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) 加速構(gòu)建企業(yè)專屬大模型 十大創(chuàng)新技術(shù) 加速構(gòu)建企業(yè)專屬大模型 圍繞企業(yè)大模型構(gòu)建關(guān)鍵過(guò)程，聚焦根技術(shù)，為AI原生系統(tǒng)性創(chuàng)新 圍繞企業(yè)大模型構(gòu)建關(guān)鍵過(guò)程，聚焦根技術(shù)，為AI原生系統(tǒng)性創(chuàng)新 多樣性算力調(diào)度

盤古NLP大模型 盤古NLP大模型 優(yōu)秀的模型結(jié)構(gòu)，完善的工程化能力，最貼合行業(yè)落地的NLP大模型 超大參數(shù)規(guī)模，最貼合行業(yè)落地的NLP大模型 重磅發(fā)布盤古NLP 718B深度思考模型，多專家+大稀疏比的MOE新架構(gòu)，昇騰親和設(shè)計(jì)，高效訓(xùn)推 專家咨詢 ModelArts Studio控制臺(tái)

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(chǎng)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(chǎng)景模型三層架構(gòu)

文檔與學(xué)習(xí)成長(zhǎng) 盤古大模型 盤古大模型 什么是盤古大模型 盤古預(yù)測(cè)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(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)

古多模態(tài)大模型為基座，持續(xù)優(yōu)化萬(wàn)興天幕音視頻大模型2.0，構(gòu)建其音視頻垂類能力。 廣汽集團(tuán) 廣汽借助華為云盤古多模態(tài)大模型，打造業(yè)界首個(gè)支持點(diǎn)云生成的大模型，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

化區(qū)域的基礎(chǔ)大模型。 全球模型 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) 盤古大模型 盤古大模型 什么是盤古大模型 盤古科學(xué)計(jì)算大模型能力與規(guī)格 盤古大模型用戶指南 如何調(diào)用盤古大模型API

支持在線推理、批量推理、邊緣推理多形態(tài)部署 穩(wěn)定安全的算力底座，極快至簡(jiǎn)的模型訓(xùn)練 穩(wěn)定安全的算力底座，極快至簡(jiǎn)的模型訓(xùn)練 支持萬(wàn)節(jié)點(diǎn)計(jì)算集群管理 大規(guī)模分布式訓(xùn)練能力，加速大模型研發(fā) 多應(yīng)用場(chǎng)景全覆蓋，AI智能平臺(tái)助力業(yè)務(wù)成功 多應(yīng)用場(chǎng)景全覆蓋，AI智能平臺(tái)助力業(yè)務(wù)成功 大模型 實(shí)現(xiàn)智能回答、聊天機(jī)器人、自動(dòng)摘要、機(jī)器翻譯、文本分類等任務(wù)

多語(yǔ)種內(nèi)容審核，平臺(tái)全面保護(hù) 一站式大模型開(kāi)發(fā)平臺(tái) 一站式大模型開(kāi)發(fā)平臺(tái) ModelArts Studio大模型開(kāi)發(fā)平臺(tái)是集數(shù)據(jù)管理、模型訓(xùn)練、模型部署于一體的綜合平臺(tái)，專為開(kāi)發(fā)和應(yīng)用大模型而設(shè)計(jì)，旨在為開(kāi)發(fā)者提供簡(jiǎn)單、高效的大模型開(kāi)發(fā)和部署方式 為什么選擇大模型開(kāi)發(fā)平臺(tái)ModelArts

學(xué)習(xí)資源 學(xué)習(xí)資源 AI開(kāi)發(fā)基本流程介紹 自動(dòng)學(xué)習(xí)簡(jiǎn)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 查看更多 您感興趣的產(chǎn)品 您感興趣的產(chǎn)品 盤古NLP大模型 最貼合行業(yè)落地的NLP大模型 盤古CV大模型 賦能行業(yè)客戶使用少量數(shù)據(jù)微調(diào)即可滿足特定場(chǎng)景任務(wù) 盤古預(yù)測(cè)大模型 基于Triplet

《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(huì)動(dòng)員能力的算法推薦服務(wù)提供者應(yīng)當(dāng)在提供服務(wù)之日起十個(gè)工作日內(nèi)通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法備案系統(tǒng)填報(bào)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(píng)估報(bào)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(yàn)積累，構(gòu)建了大模型三個(gè)方面的差異化競(jìng)爭(zhēng)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(jì)，到數(shù)據(jù)工程、模型訓(xùn)練，再到應(yīng)用工程及模型運(yùn)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

