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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(yíng)服務(wù)模式,實(shí)現(xiàn)全場(chǎng)景模型經(jīng)驗(yàn)沉淀、全流程運(yùn)營(yíng)賦能產(chǎn)業(yè),快速孵化模型場(chǎng)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(cè)大模型

文檔與學(xué)習(xí)成長(zhǎng) 盤古模型 盤古模型 什么是盤古模型 盤古預(yù)測(cè)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(chǎng)景化AI案例,助力AI賦能千行百業(yè)

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(chǎng)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(chǎng)景模型三層架構(gòu)

盤古NLP大模型

體驗(yàn) 政企知識(shí)檢索 智能創(chuàng)意營(yíng)銷 行業(yè)API助手 行業(yè)研發(fā)助手 政企會(huì)議助手 文檔與學(xué)習(xí)成長(zhǎng) 盤古模型 盤古模型 什么是盤古模型 盤古NLP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)

盤古科學(xué)計(jì)算大模型

提供高精度的全球模型,無(wú)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(zhǎng) 盤古模型 盤古模型 什么是盤古模型 盤古科學(xué)計(jì)算模型能力與規(guī)格 盤古模型用戶指南 如何調(diào)用盤古模型API 查看全部 AI Gallery百模千態(tài)社區(qū)

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(zhǎng) 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(chǎng)景

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天尊大模型AIGC場(chǎng)景解決方案

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人工智能AI大模型技術(shù)研發(fā)定制服務(wù)

公司集成了世界領(lǐng)先的底層模型,具備打通跨模型和工具鏈的平臺(tái),提供從需求分析、數(shù)據(jù)收集、模型設(shè)計(jì)、訓(xùn)練優(yōu)化、評(píng)估、系統(tǒng)集成、用戶界面設(shè)計(jì)、部署維護(hù)、合規(guī)性檢查、技術(shù)支持、性能監(jiān)控、擴(kuò)展性設(shè)計(jì)、定制服務(wù)到持續(xù)研發(fā)一站式AI模型定制研發(fā)服務(wù)。光啟慧語(yǔ)是一家圍繞模型全棧開(kāi)展技術(shù)研發(fā)和產(chǎn)

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數(shù)據(jù)質(zhì)量。4. 模型訓(xùn)練:?設(shè)計(jì)調(diào)優(yōu)方案,實(shí)施模型訓(xùn)練,并進(jìn)行模型評(píng)測(cè)。?熟悉盤古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:?提供基于模型能力的Agent開(kāi)發(fā)和應(yīng)用對(duì)接服務(wù)。?具備良好的軟件開(kāi)發(fā)和溝通能力,實(shí)現(xiàn)模型與應(yīng)用的無(wú)縫對(duì)接。6. 模型運(yùn)維: ?提供技

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我要進(jìn)入ai大模型

應(yīng)用場(chǎng)景

近年來(lái),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(chǎng)景越來(lái)越多,有自動(dòng)駕駛、大模型、AIGC、科學(xué)AI等不同行業(yè)。AI人工智能的實(shí)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(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)帶寬等基礎(chǔ)設(shè)施,即“大算力、大存力、大運(yùn)力”的AI基礎(chǔ)大設(shè)施底座,讓算力發(fā)展不要偏斜。

從過(guò)去的經(jīng)典AI,到今天人人談?wù)摰拇竽P停詣?dòng)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(jí)的爆發(fā)增長(zhǎng),對(duì)存儲(chǔ)基礎(chǔ)設(shè)施也帶來(lái)全新的挑戰(zhàn)。

  1. 高吞吐的數(shù)據(jù)訪問(wèn)挑戰(zhàn):隨著企業(yè)使用 GPU/NPU 越來(lái)越多,底層存儲(chǔ)的 IO 已經(jīng)跟不上計(jì)算能力,企業(yè)希望存儲(chǔ)系統(tǒng)能提供高吞吐的數(shù)據(jù)訪問(wèn)能力,充分發(fā)揮 GPU/NPU 的計(jì)算性能,包括訓(xùn)練數(shù)據(jù)的讀取,以及為了容錯(cuò)做的檢查點(diǎn)(以下簡(jiǎn)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(jì)算對(duì) I/O 的等待,而 Checkpoint主要要求高吞吐、減少訓(xùn)練中斷的時(shí)間。
  2. 文件接口方式的數(shù)據(jù)共享訪問(wèn):由于 AI 架構(gòu)需要使用到大規(guī)模的計(jì)算集群(GPU/NPU服務(wù)器),集群中的服務(wù)器訪問(wèn)的數(shù)據(jù)來(lái)自一個(gè)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)源,即一個(gè)共享的存儲(chǔ)空間。這種共享訪問(wèn)的數(shù)據(jù)有諸多好處,它可以保證不同服務(wù)器上訪問(wèn)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(lái)的數(shù)據(jù)冗余等。另外以 AI 生態(tài)中非常流行的開(kāi)源深度學(xué)習(xí)框架PyTorch為例,PyTorch默認(rèn)會(huì)通過(guò)文件接口訪問(wèn)數(shù)據(jù),AI算法開(kāi)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(chǔ)訪問(wèn)方式。

