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盤古大模型 panguLM

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盤古預(yù)測大模型

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ModelArts Studio大模型開發(fā)平臺為用戶提供了多種規(guī)格的科學(xué)計(jì)算大模型,以滿足不同場景和需求。以下是當(dāng)前支持的模型清單,您可以根據(jù)實(shí)際需求選擇最合適的模型進(jìn)行開發(fā)和應(yīng)用。

表1 盤古科學(xué)計(jì)算大模型規(guī)格清單

模型支持區(qū)域

模型名稱

模型版本及時(shí)間分辨率

說明

西南-貴陽一

Pangu-AI4S-Global-Ocean

v2.1.4(時(shí)間分辨率:24h)

2025年9月發(fā)布的版本,用于海洋基礎(chǔ)要素預(yù)測,在預(yù)測海洋基礎(chǔ)要素的同時(shí),可同步輸出基礎(chǔ)天氣要素,僅支持部署,1個(gè)推理單元部署。

Pangu-AI4S-Regional-Ocean

v2.1.4(時(shí)間分辨率:24h)

2025年3月發(fā)布的版本,用于區(qū)域海洋基礎(chǔ)要素預(yù)測,1個(gè)訓(xùn)練單元起訓(xùn)及1個(gè)實(shí)例部署。

Pangu-AI4S-Global-Ecology

v2.1.4(時(shí)間分辨率:24h)

2025年9月發(fā)布的版本,用于全球海洋生態(tài)要素預(yù)測,僅支持部署,1個(gè)訓(xùn)練單元起訓(xùn)及1個(gè)推理單元部署。

Pangu-AI4S-Regional-Ecology

v1.1.4(時(shí)間分辨率:24h)

2025年9月發(fā)布的版本,用于區(qū)域海洋生態(tài)預(yù)測,1個(gè)訓(xùn)練單元起訓(xùn)及1個(gè)推理單元部署。

Pangu-AI4S-Global-Swell

v2.1.4(時(shí)間分辨率:3h)

2025年9月發(fā)布的版本,用于全球海浪預(yù)測,僅支持部署,1個(gè)推理單元部署。

Pangu-AI4S-Regional-Swell

v1.1.4(時(shí)間分辨率:3h)

2025年9月發(fā)布的版本,用于區(qū)域海浪預(yù)測,1個(gè)訓(xùn)練單元起訓(xùn)及1個(gè)推理單元部署。

Pangu-AI4S-Global-Weather

v1.1.4(時(shí)間分辨率:1h)

2025年3月發(fā)布的版本,用于天氣基礎(chǔ)要素預(yù)測,時(shí)間分辨率為1小時(shí),1個(gè)訓(xùn)練單元起訓(xùn)及1個(gè)實(shí)例部署。

Pangu-AI4S-Global-Weather

v1.2.4(時(shí)間分辨率:3h)

2025年3月發(fā)布的版本,用于天氣基礎(chǔ)要素預(yù)測,時(shí)間分辨率為3小時(shí),1個(gè)訓(xùn)練單元起訓(xùn)及1個(gè)實(shí)例部署。

Pangu-AI4S-Global-Weather

v1.3.4(時(shí)間分辨率:6h)

2025年3月發(fā)布的版本,用于天氣基礎(chǔ)要素預(yù)測,時(shí)間分辨率為6小時(shí),1個(gè)訓(xùn)練單元起訓(xùn)及1個(gè)實(shí)例部署。

Pangu-AI4S-Global-Weather

v1.4.4(時(shí)間分辨率:24h)

2025年3月發(fā)布的版本,用于天氣基礎(chǔ)要素預(yù)測,時(shí)間分辨率為24小時(shí),1個(gè)訓(xùn)練單元起訓(xùn)及1個(gè)實(shí)例部署。

Pangu-AI4S-Global-Weather

v2.1.4(時(shí)間分辨率:6h)

2025年3月發(fā)布的版本,用于天氣基礎(chǔ)要素預(yù)測,時(shí)間分辨率為6小時(shí),預(yù)報(bào)準(zhǔn)確度更高,1個(gè)實(shí)例部署。

Pangu-AI4S-Global-Weather

v4.1.4(時(shí)間分辨率:6h)

2025年9月發(fā)布的版本,用于天氣基礎(chǔ)要素預(yù)測,相比于舊版本的精度有30%提升,時(shí)間分辨率為6小時(shí),僅支持部署,至少8個(gè)推理單元部署。

