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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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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)
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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
《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
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)
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
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
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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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天尊大模型AIGC場景解決方案配套服務(wù)是太杉AIGC解決方案的人工服務(wù)，是以AI應(yīng)用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）。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。天尊大模型AIGC場景解決方案配套服務(wù)是太
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Recognition，簡稱OCR）指將圖片、掃描件或PDF、OFD文檔中的打印字符進行檢測識別成可編輯的文本格式。 OCR以開放API（Application Programming Interface，應(yīng)用程序編程接口）的方式提供給用戶，用戶使用Python、Java等編程語言調(diào)用OCR服務(wù)API將圖片識別
使用ModelArts自動學(xué)習(xí)開發(fā)AI模型無需編寫代碼，您只需上傳數(shù)據(jù)、創(chuàng)建項目、完成數(shù)據(jù)標注、發(fā)布訓(xùn)練、然后將訓(xùn)練的模型部署上線。將訓(xùn)練的模型部署上線的過程中，將會生成一個AI應(yīng)用，命名規(guī)范為exeMl-{類別}_ExeMl_xxx。 命名規(guī)范 Workflow ModelArts服務(wù)為
r。 創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)時提示“對象目錄大小/數(shù)量超過限制”，如何解決？ 問題分析 創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)選擇的代碼目錄有大小和文件個數(shù)限制。 解決方法 將代碼目錄中除代碼以外的文件刪除或存放到其他目錄，保證代碼目錄大小不超過128MB，文件個數(shù)不超過4096個。 訓(xùn)練作業(yè)的“/cache”目錄是否安全？
遵循如下規(guī)范： ·如果在連接中設(shè)置了GUC參數(shù)，那么在將連接歸還連接池之前，必須使用“SET SESSION AUTHORIZATION DEFAULT;RESET ALL;”將連接的狀態(tài)清空。 ·如果使用了臨時表，那么在將連接歸還連接池之前，必須將臨時表刪除。 否則，連接池里面
華為云提供免費的備案服務(wù)。 備案網(wǎng)站 云解析服務(wù) 將域名轉(zhuǎn)換為網(wǎng)站服務(wù)器IP地址，實現(xiàn)通過域名直接訪問網(wǎng)站。 華為云提供免費的域名解析服務(wù)。 配置網(wǎng)站解析 SSL證書管理 如果想要實現(xiàn)網(wǎng)站的可信身份認證與安全數(shù)據(jù)傳輸，您可以通過華為云SCM購買并部署SSL證書。 部署成功后，可以將HTTP協(xié)議替換成HTTPS協(xié)議，通過https://www
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ai智能文本校對大模型將到來
搜索大模型插件通過模型服務(wù)將AI能力集成到Elasticsearch集群中，實現(xiàn)語義向量搜索、語義排序等高級功能。其核心流程是基于業(yè)務(wù)需求（如語義搜索、智能推薦）定義模型類型（Embedding/Rerank等），并綁定對應(yīng)的AI服務(wù)地址，確保上層應(yīng)用能通過向量索引正確調(diào)用服務(wù)接口。
- 語義搜索：依賴Embedding模型服務(wù)，將文本轉(zhuǎn)換為向量，實現(xiàn)相似性檢索。
- 智能推薦：組合使用Embedding模型服務(wù)（生成用戶/物品向量）和Rerank模型服務(wù)，優(yōu)化推薦結(jié)果排序。
前提條件
確認Elasticsearch集群已啟用搜索大模型插件，操作指導(dǎo)請參見開啟搜索大模型插件。
支持的模型服務(wù)
搜索大模型插件支持接入多種模型服務(wù)，具體支持的模型服務(wù)清單如表1 支持的模型服務(wù)所示。
獲取獨享版集群的訪問地址
- 登錄 云搜索服務(wù) 管理控制臺。
- 在左側(cè)導(dǎo)航欄，選擇“搜索大模型 > 獨享版集群”。
- 在集群列表，選擇目標集群，在“內(nèi)網(wǎng)訪問地址”列獲取并記錄集群的內(nèi)網(wǎng)IP地址，后續(xù)配置模型服務(wù)需要使用。
一般是“<host>:<port>”或“<host>:<port>,<host>:<port>”樣式。
圖1 獲取集群訪問地址
登錄Kibana
