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[快速入門]ai計算大模型和小模型
CV大模型

文檔與學(xué)習(xí)成長 盤古模型 盤古模型 什么是盤古模型 盤古CV模型能力與規(guī)格 盤古模型用戶指南 如何調(diào)用盤古CV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)

大模型混合云

全鏈路專業(yè)服務(wù),讓模型從可用到好用 · 6階段30+專業(yè)服務(wù),覆蓋模型建設(shè)全流程,加速政企落地大模型 · 創(chuàng)新運(yùn)營服務(wù)模式,實現(xiàn)全場景模型經(jīng)驗沉淀、全流程運(yùn)營賦能產(chǎn)業(yè),快速孵化模型場景化應(yīng)用 模型混合云十創(chuàng)新技術(shù) 模型混合云十創(chuàng)新技術(shù) 了解詳情 十創(chuàng)新技術(shù) 加速構(gòu)建企業(yè)專屬大模型

盤古NLP大模型

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(xué)習(xí)成長 盤古模型 盤古模型 什么是盤古模型 盤古NLP模型能力與規(guī)格 盤古模型快速入門 如何調(diào)用盤古模型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)

盤古大模型 panguLM

盤古模型 PanguLargeModels 盤古模型 PanguLargeModels 盤古模型是面向B端行業(yè)的模型,包含L0中5類基礎(chǔ)模型、L1行業(yè)大模型及L2場景模型三層架構(gòu) 盤古模型是面向B端行業(yè)的模型,包含L0中5類基礎(chǔ)模型、L1行業(yè)大模型及L2場景模型三層架構(gòu)

盤古預(yù)測大模型

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盤古多模態(tài)大模型

廣汽借助華為云盤古多模態(tài)模型,打造業(yè)界首個支持點云生成的模型,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 盤古模型 盤古模型 什么是盤古模型 盤古多模態(tài)模型能力與規(guī)格 用戶指南 如何調(diào)用盤古模型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)

ModelArts Studio大模型開發(fā)平臺

多語種內(nèi)容審核,平臺全面保護(hù) 一站式模型開發(fā)平臺 一站式模型開發(fā)平臺 ModelArts Studio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)應(yīng)用模型而設(shè)計,旨在為開發(fā)者提供簡單、高效的模型開發(fā)部署方式 為什么選擇模型開發(fā)平臺ModelArts

大模型安全護(hù)欄 ModelArts Guard

模型安全護(hù)欄 ModelArts Guard 模型安全護(hù)欄 ModelArts Guard 模型安全護(hù)欄(ModelArts Guard),做配套模型的內(nèi)容安全防線 模型安全護(hù)欄(ModelArts Guard),做配套模型的安全防線,開放兼容,適用盤古模型三方模型

大模型混合云十大場景

模型混合云TOP N 場景 模型混合云TOP N 場景 1對1咨詢 了解華為云Stack 模型行業(yè)場景落地三要素 模型行業(yè)場景落地三要素 場景是模型行業(yè)落地的關(guān)鍵所在,而在場景落地過程中,數(shù)據(jù)、經(jīng)驗生態(tài)是核心要素,數(shù)據(jù)的數(shù)量質(zhì)量決定模型效果上限;經(jīng)驗就像“名師指導(dǎo)”

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AI大模型 算法備案

《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

AI大模型專業(yè)服務(wù)

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(jìn)行模型評測。· 熟悉盤古模型工作流云服務(wù)操作,確保模型效果優(yōu)化。5. 應(yīng)用工程:· 提供基于模型能力的Agent開發(fā)應(yīng)用對接服務(wù)。· 具備良好的軟件開發(fā)溝通能力,實現(xiàn)模型與應(yīng)用的無縫對接。6. 模型運(yùn)維:·  

大模型及AI應(yīng)用配套服務(wù)

angChain等流行的模型開發(fā)框架,構(gòu)建企業(yè)級AI應(yīng)用;團(tuán)隊擁有成熟的軟件工程技術(shù)管理能力。6. 模型使用的技術(shù)支持,用戶使用模型平臺,解答用戶使用過程遇到的問題;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

