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) 加速構(gòu)建企業(yè)專屬大模型
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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)
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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(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)驗就像“名師指導(dǎo)”
多語種內(nèi)容審核,平臺全面保護 一站式大模型開發(fā)平臺 一站式大模型開發(fā)平臺 ModelArts Studio大模型開發(fā)平臺是集數(shù)據(jù)管理、模型訓(xùn)練、模型部署于一體的綜合平臺,專為開發(fā)和應(yīng)用大模型而設(shè)計,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ModelArts
大模型安全護欄 ModelArts Guard 大模型安全護欄 ModelArts Guard 大模型安全護欄(ModelArts Guard),做配套大模型的內(nèi)容安全防線 大模型安全護欄(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
《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(dāng)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。基于華為盤古提供的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
. 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)計模型評測方案,對大模型各類指標(biāo)進行評測。2. 能夠按評測標(biāo)準(zhǔn)對大模型各項能力進行打分,輸出大模型評測報告。 十二、Agent開發(fā)1. 基于場景,設(shè)計并開發(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、對話、數(shù)學(xué)、邏輯、推理、規(guī)劃”六個維度,能夠同時支持文字生成、圖片生成、3D內(nèi)容生成、語言生成和語音識別等不同任務(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
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)
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
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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know-how與大模型能力相結(jié)合
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)果通常是一個或多個機器學(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、評價等結(jié)果。
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。
端口。 高斯數(shù)據(jù)庫模型-應(yīng)用場景 金融核心交易 ERP/CRM 政企OA/辦公 金融核心交易 金融核心交易 適用于各類銀行核心交易系統(tǒng)分布式改造,數(shù)據(jù)庫的原生分布式能力可以極大的降低改造和遷移工作量。兩地三中心等極致高可用能力,可以為核心業(yè)務(wù)保駕護航。 優(yōu)勢 大容量高擴展:支持T
安全云腦_綜合態(tài)勢大屏 安全云腦_綜合態(tài)勢大屏 在現(xiàn)場講解匯報、實時監(jiān)控等場景下,為了獲得更好的演示效果,通常需要將安全云腦服務(wù)的分析結(jié)果展示在大型屏幕上。 安全云腦默認(rèn)提供一個綜合感知態(tài)勢大屏,可以還原攻擊歷史,感知攻擊現(xiàn)狀,預(yù)測攻擊態(tài)勢,為用戶提供強大的事前、事中、事后安全管理能力,實現(xiàn)一屏全面感知。
簡單拖拽、自由組合、預(yù)置豐富的樣式、組件和大屏模板,實時預(yù)覽,輕松搭建大屏。業(yè)務(wù)人員和運營人員也可基于需求快速配置大屏。 簡單拖拽、自由組合、預(yù)置豐富的樣式、組件和大屏模板,實時預(yù)覽,輕松搭建大屏。業(yè)務(wù)人員和運營人員也可基于需求快速配置大屏。 自定義大屏模板 大屏模板作為資產(chǎn)沉淀,可在項目中快速復(fù)用。 大屏模板作為資產(chǎn)沉淀,可在項目中快速復(fù)用。
這些DeepSeek模型在多項能力上與OpenAI的o1-mini相當(dāng),為開發(fā)者提供了強大的AI能力。 在MaaS平臺上,DeepSeek-R1蒸餾模型已經(jīng)部署上線,開發(fā)者可以通過在線體驗或API調(diào)用來使用這些模型。為了幫助開發(fā)者快速驗證和開發(fā)創(chuàng)新的AI應(yīng)用,平臺還提供了200
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護。 安全模型 安全模型提供“http”、“apikey”、“oauth2”、“openIdConnect”四種類型。選擇不同類型的安全模型后,需要在方案內(nèi)容中填寫必要的配置信息,然后用于API設(shè)計中“安全方案”的引用。此外,每個安全模型的文檔頁面展示了所有引用該模型的API清單,便于后期維護。
怎樣接入大模型ai大模型
準(zhǔn)備工作
為確保有可用的NLP大模型,請先完成NLP大模型部署操作,詳見《用戶指南》“開發(fā)盤古NLP大模型 > 部署NLP大模型 > 創(chuàng)建NLP大模型部署任務(wù)”。
操作流程
創(chuàng)建AI研讀研究助手Agent的流程見表1。
創(chuàng)建并配置知識庫
- 在Agent開發(fā)平臺,單擊左側(cè)導(dǎo)航欄“工作臺”按鈕,在“知識庫”頁簽,單擊右上角“創(chuàng)建知識庫”按鈕。
圖1 創(chuàng)建知識庫入口

- 在知識庫創(chuàng)建界面填寫基礎(chǔ)信息、向量精排模型配置、解析切分策略配置。
