體驗 政企知識檢索 智能創(chuàng)意營銷 行業(yè)API助手 行業(yè)研發(fā)助手 政企會議助手 文檔與學習成長 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)
文檔與學習成長 盤古大模型 盤古大模型 什么是盤古大模型 盤古預測大模型能力與規(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應用 豐富多樣的AI訓練數(shù)據(jù)集 場景化AI案例，助力AI賦能千行百業(yè)
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)
全鏈路專業(yè)服務，讓大模型從可用到好用 · 6大階段30+專業(yè)服務，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
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。 文檔與學習成長 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)
域的基礎(chǔ)大模型。 全球模型 提供高精度的全球模型，無需定制和訓練，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 文檔與學習成長 盤古大模型 盤古大模型 什么是盤古大模型 盤古科學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
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
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、模型訓練、模型部署于一體的綜合平臺，專為開發(fā)和應用大模型而設(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”
《互聯(lián)網(wǎng)信息服務算法推薦管理規(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提供者應當在提供服務之日起十個工作日內(nèi)通過互聯(lián)網(wǎng)信息服務算法備案系統(tǒng)填報服務提供者的名稱、服務形式、應用領(lǐng)域、算法類型、算法自評估報告、擬公示內(nèi)容等信息 方便
質(zhì)量。4. 模型訓練：· 設(shè)計調(diào)優(yōu)方案，實施模型訓練，并進行模型評測。· 熟悉盤古大模型工作流和云服務操作，確保模型效果優(yōu)化。5. 應用工程：· 提供基于大模型能力的Agent開發(fā)和應用對接服務。· 具備良好的軟件開發(fā)和溝通能力，實現(xiàn)大模型與應用的無縫對接。6. 模型運維：·
angChain等流行的大模型開發(fā)框架，構(gòu)建企業(yè)級AI應用；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；大模型與應用對接集成，以及進行日常巡檢、故障處理、模型升級等服務。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
. 模型更新后，將新模型部署至相應環(huán)境。 十一、模型評測1. 設(shè)計模型評測方案，對大模型各類指標進行評測。2. 能夠按評測標準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、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。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
智慧監(jiān)控AI模型綜合集成了人臉識別模型、安全帽識別模型、口罩佩戴識別模型、車牌識別模型、車輛占道識別模型5種AI模型。一，人臉識別服務 人臉識別模型目前提供授權(quán)認證、模型加載、人臉注冊、人臉識別、人臉刪除、特征提取六個接口服務。 授權(quán)認證：需先進行授權(quán)認證，才能夠正常使用人臉識別服務；
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、定制服務到持續(xù)研發(fā)一站式AI大模型定制研發(fā)服務。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)品創(chuàng)新的人
數(shù)據(jù)質(zhì)量。4. 模型訓練：?設(shè)計調(diào)優(yōu)方案，實施模型訓練，并進行模型評測。?熟悉盤古大模型工作流和云服務操作，確保模型效果優(yōu)化。5. 應用工程：?提供基于大模型能力的Agent開發(fā)和應用對接服務。?具備良好的軟件開發(fā)和溝通能力，實現(xiàn)大模型與應用的無縫對接。6. 模型運維： ?提供技
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、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模型訓練 ModelArts模型訓練簡介 ModelArts模型訓練，俗稱“建模”，指通過分析手段、方法和技巧對準備好的數(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)務規(guī)律，為商業(yè)目的提供決策參考。訓練模型的結(jié)果通常是一個或多個機器學習或深度學習模型，模型可以應用到新的數(shù)據(jù)中，得到預測、評價等結(jié)果。
