首個(gè)ai大模型備案
圍繞工業(yè)、城市、政務(wù)等重點(diǎn)場景打造以盤古CV大模型為中心的通用視覺能力,助力企業(yè)實(shí)現(xiàn)CV模型“工業(yè)化”生產(chǎn),并打通模型監(jiān)控-數(shù)據(jù)回傳-持續(xù)學(xué)習(xí)-自動(dòng)評估-持續(xù)更新的AI全鏈路閉環(huán)。在工業(yè)場景已有多個(gè)應(yīng)用。
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(yùn)營服務(wù)模式,實(shí)現(xiàn)全場景模型經(jīng)驗(yàn)沉淀、全流程運(yùn)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) 加速構(gòu)建企業(yè)專屬大模型
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)
文檔與學(xué)習(xí)成長 盤古大模型 盤古大模型 什么是盤古大模型 盤古預(yù)測大模型能力與規(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 場景化AI案例,助力AI賦能千行百業(yè)
體驗(yàn) 政企知識(shí)檢索 智能創(chuàng)意營銷 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 盤古大模型 盤古大模型 什么是盤古大模型 盤古NLP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)
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 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)
提供高精度的全球模型,無需定制和訓(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 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 查看全部 AI Gallery百模千態(tài)社區(qū)
大模型安全護(hù)欄 ModelArts Guard 大模型安全護(hù)欄 ModelArts Guard 大模型安全護(hù)欄(ModelArts Guard),做配套大模型的內(nèi)容安全防線 大模型安全護(hù)欄(ModelArts Guard),做配套大模型的安全防線,開放兼容,適用盤古大模型和三方大模型
大模型混合云TOP N 場景 大模型混合云TOP N 場景 1對1咨詢 了解華為云Stack 大模型行業(yè)場景落地三要素 大模型行業(yè)場景落地三要素 場景是大模型行業(yè)落地的關(guān)鍵所在,而在場景落地過程中,數(shù)據(jù)、經(jīng)驗(yàn)和生態(tài)是核心要素,數(shù)據(jù)的數(shù)量和質(zhì)量決定模型效果上限;經(jīng)驗(yàn)就像“名師指導(dǎo)”
多語種內(nèi)容審核,平臺(tái)全面保護(hù) 一站式大模型開發(fā)平臺(tái) 一站式大模型開發(fā)平臺(tái) ModelArts Studio大模型開發(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),專為開發(fā)和應(yīng)用大模型而設(shè)計(jì),旨在為開發(fā)者提供簡單、高效的大模型開發(fā)和部署方式 為什么選擇大模型開發(fā)平臺(tái)ModelArts
《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、算法自評估報(bào)告、擬公示內(nèi)容等信息 方便
100%包通過,不通過,全額退款,全國可辦理!生成式人工智能備案,大模型備案
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(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
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(tuán)隊(duì)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(tái),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(jìn)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(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)
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(shí)現(xiàn)大模型與應(yīng)用的無縫對接。6. 模型運(yùn)維: ?提供技
. 模型更新后,將新模型部署至相應(yīng)環(huán)境。 十一、模型評測1. 設(shè)計(jì)模型評測方案,對大模型各類指標(biāo)進(jìn)行評測。2. 能夠按評測標(biāo)準(zhǔn)對大模型各項(xiàng)能力進(jìn)行打分,輸出大模型評測報(bào)告。 十二、Agent開發(fā)1. 基于場景,設(shè)計(jì)并開發(fā)Agent工具。2. 基于langchain等大模型框架,完
出門問問大模型“序列猴子”是一款具備多模態(tài)生成能力的大語言模型,模型以語言為核心的能力體系涵蓋“知識(shí)、對話、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、語言生成和語音識(shí)別等不同任務(wù)。出門問問大模型“序列猴子”是一款具備多模態(tài)生成能力的大語言模型,模
華為云盤古大模型 華為云盤古大模型 AI for Industries 大模型重塑千行百業(yè) AI for Industries 大模型重塑千行百業(yè) 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
ModelArts支持本地準(zhǔn)備模型包,編寫模型配置文件和模型推理代碼,將準(zhǔn)備好的模型包上傳至對象存儲(chǔ)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。
ModelArts模型訓(xùn)練 ModelArts模型訓(xùn)練簡介 ModelArts模型訓(xùn)練,俗稱“建模”,指通過分析手段、方法和技巧對準(zhǔn)備好的數(shù)據(jù)進(jìn)行探索分析,從中發(fā)現(xiàn)因果關(guān)系、內(nèi)部聯(lián)系和業(yè)務(wù)規(guī)律,為商業(yè)目的提供決策參考。訓(xùn)練模型的結(jié)果通常是一個(gè)或多個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)模型,模型可以應(yīng)用到新的數(shù)據(jù)中,得到預(yù)測、評價(jià)等結(jié)果。
