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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(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)
子、顯存優(yōu)化,大模型訓(xùn)練與推理性能大幅提升;并圍繞大模型性能與精度評價體系構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化自動流水線。 開箱即用,一站式模型開發(fā)服務(wù) 開箱即用,一站式模型開發(fā)服務(wù) 提供模型調(diào)優(yōu)、壓縮、部署、評測等全棧工具,功能覆蓋大模型全生命周期,支持用戶即開即用,低門檻使用各類大模型。 資源一站式按需開通,建設(shè)周期短
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
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)”
《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
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
. 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
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
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
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。
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。
。 視頻營銷 甜新科技智慧展業(yè)平臺 常見問題解答 視頻營銷 甜新科技智慧展業(yè)平臺 常見問題解答 什么是VCRM智能營銷? VCRM是基于AI+視頻的營銷解決方案,助力企業(yè)營銷轉(zhuǎn)化、線索激活,由甜新科技和華為聯(lián)合研發(fā)。致力于在視頻營銷科技領(lǐng)域,為行業(yè)客戶提供以深度融合AI+視頻為基
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
論是一體機、移動端還是電視大屏,都可以通過AI虛擬主播實現(xiàn)智能問答、服務(wù)導(dǎo)覽等功能。 通過使用AI虛擬主播,中小企業(yè)可以提升客服品牌影響力,解決渠道短板無法承載的問題,實現(xiàn)多渠道業(yè)務(wù)融合,促進服務(wù)協(xié)同和精準(zhǔn)營銷。無論是在業(yè)務(wù)咨詢還是在營銷推廣方面,AI虛擬主播都能夠為企業(yè)帶來更高的效率和更好的用戶體驗。
【限時特惠】研發(fā)與中間件專場 研發(fā)與中間件專場 眾多AI創(chuàng)新者反饋,構(gòu)建AIGC應(yīng)用時常遇這些挑戰(zhàn) 眾多AI創(chuàng)新者反饋,構(gòu)建AIGC應(yīng)用時常遇這些挑戰(zhàn) 模型開發(fā)/定制門檻高 大模型應(yīng)用是一個模型、數(shù)據(jù)、代碼集成的新型應(yīng)用。 開發(fā)一個完整的大模型應(yīng)用既需要利用多樣化的AI原生技術(shù)又需要強大的工程能力,并將它們充分整合,開發(fā)門檻高
。 金融、房地產(chǎn)、教育、游戲類能發(fā)推廣/營銷短信嗎? 不能,這些行業(yè)僅支持發(fā)送驗證碼短信。短信服務(wù)暫不支持金融行業(yè)發(fā)送短信,包括驗證碼、推廣/營銷短信。詳細(xì)請參考模板和變量規(guī)范。 是否支持中國廣電的短信服務(wù)? 支持。除移動,聯(lián)通,電信三大運營商外,新增支持廣電運營商號段業(yè)務(wù)發(fā)送。
000.00元/年 免費AI客服電話-智能AI客戶聯(lián)絡(luò)中心-AI智能電話機器特征 免費AI客服電話-智能AI客戶聯(lián)絡(luò)中心-AI智能電話機器特征 免費AI客服電話-內(nèi)置ASR引擎 支持ASR,NLP,NLU,TTS等技術(shù)數(shù)據(jù)整合識別、響應(yīng)飛速提升 免費AI客服電話-多輪會話 領(lǐng)先的
ai大模型營銷
盤古NLP大模型規(guī)格
盤古NLP大模型是業(yè)界首個超千億參數(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,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。除了實現(xiàn)行業(yè)知識檢索、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)意營銷等多個典型場景中,提供強大的AI技術(shù)支持。
ModelArts Studio大模型開發(fā)平臺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)實際需求選擇最合適的模型進行開發(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個訓(xùn)練單元起訓(xùn),1個推理單元即可部署,4K支持256并發(fā),32K支持256并發(fā)。 |
|
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個訓(xùn)練單元起訓(xùn),LoRA微調(diào)8個訓(xùn)練單元起訓(xùn),4個推理單元即可部署,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個訓(xùn)練單元起訓(xùn),LoRA微調(diào)8個訓(xùn)練單元起訓(xùn),4個推理單元即可部署,支持128并發(fā)。 |
|
|
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個訓(xùn)練單元起訓(xùn),LoRA微調(diào)8個訓(xùn)練單元起訓(xùn),GRPO訓(xùn)練24個訓(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個訓(xùn)練單元起訓(xùn),LoRA微調(diào)32個訓(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個訓(xùn)練單元起訓(xùn),LoRA微調(diào)8個訓(xùn)練單元起訓(xùn),8個推理單元即可部署,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個訓(xùn)練單元起訓(xùn),LoRA微調(diào)64個訓(xùn)練單元起訓(xùn),8個推理單元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大模型支持的平臺操作
在選擇和使用盤古大模型時,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:
|
模型名稱 |
模型訓(xùn)練 |
微調(diào) |
強化學(xué)習(xí) |
模型評測 |
