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場景介紹 在線將AI應(yīng)用部署到帶一定AI算力的邊緣設(shè)備上。AI應(yīng)用在邊緣計算設(shè)備上推理，在云上管理，并支持業(yè)務(wù)系統(tǒng)集成 挑戰(zhàn) AI需求多樣，需靈活迭代更新AI應(yīng)用；模型在邊緣運行，需保障模型商用安全；邊緣資源優(yōu)先，需高效利用；部分場景需本地運維 產(chǎn)品價值 便捷更新與擴展AI應(yīng)用 支持A
賦能千行萬業(yè) 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)
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) 查看全部 學習資源 學習資源 AI開發(fā)基本流程介紹 自動學習簡介 使用預(yù)置算法構(gòu)建模型 使用自定義算法構(gòu)建模型 查看全部 即刻領(lǐng)取 免費試用 產(chǎn)品 開啟您的大模型之旅 企業(yè)免費試用
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)
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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)
AI科學計算服務(wù) AI科學計算服務(wù) AI科學計算服務(wù)（AI for Science Service），是一個致力于將人工智能技術(shù)與科學研究相結(jié)合的創(chuàng)新平臺。 面向生物醫(yī)藥、計算化學、地球科學、電磁學、流體等科學領(lǐng)域，提供開箱即用的澎湃算力及調(diào)度能力， 內(nèi)置豐富的各領(lǐng)域AI模型、分
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(wù) 人臉識別模型目前提供授權(quán)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(wù)。 授權(quán)認證：需先進行授權(quán)認證，才能夠正常使用人臉識別服務(wù)；
《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?；谌A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
云塢網(wǎng)絡(luò)專注于利用先進的AI云計算、大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)，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(wù)，幫助客戶實現(xiàn)更多的個性化功能和業(yè)務(wù)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(gòu)建企業(yè)級AI應(yīng)用；團隊擁有成熟的軟件工程技術(shù)和管理能力。6. 大模型使用的技術(shù)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(yīng)用對接集成，以及進行日常巡檢、故障處理、模型升級等服務(wù)。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
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，提供從需求分析、數(shù)據(jù)收集、模型設(shè)計、訓(xùn)練優(yōu)化、評估、系統(tǒng)集成、用戶界面設(shè)計、部署維護、合規(guī)性檢查、技術(shù)支持、性能監(jiān)控、擴展性設(shè)計、定制服務(wù)到持續(xù)研發(fā)一站式AI大模型定制研發(fā)服務(wù)。光啟慧語是一家圍繞大模型全棧開展技術(shù)研發(fā)和產(chǎn)品
數(shù)據(jù)質(zhì)量。4. 模型訓(xùn)練：?設(shè)計調(diào)優(yōu)方案，實施模型訓(xùn)練，并進行模型評測。?熟悉盤古大模型工作流和云服務(wù)操作，確保模型效果優(yōu)化。5. 應(yīng)用工程：?提供基于大模型能力的Agent開發(fā)和應(yīng)用對接服務(wù)。?具備良好的軟件開發(fā)和溝通能力，實現(xiàn)大模型與應(yīng)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(wù)是太杉AIGC解決方案的人工服務(wù)，是以AI應(yīng)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(wù)是太
了解詳情 盤古預(yù)測大模型 盤古預(yù)測大模型是面向結(jié)構(gòu)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(gòu)建圖網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)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(wù)、機械、航天航空等領(lǐng)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(wù)OBS，從OBS導(dǎo)入模型創(chuàng)建為AI應(yīng)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。
模型訓(xùn)練亮點特性 收起 展開 訓(xùn)練模式選擇 收起 展開 針對常見AI引擎，ModelArts提供訓(xùn)練模式選擇，支持用戶根據(jù)實際場景獲取不同的診斷信息。在訓(xùn)練作業(yè)創(chuàng)建頁面，支持普通模式、高性能模式和故障診斷模式，默認設(shè)置為普通模式。 了解更多 收起 展開 分布式訓(xùn)練 收起 展開 主要介紹基于Pyt
EulerOS，在千萬量級核數(shù)規(guī)模下，對 CPU、內(nèi)存資源規(guī)格進行不停機調(diào)整，無中斷算力升級 一直加速一直快 一直加速一直快 大模型底層智能調(diào)度：首創(chuàng)大模型QoS保障，智能全域調(diào)度，算力分配長穩(wěn)態(tài)運行，一直加速一直快 業(yè)務(wù)應(yīng)用智能加速：業(yè)界首個X86業(yè)務(wù)應(yīng)用智能加速，覆蓋網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用、