新增網(wǎng)站操作步驟(原備案不在華為云) 網(wǎng)站備案取消接入(PC端) 網(wǎng)站備案主體怎么注銷(PC端) 注銷網(wǎng)站備案(PC端) 網(wǎng)站備案可以轉(zhuǎn)移嗎 認(rèn)領(lǐng)備案操作步驟 網(wǎng)站備案信息更改 備案短信核驗(yàn)網(wǎng)站操作步驟 04 公安備案/ICP備案/備案成功后 公安備案 網(wǎng)站公安備案流程(操作指南) 網(wǎng)站公安備案信息填寫指南
網(wǎng)站備案取消接入(PC端) 網(wǎng)站備案主體怎么注銷(PC端) 注銷網(wǎng)站備案(PC端) 網(wǎng)站備案可以轉(zhuǎn)移嗎 認(rèn)領(lǐng)備案操作步驟 網(wǎng)站備案信息更改 備案短信核驗(yàn)網(wǎng)站操作步驟 04 公安備案/ICP備案/備案成功后 公安備案 網(wǎng)站公安備案流程(操作指南) 網(wǎng)站公安備案信息填寫指南 ICP備案 “ICP備案”與“經(jīng)營性ICP許可證”的區(qū)別
等保安全_等保備案_等保測評_等保整改 等保安全_等保備案_等保測評_等保整改 認(rèn)證測試中心( 等保測評)為您量身定制等保合規(guī)整改方案,指導(dǎo)您進(jìn)行安全服務(wù)的選型和部署,對您的網(wǎng)絡(luò)、主機(jī)、數(shù)據(jù)庫、安全管理制度等進(jìn)行整改,優(yōu)選具有資質(zhì)的權(quán)威等保測評機(jī)構(gòu),提供專業(yè)的測評報(bào)告或差距分析報(bào)告或整改解決方案
使用體驗(yàn)。 如何備案CDN? 如果您的加速域名范圍中有中國大陸境內(nèi),則需要先在工信部完成備案。如果您的加速域名范圍僅為中國大陸境外(海外或港澳臺(tái)地區(qū)),則不需要備案。如果域名已經(jīng)有備案號,可以直接接入CDN使用,不要求一定在華為云備案。 立即使用 CDN幫助中心 01 CDN產(chǎn)品介紹
,滿足用戶對邊緣計(jì)算資源的遠(yuǎn)程管控、數(shù)據(jù)處理、分析決策、智能化的訴求,具備全生命周期管理、極輕極簡、邊緣離線自治、超大規(guī)模協(xié)同、生態(tài)豐富五大特點(diǎn) 邊緣解決方案集成平臺(tái) 為邊緣應(yīng)用開發(fā)商、解決方案集成商、企業(yè)及個(gè)人開發(fā)者等群體,提供安全、開放的邊緣解決方案集成平臺(tái),有效連接邊緣計(jì)算
APP端如何完成首次備案 新增接入備案步驟 新增網(wǎng)站步驟(原備案在華為云) 變更備案所需材料 新增網(wǎng)站步驟(原備案不在華為云) 網(wǎng)站備案取消接入 網(wǎng)站備案主體怎么注銷 域名備案信息修改 備案短信核驗(yàn)網(wǎng)站操作步驟 注銷網(wǎng)站備案(APP端) 使用PC備案 PC端如何完成首次備案 新增接入備案步驟 新增網(wǎng)站操作步驟(原備案在華為云)
首個(gè)ai大模型備案
盤古NLP大模型規(guī)格
盤古NLP大模型是業(yè)界首個(gè)超千億參數(shù)的中文預(yù)訓(xùn)練大模型,結(jié)合了大量數(shù)據(jù)預(yù)訓(xùn)練和多源知識(shí),借助持續(xù)學(xué)習(xí)不斷吸收海量文本數(shù)據(jù),持續(xù)提升模型性能。除了實(shí)現(xiàn)行業(yè)知識(shí)檢索、文案生成、閱讀理解等基礎(chǔ)功能外,盤古NLP大模型還具備模型調(diào)用等高級特性,可在智能客服、創(chuàng)意營銷等多個(gè)典型場景中,提供強(qiáng)大的AI技術(shù)支持。
ModelArts Studio大模型開發(fā)平臺(tái)為用戶提供了多種規(guī)格的NLP大模型,以滿足不同場景和需求。不同模型在處理上下文token長度和功能上有所差異,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。
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模型支持區(qū)域 |
模型名稱 |
可處理最大 序列長度 |
說明 |
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西南-貴陽一 |
Pangu-NLP-N1-32K-3.2.36 |
32K |
2025年1月發(fā)布的版本,支持32K序列長度訓(xùn)練,4K/32K序列長度推理。全量微調(diào)、LoRA微調(diào)8個(gè)訓(xùn)練單元起訓(xùn),1個(gè)推理單元即可部署,4K支持256并發(fā),32K支持256并發(fā)。 |
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Pangu-NLP-N1-128K-3.2.36 |
128K |
2025年1月發(fā)布的版本,僅支持128K序列長度推理,4個(gè)推理單元8并發(fā)。 |
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Pangu-NLP-N1-Reasoner-128K-3.0.1.1 |
128K |
2025年6月發(fā)布的版本,僅支持128K序列長度推理,4個(gè)推理單元384并發(fā)。 |
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Pangu-NLP-N2-32K-3.1.35 |
32K |
2025年1月發(fā)布的版本,支持32K序列長度訓(xùn)練,32K序列長度推理。全量微調(diào)32個(gè)訓(xùn)練單元起訓(xùn),LoRA微調(diào)8個(gè)訓(xùn)練單元起訓(xùn),4個(gè)推理單元即可部署,支持128并發(fā)。此模型版本差異化支持DPO訓(xùn)練特性。 |
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Pangu-NLP-N2-32K-5.0.1.1 |
32K |
2025年8月發(fā)布的版本,支持32K序列長度訓(xùn)練,32K序列長度推理。全量微調(diào)32個(gè)訓(xùn)練單元起訓(xùn),LoRA微調(diào)8個(gè)訓(xùn)練單元起訓(xùn),4個(gè)推理單元即可部署,支持128并發(fā)。 |
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Pangu-NLP-N2-128K-5.0.1.1 |
128K |
2025年8月發(fā)布的版本,僅支持128K序列長度推理。4個(gè)推理單元即可部署,支持128并發(fā)。 |