等，以及整體的規(guī)劃設(shè)計(jì)（需求、思路、方案、架構(gòu)、落地周期、預(yù)算等）。3. 數(shù)據(jù)的咨詢、治理和梳理，數(shù)據(jù)的采集（各業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的多種業(yè)務(wù)模型、網(wǎng)絡(luò)等等），數(shù)據(jù)的標(biāo)注，關(guān)聯(lián)關(guān)系的定義，以及數(shù)據(jù)導(dǎo)入。4. 基于具體任務(wù)和對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)分布，設(shè)計(jì)適合的微調(diào)訓(xùn)練框架和方案；使用不同的調(diào)參策略和技

，滿足企業(yè)在不同地點(diǎn)的工作需求。5、我們保證了業(yè)務(wù)的高質(zhì)量數(shù)據(jù)供給。我們的工作站擁有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力，可以提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，幫助企業(yè)做出更好的決策?？偟膩?lái)說(shuō)，太杉天尊大模型AIGC場(chǎng)景解決方案具備功能強(qiáng)大、安全可靠、易于使用的特點(diǎn)，是政府的得力助手，企業(yè)的重要伙伴。1、數(shù)據(jù)私有化；

%+，能夠?yàn)榭蛻籼峁┒ㄖ苹?span style='color:'>的解決方案。 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(tái)能力，采用最新的人工智能技術(shù)和算法，能夠基于業(yè)務(wù)場(chǎng)景，支持大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和復(fù)雜的模型訓(xùn)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(shù)服務(wù)，以滿足業(yè)務(wù)目標(biāo)。

&撰寫根據(jù)大模型微調(diào)數(shù)據(jù)標(biāo)注規(guī)范，通過(guò)配套工具進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注。 八、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換與導(dǎo)入 完成數(shù)據(jù)格式的轉(zhuǎn)換，可進(jìn)行跨網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的數(shù)據(jù)導(dǎo)入。 九、調(diào)優(yōu)方案設(shè)計(jì) 根據(jù)大模型訓(xùn)練及調(diào)優(yōu)工具和平臺(tái)，輸出大模型調(diào)優(yōu)方案。 十、模型訓(xùn)練實(shí)施1. 基于大模型訓(xùn)練所需的云服務(wù)，完成大模型訓(xùn)練及微調(diào)。2.

擇和技術(shù)方案設(shè)計(jì)。?提供NLP/CV等大模型的訓(xùn)練集數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)設(shè)計(jì)指導(dǎo)。2. 規(guī)劃設(shè)計(jì)：?提供需求調(diào)研服務(wù)，基于盤古大模型的能力進(jìn)行科學(xué)合理的方案設(shè)計(jì)和模型選擇。?完成需求調(diào)研報(bào)告和方案設(shè)計(jì)報(bào)告的輸出及交付。?提供L0盤古大模型服務(wù)部署方案的規(guī)劃設(shè)計(jì)及部署實(shí)施服務(wù)。3. 數(shù)據(jù)工程：

、安全的工作環(huán)境。1、我們特別注重?cái)?shù)據(jù)私有化。我們采用最新的數(shù)據(jù)加密技術(shù)，確保企業(yè)的數(shù)據(jù)安全。每一個(gè)工作站都擁有獨(dú)立的存儲(chǔ)空間，企業(yè)的數(shù)據(jù)不會(huì)被未經(jīng)授權(quán)的第三方訪問(wèn)。2、我們提供了場(chǎng)景定制的服務(wù)。我們的工作站可以根據(jù)企業(yè)的具體需求，進(jìn)行個(gè)性化設(shè)計(jì)，以滿足企業(yè)在不同場(chǎng)景下的工作需求

出門問(wèn)問(wèn)大模型“序列猴子”是一款具備多模態(tài)生成能力的大語(yǔ)言模型，模型以語(yǔ)言為核心的能力體系涵蓋“知識(shí)、對(duì)話、數(shù)學(xué)、邏輯、推理、規(guī)劃”六個(gè)維度，能夠同時(shí)支持文字生成、圖片生成、3D內(nèi)容生成、語(yǔ)言生成和語(yǔ)音識(shí)別等不同任務(wù)。出門問(wèn)問(wèn)大模型“序列猴子”是一款具備多模態(tài)生成能力的大語(yǔ)言模型，模