Pangu-AI4S-Regional-Weather

v1.1.4(時(shí)間分辨率:1h)

2025年9月發(fā)布的版本,用于區(qū)域中期天氣要素預(yù)測場景,1個(gè)訓(xùn)練單元起訓(xùn)及1個(gè)推理單元部署。

Pangu-AI4S-Global-Precip

v1.1.4(時(shí)間分辨率:6h)

2025年3月發(fā)布的版本,用于降水預(yù)測,支持1個(gè)實(shí)例部署推理。

Pangu-AI4S-Regional-Precip

v1.1.4(時(shí)間分辨率:1h)

2025年9月發(fā)布的版本,用于區(qū)域降水預(yù)測場景,1個(gè)訓(xùn)練單元起訓(xùn)及1個(gè)推理單元部署。

Pangu-AI4S-Regional-Pollution

v1.1.4(時(shí)間分辨率:1h)

2025年3月發(fā)布的版本,用于區(qū)域污染物基礎(chǔ)要素預(yù)測,1個(gè)訓(xùn)練單元起訓(xùn)及1個(gè)實(shí)例部署。

Pangu-AI4S-Regional-Wind

v1.1.4(時(shí)間分辨率:1h)

2025年6月發(fā)布的版本,用于新能源風(fēng)要素預(yù)測,如百米風(fēng),時(shí)間分辨率為1小時(shí),支持預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)、部署、在線推理特性,基于Snt9B3推理。

Pangu-AI4S-Regional-Photovoltaics

v1.1.4(時(shí)間分辨率:1h)

2025年6月發(fā)布的版本,用于區(qū)域新能源光要素預(yù)測,如短波輻射、時(shí)間分辨率為1小時(shí),支持預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)、部署、在線推理特性,基于Snt9B3推理。

時(shí)間分辨率是盤古科學(xué)計(jì)算大模型中的核心概念,其核心定義為:當(dāng)相關(guān)科學(xué)數(shù)據(jù)輸入模型后,模型可輸出預(yù)測結(jié)果的最小時(shí)間間隔單位。

以氣象預(yù)測場景為例,若盤古科學(xué)計(jì)算大模型的時(shí)間分辨率設(shè)定為 1 小時(shí)(1H),則表示輸入實(shí)時(shí)氣象數(shù)據(jù)(如溫度、氣壓、風(fēng)速等)后,模型可輸出未來 “1 小時(shí)” 的氣象結(jié)果。

盤古科學(xué)計(jì)算大模型支持的平臺操作

在選擇和使用盤古大模型時(shí),了解不同模型所支持的操作行為至關(guān)重要。不同模型在預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)、模型評測、模型壓縮、在線推理和體驗(yàn)中心能力調(diào)測等方面的支持程度各不相同,開發(fā)者應(yīng)根據(jù)自身需求選擇合適的模型。以下是盤古科學(xué)計(jì)算大模型支持的具體操作:

表2 盤古科學(xué)計(jì)算大模型支持的操作清單

模型名稱

模型版本及時(shí)間分辨率

預(yù)訓(xùn)練

微調(diào)

模型評測

模型壓縮

在線推理

體驗(yàn)中心能力調(diào)測

Pangu-AI4S-Global-Ocean

v2.1.4(時(shí)間分辨率:24h)

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Pangu-AI4S-Regional-Ocean

v1.1.4(時(shí)間分辨率:24h)

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Pangu-AI4S-Global-Ecology

v2.1.4(時(shí)間分辨率:24h)

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Pangu-AI4S-Regional-Ecology

v1.1.4(時(shí)間分辨率:24h)

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Pangu-AI4S-Global-Swell

v2.1.4(時(shí)間分辨率:3h)

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Pangu-AI4S-Regional-Swell

v1.1.4(時(shí)間分辨率:3h)

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Pangu-AI4S-Global-Weather

v1.1.4(時(shí)間分辨率:1h)

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Pangu-AI4S-Global-Weather

v1.2.4(時(shí)間分辨率:3h)

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Pangu-AI4S-Global-Weather

v1.3.4(時(shí)間分辨率:6h)

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Pangu-AI4S-Global-Weather

v2.1.4(時(shí)間分辨率:6h)

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Pangu-AI4S-Global-Weather

v4.1.4(時(shí)間分辨率:6h)

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Pangu-AI4S-Global-Weather

v1.4.4(時(shí)間分辨率:24h)

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Pangu-AI4S-Regional-Weather

V1.1.4(時(shí)間分辨率:1h)

