 ModelArts模型訓練,俗稱“建模”,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。
后會自動出現(xiàn)參數(shù)列表。 鼠標移至參數(shù)名稱,可以快速將該參數(shù)設置為流水線參數(shù)并能直接引用該參數(shù)。 八、完成參數(shù)引用后,保存信息,然后單擊“保存并運行”,彈出“運行配置”側(cè)滑框,可查看“運行參數(shù)配置”。 運行時參數(shù)值默認為添加參數(shù)時為參數(shù)設置的默認值,可根據(jù)需要進行修改。流水線運行時
生命周期內(nèi)的安全保護。 AI-Native自治,管理智能高效 參數(shù)自調(diào)優(yōu) 當前已經(jīng)覆蓋了500+重點參數(shù),通過深度強化學習與全局調(diào)優(yōu)算法,結(jié)合不同業(yè)務負載模型進行針對性調(diào)優(yōu),相比DBA人工根據(jù)經(jīng)驗調(diào)優(yōu),性能提升30%的同時,耗費時間從天下降到分鐘級。 智能索引推薦 通過啟發(fā)式推薦
據(jù)的運算態(tài)加密,從而實現(xiàn)數(shù)據(jù)全生命周期內(nèi)的安全保護。 AI-Native自治,管理智能高效 AI-Native自治,管理智能高效 參數(shù)自調(diào)優(yōu) 當前已經(jīng)覆蓋了500+重點參數(shù),通過深度強化學習與全局調(diào)優(yōu)算法,結(jié)合不同業(yè)務負載模型進行針對性調(diào)優(yōu),相比DBA人工根據(jù)經(jīng)驗調(diào)優(yōu),性能提升30%的同時,耗費時間從天下降到分鐘級。
輕松地創(chuàng)建一個新數(shù)據(jù)庫參數(shù)模板,修改所需參數(shù)并應用到數(shù)據(jù)庫實例,用以使用新數(shù)據(jù)庫參數(shù)模板。 文檔數(shù)據(jù)庫服務DDS參數(shù)模板與實例建立關聯(lián)后,如果修改了參數(shù)模板中的參數(shù),那么使用該參數(shù)模板的所有實例,都將獲得該參數(shù)模板中對應參數(shù)的更新。 文檔數(shù)據(jù)庫服務DDS參數(shù)模板使用場景 文檔數(shù)據(jù)庫服務DDS參數(shù)模板使用場景
000.00元/年 免費AI客服電話-智能AI客戶聯(lián)絡中心-AI智能電話機器特征 免費AI客服電話-智能AI客戶聯(lián)絡中心-AI智能電話機器特征 免費AI客服電話-內(nèi)置ASR引擎 支持ASR,NLP,NLU,TTS等技術數(shù)據(jù)整合識別、響應飛速提升 免費AI客服電話-多輪會話 領先的
在接口中單擊請求參數(shù)的“body”頁簽,選擇“raw”,單擊參數(shù)的“類型”,選擇引用的數(shù)據(jù)模型,保存接口,即可完成數(shù)據(jù)模型的引用。 CodeArts API支持7種公共模型定義:數(shù)據(jù)模型、公共響應、公共參數(shù)、公共請求體、公共示例、安全模型、公共響應頭。除了數(shù)據(jù)模型,其他公共模型的引用也可讓開發(fā)者完成批量操作,避免重復作業(yè)。
ai模型參數(shù)
應用場景
近年來,AI快速發(fā)展并應用到很多領域中,AI新產(chǎn)品掀起一波又一波熱潮,AI應用場景越來越多,有自動駕駛、大模型、AIGC、科學AI等不同行業(yè)。AI人工智能的實現(xiàn)需要大量的基礎設施資源,包括高性能算力,高速存儲和網(wǎng)絡帶寬等基礎設施,即“大算力、大存力、大運力”的AI基礎大設施底座,讓算力發(fā)展不要偏斜。
從過去的經(jīng)典AI,到今天人人談論的大模型,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,對存儲基礎設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 架構需要使用到大規(guī)模的計算集群(GPU/NPU服務器),集群中的服務器訪問的數(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器上訪問數(shù)據(jù)的一致性,減少不同服務器上分別保留數(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習框架PyTorch為例,PyTorch默認會通過文件接口訪問數(shù)據(jù),AI算法開發(fā)人員也習慣使用文件接口,因此文件接口是最友好的共享存儲訪問方式。
方案架構
針對AI訓練場景中面臨的問題,華為云提供了基于 對象存儲 服務 OBS +高性能文件服務 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,加速訓練過程 |
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3 |
數(shù)據(jù)導入導出異步化,不占用訓練任務時長,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模型參數(shù)常見問題
更多常見問題 >>-
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。
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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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近年來越來越多的行業(yè)采用AI技術提升效率、降低成本,然而AI落地的過程確并不容易,AI在具體與業(yè)務結(jié)合時常常依賴于業(yè)務數(shù)據(jù)的采集、處理、模型訓練、調(diào)優(yōu)、編排、部署和運維等很多環(huán)節(jié)。華為云ModelArts是全流程AI開發(fā)平臺,包含了AI應用的開發(fā)、部署和分享交易,通過解決AI開發(fā)各個環(huán)節(jié)所遇到的核心問題,ModelArts有效解決了AI落地難的問題,將極大促進AI技術的普惠。本議題將分享ModelArts的主要關鍵技術和應用案例。
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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應用的全流程開發(fā)過程。包含數(shù)據(jù)處理、模型訓練、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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AI一站式開發(fā)平臺ModelArts橫空出世,零基礎AI開發(fā)人員的福音。學習本課程,帶你了解AI模型訓練,不會編程、不會算法、不會高數(shù),一樣可以構建出自己專屬的AI模型。
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隨著邊緣設備數(shù)量指數(shù)級增長,以及設備性能的提升,數(shù)據(jù)量爆發(fā)式增長,數(shù)據(jù)規(guī)模已由原來的EB級擴展到ZB級。數(shù)據(jù)回傳中心云處理成本太高,邊緣計算的價值已經(jīng)被證明。數(shù)據(jù)在哪,計算就應在哪,人工智能正逐步向邊緣遷移,將云上AI能力下沉到邊緣節(jié)點,做到本地處理,打通AI的最后一公里。雖然邊緣AI技術的相關研究和應用都有著顯著的進展,然而在成本、性能、安全方面仍有諸多挑戰(zhàn):
ai模型參數(shù)教程視頻
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創(chuàng)建并應用參數(shù)組
本視頻演示了如何創(chuàng)建、編輯參數(shù)組,并應用到RDS實例的過程。 -
NAIE模型訓練服務演示
以數(shù)據(jù)中心PUE優(yōu)化為例進行模型訓練服務和數(shù)據(jù)中心PUE優(yōu)化模型生成服務操作演示,使開發(fā)者快速熟悉NAIE模型訓練服務和數(shù)據(jù)中心PUE優(yōu)化模型生成服務。 -
數(shù)據(jù)中心AI模型開發(fā)
使用電信領域一站式模型開發(fā)服務,從數(shù)據(jù)預處理,到特征提取、模型訓練、模型驗證,本服務為開發(fā)者提供開發(fā)環(huán)境、模擬驗證環(huán)境,API和一系列開發(fā)工具,幫助開發(fā)者快速高效開發(fā)電信領域模型。
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