如果您想了解更多本方案相關(guān)信息,或在方案使用過(guò)程中存在疑問(wèn),可通過(guò)方案咨詢渠道,尋求專業(yè)人員支持。

方案架構(gòu)

針對(duì)AI訓(xùn)練場(chǎng)景中面臨的問(wèn)題,華為云提供了基于 對(duì)象存儲(chǔ) 服務(wù) OBS +高性能文件服務(wù) SFS Turbo的AI云存儲(chǔ)解決方案,如所示,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(dòng),您可以通過(guò)SFS Turbo HPC型文件系統(tǒng)來(lái)加速對(duì)OBS對(duì)象存儲(chǔ)中的數(shù)據(jù)訪問(wèn),并將生成的結(jié)果數(shù)據(jù)異步持久化到OBS對(duì)象存儲(chǔ)中長(zhǎng)期低成本保存。

圖1 基于OBS+SFS Turbo的華為云AI云存儲(chǔ)解決方案

方案優(yōu)勢(shì)

華為云AI云存儲(chǔ)解決方案的主要優(yōu)勢(shì)如下所示。

表1 華為云AI云存儲(chǔ)解決方案的主要優(yōu)勢(shì)

序號(hào)

主要優(yōu)勢(shì)

詳細(xì)描述

1

存算分離,資源利用率高

GPU/NPU算力和SFS Turbo存儲(chǔ)解耦,各自按需擴(kuò)容,資源利用率提升。

2

SFS Turbo高性能,加速訓(xùn)練過(guò)程

  • 訓(xùn)練數(shù)據(jù)集高速讀取,避免GPU/NPU因存儲(chǔ)I/O等待產(chǎn)生空閑,提升GPU/NPU利用率。
  • 大模型TB級(jí)Checkpoint文件秒級(jí)保存和加載,減少訓(xùn)練任務(wù)中斷時(shí)間。
  • 提供AITurbo SDK,加速Checkpoint保存和加載。

3

數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出異步化,不占用訓(xùn)練任務(wù)時(shí)長(zhǎng),無(wú)需部署外部遷移工具

  • 訓(xùn)練任務(wù)開(kāi)始前將數(shù)據(jù)從OBS導(dǎo)入到SFS Turbo,訓(xùn)練過(guò)程中寫(xiě)入到SFS Turbo的Checkpoint數(shù)據(jù)異步導(dǎo)出到OBS,均不占用訓(xùn)練任務(wù)時(shí)長(zhǎng)。
  • SFS Turbo和OBS存儲(chǔ)服務(wù)之間數(shù)據(jù)直接導(dǎo)入導(dǎo)出,無(wú)需部署外部數(shù)據(jù)拷貝機(jī)器及工具。

4

冷熱數(shù)據(jù)自動(dòng)流動(dòng),降低存儲(chǔ)成本

  • SFS Turbo支持自定義數(shù)據(jù)淘汰策略,冷數(shù)據(jù)自動(dòng)分級(jí)到OBS,釋放高性能存儲(chǔ)空間用于接收新的熱數(shù)據(jù)。
  • 訪問(wèn)冷數(shù)據(jù)時(shí)SFS Turbo從OBS自動(dòng)加載數(shù)據(jù)提升訪問(wèn)性能。

5

AI開(kāi)發(fā)平臺(tái) 、生態(tài)兼容

pytorch、mindspore等主流AI應(yīng)用框架,kubernetes容器引擎、算法開(kāi)發(fā)場(chǎng)景通過(guò)文件語(yǔ)義訪問(wèn)共享數(shù)據(jù),無(wú)需適配開(kāi)發(fā)。

如果您想了解更多本方案相關(guān)信息,或在方案使用過(guò)程中存在疑問(wèn),可通過(guò)方案咨詢渠道,尋求專業(yè)人員支持。

我要進(jìn)入ai大模型常見(jiàn)問(wèn)題

更多常見(jiàn)問(wèn)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(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。

  • 模型轉(zhuǎn)換,即將開(kāi)源框架的網(wǎng)絡(luò)模型(如Caffe、TensorFlow等),通過(guò)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(wú)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(guò)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。

  • 華為云Serverless技術(shù)極大的優(yōu)化了AI應(yīng)用開(kāi)發(fā)過(guò)程,一鍵部署AI應(yīng)用、提升開(kāi)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(wú)需關(guān)注底層技術(shù)細(xì)節(jié)。

  • 在自然語(yǔ)言處理(NLP)領(lǐng)域中,使用語(yǔ)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(jiǎn)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。

  • 知識(shí)圖譜(KG)和大語(yǔ)言模型(LLM)都是知識(shí)的表示形式。KG是符號(hào)化的知識(shí)庫(kù),具備一定推理能力,且結(jié)果可解釋性較好。但存在構(gòu)建成本高、泛化能力不足、更新難等不足。

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