天尊大模型AIGC場景解決方案

太杉天尊模型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。太杉天尊模型AIGC場景解決方案,是一款專為滿足政府企

盤古大模型專家服務(wù)

. 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,對模型各類指標(biāo)進(jìn)行評測。2. 能夠按評測標(biāo)準(zhǔn)對模型各項能力進(jìn)行打分,輸出模型評測報告。 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等模型框架,完

序列猴子大模型

出門問問模型“序列猴子”是一款具備多模態(tài)生成能力的語言模型,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、語言生成語音識別等不同任務(wù)。出門問問模型“序列猴子”是一款具備多模態(tài)生成能力的語言模型,模

智慧監(jiān)控AI模型

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(wù) 人臉識別模型目前提供授權(quán)認(rèn)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(wù)。 授權(quán)認(rèn)證:需先進(jìn)行授權(quán)認(rèn)證,才能夠正常使用人臉識別服務(wù);

人工智能AI大模型技術(shù)研發(fā)定制服務(wù)

公司集成了世界領(lǐng)先的底層模型,具備打通跨模型工具鏈的平臺,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(hù)、合規(guī)性檢查、技術(shù)支持、性能監(jiān)控、擴(kuò)展性設(shè)計、定制服務(wù)到持續(xù)研發(fā)一站式AI模型定制研發(fā)服務(wù)。光啟慧語是一家圍繞模型全棧開展技術(shù)研發(fā)產(chǎn)品創(chuàng)新的人

博匠行業(yè)AI大模型專業(yè)服務(wù)

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(jìn)行模型評測。?熟悉盤古模型工作流云服務(wù)操作,確保模型效果優(yōu)化。5. 應(yīng)用工程:?提供基于模型能力的Agent開發(fā)應(yīng)用對接服務(wù)。?具備良好的軟件開發(fā)溝通能力,實現(xiàn)模型與應(yīng)用的無縫對接。6. 模型運(yùn)維: ?提供技

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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(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、評價等結(jié)果。

ModelArts推理部署_模型_AI應(yīng)用來源-華為云

ModelArts支持本地準(zhǔn)備模型包,編寫模型配置文件模型推理代碼,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。

GaussDB數(shù)據(jù)庫模型_GaussDB是什么_高斯數(shù)據(jù)庫模型

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(hù)需求并相互信任的彈性云服務(wù)器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

DeepSeek-R1蒸餾模型部署及體驗

了強(qiáng)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)者快速驗證開發(fā)創(chuàng)新的AI應(yīng)用,平臺還提供了200萬token的免費使用額度。開發(fā)者可以在MaaS平臺上輕松部署使用這些模型,以滿足不同場景下的需求。

華為云CodeArts API_API設(shè)計支持公共模型

據(jù)結(jié)構(gòu)定義層面保持高度一致性規(guī)范性,提升了API設(shè)計的效率質(zhì)量。 在線體驗 幫助文檔 服務(wù)咨詢 什么是公共模型 在API設(shè)計過程中,為了促進(jìn)數(shù)據(jù)一致性復(fù)用性,CodeArts API提供了強(qiáng)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(yīng)內(nèi)容時,便捷地引用已預(yù)設(shè)的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

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ion(物體檢測)、predict_analysis(預(yù)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“Image”。 runtime:模型運(yùn)行時環(huán)境,系統(tǒng)默認(rèn)使用python2.7。runtime可選值與model_type相關(guān),當(dāng)

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安全云腦_自定義告警模型 安全云腦的威脅運(yùn)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(yīng)劇本,幫助您對告警進(jìn)行自動研判、處置,并對安全防線安全配置自動加固。 威脅運(yùn)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(jìn)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。

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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)超參目標(biāo)函數(shù)存在一個函數(shù)關(guān)系?;谝阉阉鞒瑓⒌脑u估值,通過高斯過程回歸來估計其他搜索點處目標(biāo)函數(shù)值的均值方差。根據(jù)均值方差構(gòu)造采集函數(shù)(Acquisition Function),下一個搜索點為采集

ai計算大模型和小模型

應(yīng)用場景

近年來,AI快速發(fā)展并應(yīng)用到很多領(lǐng)域中,AI新產(chǎn)品掀起一波又一波熱潮,AI應(yīng)用場景越來越多,有自動駕駛、大模型、AIGC、科學(xué)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(yùn)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?wù)摰拇竽P?,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)。