登錄Kibana進入命令執(zhí)行頁面。Elasticsearch集群支持多種客戶端訪問，本文僅以 CSS 服務(wù)集成的Kibana為例介紹配置指導(dǎo)。
- 登錄 云搜索 服務(wù)管理控制臺。
- 在左側(cè)導(dǎo)航欄，選擇“集群管理 > Elasticsearch”。
- 在集群列表，選擇目標集群，單擊操作列的“Kibana”，登錄Kibana。
- 在Kibana左側(cè)導(dǎo)航欄選擇“Dev Tools”，進入操作頁面。
控制臺左側(cè)是命令輸入框，其右側(cè)的三角形圖標為執(zhí)行按鈕，右側(cè)區(qū)域則顯示執(zhí)行結(jié)果。
配置模型服務(wù)
當模型創(chuàng)建完成后，根據(jù)業(yè)務(wù)需要配置模型服務(wù)。下面介紹了各類模型服務(wù)的配置指導(dǎo)。
管理模型服務(wù)
搜索大模型插件深度集成Kibana命令行界面（CLI），支持對模型服務(wù)進行更新、監(jiān)控、擴縮容等全生命周期管理。如表4所示，可以通過標準CLI命令執(zhí)行更新（update）、刪除（delete）等核心操作管理模型服務(wù)。
|
操作類型 |
API命令 |
請求示例 |
響應(yīng)示例 |
|---|---|---|---|
|
更新模型服務(wù) |
POST _inference/model_service/{service_name}/update |
更新Embedding模型服務(wù)： POST _inference/model_service/pangu_vector/update
{
"description": "搜索大模型-語義向量化模型更新",
"service_config": {
"semantic_vector": {
"service_urls": ["http://{endpoint}/app/search/v1/vector"],
"timeout_ms": 60000
}
}
} |
返回更新后的模型服務(wù)信息： {
"service_name" : "pangu_vector",
"service_type" : "remote",
"description" : "搜索大模型-語義向量化模型更新",
"create_time" : 1747966388508,
"service_config" : {
"semantic_vector" : {
"embedding_type" : "query2doc",
"service_urls" : [
"http://{endpoint}/app/search/v1/vector"],
"method" : "POST",
"timeout_ms" : 60000,
"max_conn" : 200,
"security" : false,
"dimension" : "768",
"algorithm" : "GRAPH",
"metric" : "inner_product"
}
}
} |
|
檢查模型服務(wù)連通性 |
GET _inference/model_service/{service_name}/check |
檢查Embedding模型服務(wù)的連通性： GET _inference/model_service/pangu_vector/check |
{
"acknowledged" : true
} |
|
查看模型服務(wù) |
|
查看Embedding模型服務(wù)的配置信息： GET _inference/model_service/pangu_vector |
返回模型服務(wù)信息： {
"count" : 1,
"model_service_configs" : [
{
"service_name" : "pangu_vector",
"service_type" : "remote",
"description" : "搜索大模型-語義向量化模型",
"create_time" : 1747966388508,
"service_config" : {
"semantic_vector" : {
"embedding_type" : "query2doc",
"service_urls" : ["http://{endpoint}/app/search/v1/vector"],
"method" : "POST",
"timeout_ms" : 60000,
"max_conn" : 200,
"security" : false,
"dimension" : "768",
"algorithm" : "GRAPH",
"metric" : "inner_product"
}
}
}
]
} |
|
刪除模型服務(wù)配置（刪除后，索引將無法使用該模型服務(wù)） |
DELETE _inference/model_service/{service_name} |
刪除Embedding模型服務(wù)配置： DELETE _inference/model_service/pangu_vector |
{
"acknowledged" : true
} |
|
設(shè)置模型服務(wù)的數(shù)量上限（最多支持創(chuàng)建幾個模型服務(wù)） |
PUT _cluster/settings
{
"transient": {
"pg_search.inference.max_inference_model_service": 100 //最大值是1000，最小值是1，默認值是100。
}
} |
設(shè)置模型服務(wù)的數(shù)量上限為10： PUT _cluster/settings
{
"transient": {
"pg_search.inference.max_inference_model_service": 10
}
} |
{
"acknowledged" : true,
"persistent" : { },
"transient" : {
"pg_search" : {
"inference" : {
"max_inference_model_service" : "10"
}
}
}
} |
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