模型壓縮 |
在線推理 |
體驗中心能力調(diào)測 |
|||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
全量微調(diào) |
LORA |
DPO |
RFT |
GRPO |
||||||
|
Pangu-NLP-N1-32K-3.2.36 |
√ |
√ |
√ |
√ |
- |
- |
√ |
- |
√ |
√ |
|
Pangu-NLP-N1-128K-3.2.36 |
- |
- |
- |
- |
- |
- |
√ |
- |
√ |
√ |
|
Pangu-NLP-N1-Reasoner-128K-3.0.1.1 |
√ |
√ |
√ |
- |
- |
- |
- |
- |
√ |
√ |
|
Pangu-NLP-N2-32K-3.1.35 |
√ |
√ |
√ |
√ |
- |
- |
√ |
√ |
√ |
√ |
|
Pangu-NLP-N2-32K-5.0.1.1 |
√ |
√ |
√ |
- |
- |
- |
√ |
- |
√ |
√ |
|
Pangu-NLP-N2-128K-5.0.1.1 |
- |
- |
- |
- |
- |
- |
√ |
- |
√ |
√ |
|
Pangu-NLP-N2-Reasoner-32K-3.0.1.1 |
√ |
√ |
√ |
- |
- |
√ |
- |
√ |
√ |
√ |
|
Pangu-NLP-N2-Reasoner-128K-5.0.0.1 |
√ |
√ |
√ |
- |
- |
- |
- |
√ |
√ |
√ |
|
Pangu-NLP-N4-4K-3.2.36 |
√ |
√ |
√ |
√ |
- |
- |
√ |
√ |
√ |
√ |
|
Pangu-NLP-N4-32K-2.5.35 |
√ |
√ |
√ |
√ |
√ |
- |
√ |
- |
√ |
√ |
|
Pangu-NLP-N4-Reasoner-32K-3.0.1.2 |
√ |
√ |
√ |
- |
- |
- |
- |
- |
√ |
√ |
|
Pangu-NLP-N4-Reasoner-128K-3.0.1.2 |
- |
- |
- |
- |
- |
- |
- |
√ |
√ |
√ |
|
Pangu-RAG-N1-32K-4.3.2 |
- |
- |
- |
- |
- |
- |
- |
- |
√ |
- |
|
Pangu-AgentExpert-N1-0.0.2 |
- |
- |
- |
- |
- |
- |
- |
- |
√ |
√ |
|
Pangu-AgentExpert-N2-0.0.2 |
- |
- |
- |
- |
- |
- |
- |
- |
√ |
√ |
盤古NLP大模型對資源池的依賴
|
模型名稱 |
云上部署 |
邊緣部署 |
|---|---|---|
|
Pangu-NLP-N1-32K-3.2.36 |
支持,1個推理單元部署 |
- |
|
Pangu-NLP-N1-128K-3.2.36 |
支持,4個推理單元部署 |
- |
|
Pangu-NLP-N1-Reasoner-128K-3.0.1.1 |
支持,4個推理單元部署 |
- |
|
Pangu-NLP-N2-32K-3.1.35 |
支持,4個推理單元部署 |
支持,4個推理單元部署 |
|
Pangu-NLP-N2-Reasoner-32K-3.0.1.1 |
支持,4個推理單元部署 |
- |
|
Pangu-NLP-N2-Reasoner-128K-5.0.0.1 |
支持,4個推理單元部署 |
- |
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Pangu-NLP-N4-4K-3.2.36 |
支持,8個推理單元部署 |
- |
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Pangu-NLP-N4-32K-2.5.35 |
支持,8個推理單元部署 |
- |
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Pangu-NLP-N4-Reasoner-32K-3.0.1.2 |
支持,8個推理單元部署 |
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Pangu-NLP-N4-Reasoner-128K-3.0.1.2 |
支持,16個推理單元部署 |
- |
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Pangu-RAG-N1-32K-4.3.2 |
支持,1個推理單元部署 |
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Pangu-AgentExpert-N1-0.0.2 |
支持,1個推理單元部署 |
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Pangu-AgentExpert-N2-0.0.2 |
支持,1個推理單元部署 |
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ai大模型營銷常見問題
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。
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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、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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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。
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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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06大規(guī)模并行模型訓(xùn)練
基于Atlas 900 AI集群和深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練平臺進行BERT網(wǎng)絡(luò)大規(guī)模并行模型訓(xùn)練。 -
NAIE模型訓(xùn)練服務(wù)演示
以數(shù)據(jù)中心PUE優(yōu)化為例進行模型訓(xùn)練服務(wù)和數(shù)據(jù)中心PUE優(yōu)化模型生成服務(wù)操作演示,使開發(fā)者快速熟悉NAIE模型訓(xùn)練服務(wù)和數(shù)據(jù)中心PUE優(yōu)化模型生成服務(wù)。 -
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(wù),從數(shù)據(jù)預(yù)處理,到特征提取、模型訓(xùn)練、模型驗證,本服務(wù)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。
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