0%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)式推薦算法，實現(xiàn)了語句級+負載級智能索引推薦，將效率從小時級別提升到秒級，并在benchmark測試中實測性能提升了約40倍。 GaussDB數(shù)據(jù)庫模型 產(chǎn)品優(yōu)勢 高性能 性能強勁，32節(jié)點規(guī)模下提供高達1500萬tp
000.00元/年 免費AI客服電話-智能AI客戶聯(lián)絡(luò)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(luò)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(shù)數(shù)據(jù)整合識別、響應(yīng)飛速提升 免費AI客服電話-多輪會話 領(lǐng)先的
.email域名注冊 什么是.email域名注冊？ 域名注冊（Domain Registration）是用戶付費獲取Internet上某一域名一段時間使用權(quán)的過程。華為云域名注冊服務(wù)提供域名的注冊、購買、實名認證以及管理功能。 華為云的域名注冊服務(wù)與新網(wǎng)合作，因此通過華為云注冊的
應(yīng)用場景 AI技術(shù)應(yīng)用場景--視覺處理與識別 AI技術(shù)應(yīng)用場景--語音識別 AI技術(shù)應(yīng)用場景--自然語言處理 AI技術(shù)應(yīng)用場景--推薦系統(tǒng) AI技術(shù)應(yīng)用場景--知識圖譜 AI技術(shù)應(yīng)用場景--視覺處理與識別 AI技術(shù)應(yīng)用場景--語音識別 AI技術(shù)應(yīng)用場景--自然語言處理 AI技術(shù)應(yīng)用場景--推薦系統(tǒng)
應(yīng)用場景 AI技術(shù)應(yīng)用場景--視覺處理與識別 AI技術(shù)應(yīng)用場景--語音識別 AI技術(shù)應(yīng)用場景--自然語言處理 AI技術(shù)應(yīng)用場景--推薦系統(tǒng) AI技術(shù)應(yīng)用場景--知識圖譜 AI技術(shù)應(yīng)用場景--視覺處理與識別 AI技術(shù)應(yīng)用場景--語音識別 AI技術(shù)應(yīng)用場景--自然語言處理 AI技術(shù)應(yīng)用場景--推薦系統(tǒng)
ai模型推薦
搜索大模型插件通過模型服務(wù)將AI能力集成到Elasticsearch集群中，實現(xiàn)語義向量搜索、語義排序等高級功能。其核心流程是基于業(yè)務(wù)需求（如語義搜索、智能推薦）定義模型類型（Embedding/Rerank等），并綁定對應(yīng)的AI服務(wù)地址，確保上層應(yīng)用能通過向量索引正確調(diào)用服務(wù)接口。
- 語義搜索：依賴Embedding模型服務(wù)，將文本轉(zhuǎn)換為向量，實現(xiàn)相似性檢索。
- 智能推薦：組合使用Embedding模型服務(wù)（生成用戶/物品向量）和Rerank模型服務(wù)，優(yōu)化推薦結(jié)果排序。
前提條件
確認Elasticsearch集群已啟用搜索大模型插件，操作指導(dǎo)請參見開啟搜索大模型插件。
支持的模型服務(wù)
搜索大模型插件支持接入多種模型服務(wù)，具體支持的模型服務(wù)清單如表1 支持的模型服務(wù)所示。
獲取獨享版集群的訪問地址
- 登錄 云搜索服務(wù) 管理控制臺。
- 在左側(cè)導(dǎo)航欄，選擇“集群管理 > Elasticsearch”。
- 在集群列表，單擊目標集群名稱，進入集群詳情頁。
- 選擇“依賴服務(wù)管理”頁簽，進入依賴服務(wù)列表。
- 在依賴服務(wù)列表，選擇目標服務(wù)，單擊操作列的“查看詳情”跳轉(zhuǎn)到獨享版集群的基本信息頁面。
- 獲取“內(nèi)網(wǎng)訪問IPv4地址”即獨享版集群的訪問地址，后續(xù)配置模型服務(wù)需要使用。
圖1 獲取集群訪問地址
登錄Kibana
登錄Kibana進入命令執(zhí)行頁面。Elasticsearch集群支持多種客戶端訪問，本文僅以 CSS 服務(wù)集成的Kibana為例介紹配置指導(dǎo)。
- 登錄 云搜索 服務(wù)管理控制臺。
- 在左側(cè)導(dǎo)航欄，選擇“集群管理 > Elasticsearch”。
- 在集群列表，選擇目標集群，單擊操作列的“Kibana”，登錄Kibana。
- 在Kibana左側(cè)導(dǎo)航欄選擇“Dev Tools”，進入操作頁面。
控制臺左側(cè)是命令輸入框，其右側(cè)的三角形圖標為執(zhí)行按鈕，右側(cè)區(qū)域則顯示執(zhí)行結(jié)果。
配置模型服務(wù)
當模型創(chuàng)建完成后，根據(jù)業(yè)務(wù)需要配置模型服務(wù)。下面介紹了各類模型服務(wù)的配置指導(dǎo)。
管理模型服務(wù)
搜索大模型插件深度集成Kibana命令行界面（CLI），支持對模型服務(wù)進行更新、監(jiān)控、擴縮容等全生命周期管理。如表4所示，可以通過標準CLI命令執(zhí)行更新（update）、刪除（delete）等核心操作管理模型服務(wù)。
|
操作類型 |
API命令 |
請求示例 |
響應(yīng)示例 |
|---|---|---|---|
|
更新模型服務(wù) |
POST _inference/model_service/{service_name}/update |
更新Embedding模型服務(wù)： POST _inference/model_service/pangu_vector/update
{
"description": "搜索大模型-語義向量化模型更新",
"service_config": {
"semantic_vector": {
"service_urls": ["http://{endpoint}/app/search/v1/vector"],
"timeout_ms": 60000
}
}
} |
返回更新后的模型服務(wù)信息： {
"service_name" : "pangu_vector",
"service_type" : "remote",
"description" : "搜索大模型-語義向量化模型更新",
"create_time" : 1747966388508,
"service_config" : {