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Pangu-AI4S-Global-Precip

v1.1.4(時(shí)間分辨率:6h)

-

-

-

-

Pangu-AI4S-Regional-Precip

v1.1.4(時(shí)間分辨率:1h)

-

-

Pangu-AI4S-Regional-Pollution

v1.1.4(時(shí)間分辨率:1h)

-

-

Pangu-AI4S-Regional-Wind

v1.1.4(時(shí)間分辨率:1h)

-

-

Pangu-AI4S-Regional-Photovoltaics

v1.1.4(時(shí)間分辨率:1h)

-

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盤古科學(xué)計(jì)算大模型對資源池的依賴

盤古科學(xué)計(jì)算的全部模型的訓(xùn)練、在線部署與邊緣部署依賴ARM+Snt9B3資源。

表3 科學(xué)計(jì)算大模型對資源池的依賴清單

模型名稱

模型版本及時(shí)間分辨率

云上部署

邊緣部署

Pangu-AI4S-Global-Ocean

v2.1.4(時(shí)間分辨率:24h)

支持,1個(gè)推理單元部署

支持,1個(gè)推理單元部署

Pangu-AI4S-Regional-Ocean

v2.1.4(時(shí)間分辨率:24h)

支持,1個(gè)推理單元部署

支持,1個(gè)推理單元部署

Pangu-AI4S-Global-Ecology

v2.1.4(時(shí)間分辨率:24h)

支持,1個(gè)推理單元部署

支持,1個(gè)推理單元部署

Pangu-AI4S-Regional-Ecology

v1.1.4(時(shí)間分辨率:24h)

支持,1個(gè)推理單元部署

支持,1個(gè)推理單元部署

Pangu-AI4S-Global-Swell

v2.1.4(時(shí)間分辨率:3h)

支持,1個(gè)推理單元部署

支持,1個(gè)推理單元部署

Pangu-AI4S-Regional-Swell

v1.1.4(時(shí)間分辨率:3h)

支持,1個(gè)推理單元部署

支持,1個(gè)推理單元部署

Pangu-AI4S-Global-Weather

v1.1.4(時(shí)間分辨率:1h)

支持,1個(gè)推理單元部署

支持,1個(gè)推理單元部署

Pangu-AI4S-Global-Weather

v1.2.4(時(shí)間分辨率:3h)

支持,1個(gè)推理單元部署

支持,1個(gè)推理單元部署

Pangu-AI4S-Global-Weather

v1.3.4(時(shí)間分辨率:6h)

支持,1個(gè)推理單元部署

支持,1個(gè)推理單元部署

Pangu-AI4S-Global-Weather

v2.1.4(時(shí)間分辨率:6h)

支持,1個(gè)推理單元部署

支持,1個(gè)推理單元部署

Pangu-AI4S-Global-Weather

v4.1.4(時(shí)間分辨率:6h)

支持,4個(gè)推理單元部署

支持,4個(gè)推理單元部署

Pangu-AI4S-Global-Weather

v1.4.4(時(shí)間分辨率:24h)

支持,1個(gè)推理單元部署

支持,1個(gè)推理單元部署

Pangu-AI4S-Regional-Weather

V1.1.4(時(shí)間分辨率:1h)

支持,1個(gè)推理單元部署

支持,1個(gè)推理單元部署

Pangu-AI4S-Global-Precip

v1.1.4(時(shí)間分辨率:6h)

支持,1個(gè)推理單元部署

支持,1個(gè)推理單元部署

Pangu-AI4S-Regional-Precip

v1.1.4(時(shí)間分辨率:1h)

支持,1個(gè)推理單元部署

支持,1個(gè)推理單元部署

Pangu-AI4S-Regional-Pollution

v1.1.4(時(shí)間分辨率:1h)

支持,1個(gè)推理單元部署

支持,1個(gè)推理單元部署

Pangu-AI4S-Regional-Wind

v1.1.4(時(shí)間分辨率:1h)

支持,1個(gè)推理單元部署

支持,1個(gè)推理單元部署

Pangu-AI4S-Regional-Photovoltaics

v1.1.4(時(shí)間分辨率:1h)

支持,1個(gè)推理單元部署

支持,1個(gè)推理單元部署

ai氣象預(yù)報(bào)大模型常見問題

更多常見問題 >>
  • 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、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)。

  • 知識圖譜(KG)和大語言模型(LLM)都是知識的表示形式。KG是符號化的知識庫,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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