ModelArts支持本地準備模型包，編寫模型配置文件和模型推理代碼，將準備好的模型包上傳至對象存儲服務OBS，從OBS導入模型創(chuàng)建為AI應用。 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。
安全組是一個邏輯上的分組，為同一個虛擬私有云內(nèi)具有相同安全保護需求并相互信任的彈性云服務器和GaussDB數(shù)據(jù)庫實例提供訪問策略。為了保障數(shù)據(jù)庫的安全性和穩(wěn)定性，在使用GaussDB數(shù)據(jù)庫實例之前，您需要設(shè)置安全組，開通需訪問數(shù)據(jù)庫的IP地址和端口。 高斯數(shù)據(jù)庫模型-應用場景 金融核心交易 ERP/CRM 政企OA/辦公
MaaS平臺上輕松部署和使用這些模型，以滿足不同場景下的需求。 如何在MaaS使用昇騰適配版DeepSeek-R1蒸餾模型 步驟一：登錄ModelArts Studio（MaaS） 登錄華為云官網(wǎng)，直接點擊以下鏈接進入：MaaS官方鏈接。 區(qū)域切換到華東二和西南-貴陽一都可以。
據(jù)結(jié)構(gòu)定義層面保持高度一致性和規(guī)范性，提升了API設(shè)計的效率和質(zhì)量。 在線體驗 幫助文檔 服務咨詢 什么是公共模型 在API設(shè)計過程中，為了促進數(shù)據(jù)一致性和復用性，CodeArts API提供了強大的“公共模型”功能。這一特性允許設(shè)計者在定義API的請求體（Body）或響應內(nèi)容時，便捷地引用已預設(shè)的標準化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。
ion（物體檢測）、predict_analysis（預測分析）等。 model_type：模型AI引擎，表明模型使用的計算框架，支持常用AI框架和“Image”。 runtime：模型運行時環(huán)境，系統(tǒng)默認使用python2.7。runtime可選值與model_type相關(guān)，當
安全云腦_自定義告警模型 安全云腦的威脅運營功能提供豐富的威脅檢測模型，幫助您從海量的安全日志中，發(fā)現(xiàn)威脅、生成告警；同時，提供豐富的安全響應劇本，幫助您對告警進行自動研判、處置，并對安全防線和安全配置自動加固。 威脅運營中的智能建模支持利用模型對管道中的日志數(shù)據(jù)進行掃描，如果不在模型設(shè)置范圍內(nèi)容，將產(chǎn)生告警提示。
2、TPE算法 3、模擬退火算法(Anneal) 貝葉斯優(yōu)化(SMAC) 貝葉斯優(yōu)化假設(shè)超參和目標函數(shù)存在一個函數(shù)關(guān)系。基于已搜索超參的評估值，通過高斯過程回歸來估計其他搜索點處目標函數(shù)值的均值和方差。根據(jù)均值和方差構(gòu)造采集函數(shù)（Acquisition Function），下一個搜索點為采集
ai大模型和小模型
應用場景
近年來，AI快速發(fā)展并應用到很多領(lǐng)域中，AI新產(chǎn)品掀起一波又一波熱潮，AI應用場景越來越多，有自動駕駛、大模型、AIGC、科學AI等不同行業(yè)。AI人工智能的實現(xiàn)需要大量的基礎(chǔ)設(shè)施資源，包括高性能算力，高速存儲和網(wǎng)絡(luò)帶寬等基礎(chǔ)設(shè)施，即“大算力、大存力、大運力”的AI基礎(chǔ)大設(shè)施底座，讓算力發(fā)展不要偏斜。
從過去的經(jīng)典AI，到今天人人談論的大模型，自動駕駛，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)級的爆發(fā)增長，對存儲基礎(chǔ)設(shè)施也帶來全新的挑戰(zhàn)。
- 高吞吐的數(shù)據(jù)訪問挑戰(zhàn)：隨著企業(yè)使用 GPU/NPU 越來越多，底層存儲的 IO 已經(jīng)跟不上計算能力，企業(yè)希望存儲系統(tǒng)能提供高吞吐的數(shù)據(jù)訪問能力，充分發(fā)揮 GPU/NPU 的計算性能，包括訓練數(shù)據(jù)的讀取，以及為了容錯做的檢查點（以下簡稱Checkpoint）保存和加載。訓練數(shù)據(jù)的讀取要盡量讀得快，減少計算對 I/O 的等待，而 Checkpoint主要要求高吞吐、減少訓練中斷的時間。
- 文件接口方式的數(shù)據(jù)共享訪問：由于 AI 架構(gòu)需要使用到大規(guī)模的計算集群（GPU/NPU服務器），集群中的服務器訪問的數(shù)據(jù)來自一個統(tǒng)一的數(shù)據(jù)源，即一個共享的存儲空間。這種共享訪問的數(shù)據(jù)有諸多好處，它可以保證不同服務器上訪問數(shù)據(jù)的一致性，減少不同服務器上分別保留數(shù)據(jù)帶來的數(shù)據(jù)冗余等。另外以 AI 生態(tài)中非常流行的開源深度學習框架PyTorch為例，PyTorch默認會通過文件接口訪問數(shù)據(jù)，AI算法開發(fā)人員也習慣使用文件接口，因此文件接口是最友好的共享存儲訪問方式。