"semantic_vector" : {
"embedding_type" : "query2doc",
"service_urls" : [
"http://{endpoint}/app/search/v1/vector"],
"method" : "POST",
"timeout_ms" : 60000,
"max_conn" : 200,
"security" : false,
"dimension" : "768",
"algorithm" : "GRAPH",
"metric" : "inner_product"
}
}
} |
|
檢查模型服務(wù)連通性 |
GET _inference/model_service/{service_name}/check |
檢查Embedding模型服務(wù)的連通性： GET _inference/model_service/pangu_vector/check |
{
"acknowledged" : true
} |
|
查看模型服務(wù) |
|
查看Embedding模型服務(wù)的配置信息： GET _inference/model_service/pangu_vector |
返回模型服務(wù)信息： {
"count" : 1,
"model_service_configs" : [
{
"service_name" : "pangu_vector",
"service_type" : "remote",
"description" : "搜索大模型-語義向量化模型",
"create_time" : 1747966388508,
"service_config" : {
"semantic_vector" : {
"embedding_type" : "query2doc",
"service_urls" : ["http://{endpoint}/app/search/v1/vector"],
"method" : "POST",
"timeout_ms" : 60000,
"max_conn" : 200,
"security" : false,
"dimension" : "768",
"algorithm" : "GRAPH",
"metric" : "inner_product"
}
}
}
]
} |
|
刪除模型服務(wù)配置（刪除后，索引將無法使用該模型服務(wù)） |
DELETE _inference/model_service/{service_name} |
刪除Embedding模型服務(wù)配置： DELETE _inference/model_service/pangu_vector |
{
"acknowledged" : true
} |
|
設(shè)置模型服務(wù)的數(shù)量上限（最多支持創(chuàng)建幾個模型服務(wù)） |
PUT _cluster/settings
{
"transient": {
"pg_search.inference.max_inference_model_service": 100 //最大值是1000，最小值是1，默認值是100。
}
} |
設(shè)置模型服務(wù)的數(shù)量上限為10： PUT _cluster/settings
{
"transient": {
"pg_search.inference.max_inference_model_service": 10
}
} |
{
"acknowledged" : true,
"persistent" : { },
"transient" : {
"pg_search" : {
"inference" : {
"max_inference_model_service" : "10"
}
}
}
} |
ai模型推薦常見問題
更多常見問題 >>-
模型轉(zhuǎn)換，即將開源框架的網(wǎng)絡(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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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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近年來越來越多的行業(yè)采用AI技術(shù)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(wù)結(jié)合時常常依賴于業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的采集、處理、模型訓(xùn)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(yīng)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(shù)的普惠。本議題將分享ModelArts的主要關(guān)鍵技術(shù)和應(yīng)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(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。
-
AI一站式開發(fā)平臺ModelArts橫空出世，零基礎(chǔ)AI開發(fā)人員的福音。學習本課程，帶你了解AI模型訓(xùn)練，不會編程、不會算法、不會高數(shù)，一樣可以構(gòu)建出自己專屬的AI模型。
-
隨著邊緣設(shè)備數(shù)量指數(shù)級增長，以及設(shè)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(yīng)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(shù)的相關(guān)研究和應(yīng)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)：
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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)。 -
數(shù)據(jù)中心AI模型開發(fā)
使用電信領(lǐng)域一站式模型開發(fā)服務(wù)，從數(shù)據(jù)預(yù)處理，到特征提取、模型訓(xùn)練、模型驗證，本服務(wù)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(lǐng)域模型。