是唯一的，只有運(yùn)行時(shí)的容器能訪問(wèn)到。因此訓(xùn)練作業(yè)的“/cache”是安全的。 如何查看訓(xùn)練作業(yè)資源占用情況？ 在ModelArts管理控制臺(tái)，選擇“訓(xùn)練管理>訓(xùn)練作業(yè)”，進(jìn)入訓(xùn)練作業(yè)列表頁(yè)面。在訓(xùn)練作業(yè)列表中，單擊目標(biāo)作業(yè)名稱，查看該作業(yè)的詳情。您可以在“資源占用情況”頁(yè)簽查看到如下指標(biāo)信息。

深厚的行業(yè)積累，分層解耦的架構(gòu)，多樣化的部署模式 深厚的行業(yè)積累，分層解耦的架構(gòu)，多樣化的部署模式 技術(shù)扎根 全棧技術(shù)創(chuàng)新，極致算力加速大模型開(kāi)發(fā)，打造世界AI另一極 全棧技術(shù)創(chuàng)新，極致算力加速大模型開(kāi)發(fā)，打造世界AI另一極 開(kāi)放同飛 打造云原生應(yīng)用平臺(tái)AppArts，成立大模型高質(zhì)量數(shù)據(jù)聯(lián)盟

') 訓(xùn)練作業(yè)的“/cache”目錄是否安全？ ModelArts訓(xùn)練作業(yè)的程序運(yùn)行在容器中，容器掛載的目錄地址是唯一的，只有運(yùn)行時(shí)的容器能訪問(wèn)到。因此訓(xùn)練作業(yè)的“/cache”是安全的。 訓(xùn)練環(huán)境中不同規(guī)格資源“/cache”目錄的大小 在創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)時(shí)可以根據(jù)訓(xùn)練作業(yè)的大小選擇CPU、GPU或者Ascend資源。

器中，容器掛載的目錄地址是唯一的，只有運(yùn)行時(shí)的容器能訪問(wèn)到。因此訓(xùn)練作業(yè)的“/cache”是安全的。 訓(xùn)練環(huán)境中不同規(guī)格資源“/cache”目錄的大小 在創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)時(shí)可以根據(jù)訓(xùn)練作業(yè)的大小選擇CPU、GPU或者Ascend資源。 ModelArts會(huì)掛載硬盤至“/cache”目

從過(guò)去的經(jīng)典AI，到今天人人談?wù)?span style='color:'>的大模型，自動(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

數(shù)。您還可以基于不同的數(shù)據(jù)，選擇不同規(guī)格的資源池用于模型訓(xùn)練。除支持用戶自己開(kāi)發(fā)的模型外，ModelArts還提供了從AI Gallery訂閱算法，您可以不關(guān)注模型開(kāi)發(fā)，直接使用AI Gallery的算法，通過(guò)算法參數(shù)的調(diào)整，得到一個(gè)滿意的模型。 創(chuàng)建AI應(yīng)用時(shí)，導(dǎo)入ModelArts訓(xùn)練作業(yè)中訓(xùn)練完成的模型。

從容器鏡像中選擇：針對(duì)ModelArts目前不支持的AI引擎，可以通過(guò)自定義鏡像的方式將編寫的模型鏡像導(dǎo)入ModelArts，創(chuàng)建為AI應(yīng)用，用于部署服務(wù)。 從模板中選擇：相同功能的模型配置信息重復(fù)率高，將相同功能的配置整合成一個(gè)通用的模板，通過(guò)使用該模板，可以方便快捷的導(dǎo)入模型，創(chuàng)建為AI應(yīng)用，而不用編寫config

ModelArts提供了模型訓(xùn)練的功能，方便您查看訓(xùn)練情況并不斷調(diào)整您的模型參數(shù)。您還可以基于不同的數(shù)據(jù)，選擇不同規(guī)格的資源池用于模型訓(xùn)練。除支持用戶自己開(kāi)發(fā)的模型外，ModelArts還提供了從AI Gallery訂閱算法，您可以不關(guān)注模型開(kāi)發(fā)，直接使用AI Gallery的算法，通過(guò)算法參數(shù)的調(diào)整，得到一個(gè)滿意的模型。

on語(yǔ)言中的正則表達(dá)式進(jìn)行文本信息的匹配、多線程執(zhí)行任務(wù)的實(shí)現(xiàn)和Python中類的魔法方法的使用。 基于深度學(xué)習(xí)算法的語(yǔ)音識(shí)別 利用新型的人工智能（深度學(xué)習(xí)）算法，結(jié)合清華大學(xué)開(kāi)源語(yǔ)音數(shù)據(jù)集THCHS30進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別的實(shí)戰(zhàn)演練，讓使用者在了解語(yǔ)音識(shí)別基本的原理與實(shí)戰(zhàn)的同時(shí)，更好的了解人工智能的相關(guān)內(nèi)容與應(yīng)用。