方案架構(gòu)
針對AI訓練場景中面臨的問題，華為云提供了基于 對象存儲 服務 OBS +高性能文件服務 SFS Turbo的AI云存儲解決方案，如圖所示，華為云高性能文件服務SFS Turbo HPC型支持和OBS數(shù)據(jù)聯(lián)動，您可以通過SFS Turbo HPC型文件系統(tǒng)來加速對OBS對象存儲中的數(shù)據(jù)訪問，并將生成的結(jié)果數(shù)據(jù)異步持久化到OBS對象存儲中長期低成本保存。
方案優(yōu)勢
華為云AI云存儲解決方案的主要優(yōu)勢如下表所示。
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序號 |
主要優(yōu)勢 |
詳細描述 |
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1 |
存算分離，資源利用率高 |
GPU/NPU算力和SFS Turbo存儲解耦，各自按需擴容，資源利用率提升。 |
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2 |
SFS Turbo高性能，加速訓練過程 |
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3 |
數(shù)據(jù)導入導出異步化，不占用訓練任務時長，無需部署外部遷移工具 |
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4 |
冷熱數(shù)據(jù)自動流動，降低存儲成本 |
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5 |
多 AI開發(fā)平臺 、生態(tài)兼容 |
pytorch、mindspore等主流AI應用框架，kubernetes容器引擎、算法開發(fā)場景通過文件語義訪問共享數(shù)據(jù)，無需適配開發(fā)。 |
ai大模型和小模型常見問題
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、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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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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邏輯模型和物理模型的對比介紹。
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在自然語言處理（NLP）領(lǐng)域中，使用語言模型預訓練方法在多項NLP任務上都獲得了不錯的提升，廣泛受到了各界的關(guān)注。本課程將簡單介紹一下預訓練的思想，幾個代表性模型和它們之間的關(guān)系。
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近年來越來越多的行業(yè)采用AI技術(shù)提升效率、降低成本，然而AI落地的過程確并不容易，AI在具體與業(yè)務結(jié)合時常常依賴于業(yè)務數(shù)據(jù)的采集、處理、模型訓練、調(diào)優(yōu)、編排、部署和運維等很多環(huán)節(jié)。華為云ModelArts是全流程AI開發(fā)平臺，包含了AI應用的開發(fā)、部署和分享交易，通過解決AI開發(fā)各個環(huán)節(jié)所遇到的核心問題，ModelArts有效解決了AI落地難的問題，將極大促進AI技術(shù)的普惠。本議題將分享ModelArts的主要關(guān)鍵技術(shù)和應用案例。
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ModelArts模型訓練旨在提升開發(fā)者模型訓練的開發(fā)效率及訓練性能。提供了可視化作業(yè)管理、資源管理、版本管理等功能，基于機器學習算法及強化學習的模型訓練自動超參調(diào)優(yōu)；預置和調(diào)優(yōu)常用模型，簡化模型開發(fā)和全流程訓練管理。
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NAIE模型訓練服務演示
以數(shù)據(jù)中心PUE優(yōu)化為例進行模型訓練服務和數(shù)據(jù)中心PUE優(yōu)化模型生成服務操作演示，使開發(fā)者快速熟悉NAIE模型訓練服務和數(shù)據(jù)中心PUE優(yōu)化模型生成服務。 -
數(shù)據(jù)中心AI模型開發(fā)
使用電信領(lǐng)域一站式模型開發(fā)服務，從數(shù)據(jù)預處理，到特征提取、模型訓練、模型驗證，本服務為開發(fā)者提供開發(fā)環(huán)境、模擬驗證環(huán)境，API和一系列開發(fā)工具，幫助開發(fā)者快速高效開發(fā)電信領(lǐng)域模型。 -
ModelArts-模型管理和部署上線
導入模型到模型版本庫，然后將模型部署上線，可將模型部署為在線服務、批量服務及邊緣服務。