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[快速入門]ai模型參數(shù)
盤古NLP大模型

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

大模型混合云

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盤古預測大模型

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盤古多模態(tài)大模型

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盤古行業(yè)大模型

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盤古科學計算大模型

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AI大模型 算法備案

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湘江鯤鵬目前在人工智能模型領域擁有算力、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

企業(yè)級AI模型開發(fā)

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

大模型及AI應用配套服務

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人工智能AI大模型技術研發(fā)定制服務

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

博匠行業(yè)AI大模型專業(yè)服務

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

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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。

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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。

流水線參數(shù)使用

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

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文檔數(shù)據(jù)庫服務DDS參數(shù)模板管理_MongoDB參數(shù)管理_華為云

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

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華為云CodeArts API_批量添加請求體參數(shù)

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)。

  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。
  2. 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。

如果您想了解更多本方案相關信息,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

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。

圖1 基于OBS+SFS Turbo的華為云AI云存儲解決方案

方案優(yōu)勢

華為云AI云存儲解決方案的主要優(yōu)勢如下所示。

表1 華為云AI云存儲解決方案的主要優(yōu)勢

序號

主要優(yōu)勢

詳細描述

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。

2

SFS Turbo高性能,加速訓練過程

  • 訓練數(shù)據(jù)集高速讀取,避免GPU/NPU因存儲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,減少訓練任務中斷時間。
  • 提供AITurbo SDK,加速Checkpoint保存和加載。

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

  • 訓練任務開始前將數(shù)據(jù)從OBS導入到SFS Turbo,訓練過程中寫入到SFS Turbo的Checkpoint數(shù)據(jù)異步導出到OBS,均不占用訓練任務時長。
  • SFS Turbo和OBS存儲服務之間數(shù)據(jù)直接導入導出,無需部署外部數(shù)據(jù)拷貝機器及工具。

4

冷熱數(shù)據(jù)自動流動,降低存儲成本

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

5

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)。

如果您想了解更多本方案相關信息,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。

  • 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。

  • 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。

  • 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。

  • 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。

  • 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):