  1. 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(xùn)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(xùn)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(xùn)練中斷的時間。
  2. 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(wù)器),集群中的服務(wù)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(wù)器上訪問數(shù)據(jù)的一致性,減少不同服務(wù)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(xué)習(xí)框架PyTorch為例,PyTorch默認(rèn)會通過文件接口訪問數(shù)據(jù),AI算法開發(fā)人員也習(xí)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。

如果您想了解更多本方案相關(guān)信息,或在方案使用過程中存在疑問,可通過方案咨詢渠道,尋求專業(yè)人員支持。

方案架構(gòu)

針對AI訓(xùn)練場景中面臨的問題,華為云提供了基于 對象存儲 服務(wù) OBS +高性能文件服務(wù) SFS Turbo的AI云存儲解決方案,如所示,華為云高性能文件服務(wù)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。

圖1 基于OBS+SFS Turbo的華為云AI云存儲解決方案

方案優(yōu)勢

華為云AI云存儲解決方案的主要優(yōu)勢如下所示。

表1 華為云AI云存儲解決方案的主要優(yōu)勢

序號

主要優(yōu)勢

詳細(xì)描述

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(kuò)容,資源利用率提升。

2

SFS Turbo高性能,加速訓(xùn)練過程

  • 訓(xùn)練數(shù)據(jù)集高速讀取,避免GPU/NPU因存儲I/O等待產(chǎn)生空閑,提升GPU/NPU利用率。
  • 大模型TB級Checkpoint文件秒級保存和加載,減少訓(xùn)練任務(wù)中斷時間。
  • 提供AITurbo SDK,加速Checkpoint保存和加載。

3

數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出異步化,不占用訓(xùn)練任務(wù)時長,無需部署外部遷移工具

  • 訓(xùn)練任務(wù)開始前將數(shù)據(jù)從OBS導(dǎo)入到SFS Turbo,訓(xùn)練過程中寫入到SFS Turbo的Checkpoint數(shù)據(jù)異步導(dǎo)出到OBS,均不占用訓(xùn)練任務(wù)時長。
  • SFS Turbo和OBS存儲服務(wù)之間數(shù)據(jù)直接導(dǎo)入導(dǎo)出,無需部署外部數(shù)據(jù)拷貝機(jī)器及工具。

4

冷熱數(shù)據(jù)自動流動,降低存儲成本

  • SFS Turbo支持自定義數(shù)據(jù)淘汰策略,冷數(shù)據(jù)自動分級到OBS,釋放高性能存儲空間用于接收新的熱數(shù)據(jù)。
  • 訪問冷數(shù)據(jù)時SFS Turbo從OBS自動加載數(shù)據(jù)提升訪問性能。

5

AI開發(fā)平臺 、生態(tài)兼容

pytorch、mindspore等主流AI應(yīng)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)。

如果您想了解更多本方案相關(guān)信息,或在方案使用過程中存在疑問,可通過方案咨詢渠道,尋求專業(yè)人員支持。

ai計算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(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。

  • 邏輯模型和物理模型的對比介紹。

  • 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。

  • 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NLP任務(wù)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(yù)訓(xùn)練的思想,幾個代表性模型和它們之間的關(guān)系。

  • 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(wù)結(jié)合時常常依賴于業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的采集、處理、模型訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)、編排、部署和運(yùn)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(yīng)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(jìn)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(yīng)用案例。

  • ModelArts模型訓(xùn)練旨在提升開發(fā)者模型訓(xùn)練的開發(fā)效率及訓(xùn)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(jī)器學(xué)習(xí)算法及強(qiáng)化學(xué)習(xí)的模型訓(xùn)練自動超參調(diào)優(yōu);預(yù)置和調(diào)優(yōu)常用模型,簡化模型開發(fā)和全流程訓(xùn)練管理。

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