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Pangu-NLP-N2-Reasoner-32K-3.0.1.1 |
32K |
2025年6月發(fā)布的版本,支持32K序列長度訓(xùn)練和推理。全量微調(diào)16個(gè)訓(xùn)練單元起訓(xùn),LoRA微調(diào)8個(gè)訓(xùn)練單元起訓(xùn),GRPO訓(xùn)練24個(gè)訓(xùn)練單元起訓(xùn)。 |
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Pangu-NLP-N2-Reasoner-128K-5.0.0.1 |
128K |
2025年6月發(fā)布的版本,僅支持32K序列長度推理。全量微調(diào)64個(gè)訓(xùn)練單元起訓(xùn),LoRA微調(diào)32個(gè)訓(xùn)練單元起訓(xùn)。 |
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Pangu-NLP-N4-4K-3.2.36 |
4K |
2025年3月發(fā)布的版本,支持4K序列長度訓(xùn)練,4K序列長度推理。預(yù)訓(xùn)練、全量微調(diào)、DPO訓(xùn)練64個(gè)訓(xùn)練單元起訓(xùn),LoRA微調(diào)8個(gè)訓(xùn)練單元起訓(xùn),8個(gè)推理單元即可部署,支持128并發(fā)。 |
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Pangu-NLP-N4-32K-2.5.35 |
32K |
2025年1月發(fā)布的版本,僅支持32K序列長度推理部署,8個(gè)推理單元128并發(fā)。 |
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Pangu-NLP-N4-Reasoner-32K-3.0.1.2 |
32K |
2025年6月發(fā)布的版本,支持32K序列長度訓(xùn)練和推理。全量微調(diào)96個(gè)訓(xùn)練單元起訓(xùn),LoRA微調(diào)64個(gè)訓(xùn)練單元起訓(xùn),8個(gè)推理單元104并發(fā)。 |
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Pangu-NLP-N4-Reasoner-128K-3.0.1.2 |
128K |
2025年6月發(fā)布的版本,僅支持128K序列長度推理部署,16個(gè)推理單元32并發(fā)。 |
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Pangu-RAG-N1-32K-4.3.2 |
32K |
2025年4月份發(fā)布的版本,支持32K序列長度推理,1個(gè)推理單元可部署,最高支持1QPS。該模型是基于盤古NLP大模型微調(diào)得到的RAG場景模型,提供對話問答能力。 |
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Pangu-AgentExpert-N1-0.0.2 |
32K |
25年6月發(fā)布的版本,32K序列長度,1個(gè)推理單元可部署,256并發(fā)。該模型是基于盤古NLP大模型微調(diào)得到的Agent場景模型,提供意圖識(shí)別、提問器。agent專業(yè)模型經(jīng)過算法優(yōu)化,相比傳統(tǒng)模型有較大提升。 |
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Pangu-AgentExpert-N2-0.0.2 |
32K |
2025年6月份發(fā)布的版本,支持32K序列長度推理,1個(gè)推理單元可部署,最高支持1QPS。該模型是基于盤古NLP大模型微調(diào)得到的Agent場景模型,提供意圖識(shí)別、提問器、AutoPlanning能力。agent專業(yè)模型經(jīng)過算法優(yōu)化,相比傳統(tǒng)模型有較大提升。 |
盤古NLP大模型支持的平臺(tái)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、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NLP大模型支持的具體操作:
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模型名稱 |
模型訓(xùn)練 |
微調(diào) |
強(qiáng)化學(xué)習(xí) |
模型評測 |
模型壓縮 |
在線推理 |
體驗(yàn)中心能力調(diào)測 |
|||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
全量微調(diào) |
LORA |
DPO |
RFT |
GRPO |
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Pangu-NLP-N1-32K-3.2.36 |
√ |
√ |
√ |
√ |
- |
- |
√ |
- |
√ |
√ |
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Pangu-NLP-N1-128K-3.2.36 |
- |
- |
- |
- |
- |
- |
√ |
- |
√ |
√ |
|
Pangu-NLP-N1-Reasoner-128K-3.0.1.1 |
√ |
√ |
√ |
- |
- |
- |
- |
- |
√ |
√ |
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Pangu-NLP-N2-32K-3.1.35 |
√ |
√ |
√ |
√ |
- |
- |
√ |
√ |
√ |
√ |
|
Pangu-NLP-N2-32K-5.0.1.1 |
√ |
√ |
√ |
- |
- |
- |
√ |
- |
√ |
√ |
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Pangu-NLP-N2-128K-5.0.1.1 |
- |
- |
- |
- |
- |
- |
√ |
- |
√ |
√ |
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Pangu-NLP-N2-Reasoner-32K-3.0.1.1 |
√ |
√ |
√ |
- |
- |
√ |
- |
√ |
√ |
√ |
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Pangu-NLP-N2-Reasoner-128K-5.0.0.1 |
√ |
√ |
√ |
- |
- |
- |
- |
√ |
√ |
√ |
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Pangu-NLP-N4-4K-3.2.36 |