- 基本信息:配置知識庫圖標(biāo),填寫名稱、描述。
- 模型配置:選擇向量及精排模型。
- 解析配置:配置文檔解析。
- 拆分配置:配置文檔拆分。
圖2 創(chuàng)建知識庫
- 單擊確定后,上傳文檔。
在知識文檔頁簽下單擊上傳。文件上傳成功后,單擊“確定”,完成知識庫的創(chuàng)建。
圖3 上傳文檔
- 單擊右上角“命中測試”。
圖4 命中測試入口
- 在文本框中輸入問題,單擊“命中測試”,頁面下方將根據(jù)不同的檢索方式,展示多條匹配的內(nèi)容,并按照匹配分值降序排列。
用戶可以根據(jù)分值與匹配到的信息數(shù)量來評估當(dāng)前知識庫是否滿足需求。
圖5 命中測試
創(chuàng)建并配置工作流
- 登錄 ModelArts Studio大模型開發(fā)平臺首頁,單擊“AGENT開發(fā)”,將跳轉(zhuǎn)至Agent開發(fā)平臺。
圖6 ModelArts Studio首頁
- 在Agent開發(fā)平臺,單擊左側(cè)導(dǎo)航欄“工作臺”按鈕,在“工作流”頁簽,單擊右上角“創(chuàng)建工作流”按鈕。
圖7 創(chuàng)建工作流入口
- 選擇“對話型工作流”,輸入工作流名稱、英文名稱及描述,單擊“確定”,進入工作流編排頁面。
圖8 創(chuàng)建工作流
- 在工作流編排頁面,平臺已預(yù)先編排了開始、大模型與結(jié)束節(jié)點。
單擊節(jié)點右上角的
,可以對當(dāng)前節(jié)點執(zhí)行重命名、復(fù)制、刪除操作。開始和結(jié)束節(jié)點為必選節(jié)點,無法刪除。圖9 節(jié)點的重命名、復(fù)制、刪除操作
- 配置“開始”節(jié)點。單擊“開始”節(jié)點,該節(jié)點已默認(rèn)配置query參數(shù),表示用戶輸入的內(nèi)容。參考圖10完成參數(shù)配置,單擊“確定”。
- 配置“判斷”節(jié)點,判斷用戶是否上傳文檔。
- 鼠標(biāo)拖動左側(cè)“判斷”節(jié)點至編排頁面,連接“開始”節(jié)點和“判斷”節(jié)點。
圖11 連接節(jié)點操作
- 單擊“判斷”節(jié)點,參考圖12完成參數(shù)配置,單擊“確定”。
- 鼠標(biāo)拖動左側(cè)“判斷”節(jié)點至編排頁面,連接“開始”節(jié)點和“判斷”節(jié)點。
- 配置“知識檢索”節(jié)點,對于用戶問題進行知識檢索。
- 配置“插件”節(jié)點,讀取用戶上傳文檔。
- 鼠標(biāo)拖動左側(cè)“插件”節(jié)點至編排頁面,連接“判斷”節(jié)點和“插件”節(jié)點。
圖16 連接“判斷”節(jié)點和“插件”節(jié)點

- 單擊“插件”節(jié)點進行配置。
在“添加插件”頁面的“預(yù)置插件”頁簽,找到名為Read_File的插件,并單擊
。圖17 Read_File插件
參考圖18完成參數(shù)配置,單擊“確定”。
- 鼠標(biāo)拖動左側(cè)“插件”節(jié)點至編排頁面,連接“判斷”節(jié)點和“插件”節(jié)點。
- 配置“判斷”節(jié)點,判斷是否存在用戶上傳文檔。
- 鼠標(biāo)拖動左側(cè)“判斷”節(jié)點至編排頁面,連接“知識檢索”節(jié)點和“判斷”節(jié)點。
圖19 連接“知識檢索”節(jié)點和“判斷”節(jié)點
- 單擊“判斷”節(jié)點,參考圖20完成參數(shù)配置,單擊“確定”。
- 鼠標(biāo)拖動左側(cè)“判斷”節(jié)點至編排頁面,連接“知識檢索”節(jié)點和“判斷”節(jié)點。
- 配置“大模型”節(jié)點,大模型對讀取文檔進行輸出。
- 配置“大模型”節(jié)點,大模型對答案進行優(yōu)化輸出。
- 配置“變量聚合”節(jié)點,對知識檢索和文檔讀取的輸出進行聚合處理。
- 鼠標(biāo)拖動左側(cè)“變量聚合”節(jié)點至編排頁面,連接“判斷”節(jié)點和“變量聚合”節(jié)點以及“大模型”節(jié)點和“變量聚合”節(jié)點。
圖27 連接“判斷”節(jié)點和“變量聚合”節(jié)點以及“大模型”節(jié)點和“變量聚合”節(jié)點
- 單擊“變量聚合”節(jié)點,參考圖28完成參數(shù)配置,單擊“確定”。
- 鼠標(biāo)拖動左側(cè)“變量聚合”節(jié)點至編排頁面,連接“判斷”節(jié)點和“變量聚合”節(jié)點以及“大模型”節(jié)點和“變量聚合”節(jié)點。
- 配置“大模型”節(jié)點,對生成結(jié)果的格式優(yōu)化輸出。
- 鼠標(biāo)拖動左側(cè)“大模型”節(jié)點至編排頁面,連接“變量聚合”節(jié)點和“大模型”節(jié)點。
圖29 連接“變量聚合”節(jié)點和“大模型”節(jié)點
- 鼠標(biāo)拖動左側(cè)“大模型”節(jié)點至編排頁面,連接“變量聚合”節(jié)點和“大模型”節(jié)點。
- 配置“結(jié)束”節(jié)點。
- 連接“大模型”節(jié)點和“結(jié)束”節(jié)點。
圖32 連接“大模型”節(jié)點和“結(jié)束”節(jié)點
- 單擊“結(jié)束”節(jié)點,參考圖33,完成參數(shù)配置,單擊“確定”。
- 連接“大模型”節(jié)點和“結(jié)束”節(jié)點。
- 編排完成的工作流見圖34。
怎樣接入大模型ai大模型常見問題
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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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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 “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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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)團隊工作效率。讓AI團隊可以更關(guān)注業(yè)務(wù)實現(xiàn),而無需關(guān)注底層技術(shù)細(xì)節(jié)。
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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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