√ |
√ |
√ |
√ |
- |
- |
√ |
√ |
√ |
√ |
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Pangu-NLP-N4-32K-2.5.35 |
√ |
√ |
√ |
√ |
√ |
- |
√ |
- |
√ |
√ |
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Pangu-NLP-N4-Reasoner-32K-3.0.1.2 |
√ |
√ |
√ |
- |
- |
- |
- |
- |
√ |
√ |
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Pangu-NLP-N4-Reasoner-128K-3.0.1.2 |
- |
- |
- |
- |
- |
- |
- |
√ |
√ |
√ |
|
Pangu-RAG-N1-32K-4.3.2 |
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- |
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- |
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√ |
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Pangu-AgentExpert-N1-0.0.2 |
- |
- |
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- |
- |
- |
- |
√ |
√ |
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Pangu-AgentExpert-N2-0.0.2 |
- |
- |
- |
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- |
- |
- |
- |
√ |
√ |
盤古NLP大模型對資源池的依賴
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模型名稱 |
云上部署 |
邊緣部署 |
|---|---|---|
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Pangu-NLP-N1-32K-3.2.36 |
支持,1個(gè)推理單元部署 |
- |
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Pangu-NLP-N1-128K-3.2.36 |
支持,4個(gè)推理單元部署 |
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Pangu-NLP-N1-Reasoner-128K-3.0.1.1 |
支持,4個(gè)推理單元部署 |
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Pangu-NLP-N2-32K-3.1.35 |
支持,4個(gè)推理單元部署 |
支持,4個(gè)推理單元部署 |
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Pangu-NLP-N2-Reasoner-32K-3.0.1.1 |
支持,4個(gè)推理單元部署 |
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Pangu-NLP-N2-Reasoner-128K-5.0.0.1 |
支持,4個(gè)推理單元部署 |
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Pangu-NLP-N4-4K-3.2.36 |
支持,8個(gè)推理單元部署 |
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Pangu-NLP-N4-32K-2.5.35 |
支持,8個(gè)推理單元部署 |
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Pangu-NLP-N4-Reasoner-32K-3.0.1.2 |
支持,8個(gè)推理單元部署 |
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Pangu-NLP-N4-Reasoner-128K-3.0.1.2 |
支持,16個(gè)推理單元部署 |
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Pangu-RAG-N1-32K-4.3.2 |
支持,1個(gè)推理單元部署 |
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Pangu-AgentExpert-N1-0.0.2 |
支持,1個(gè)推理單元部署 |
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Pangu-AgentExpert-N2-0.0.2 |
支持,1個(gè)推理單元部署 |
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首個(gè)ai大模型備案常見問題
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(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。
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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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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(shí)、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。
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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。
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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)。
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