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盤古科學計算大模型

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盤古多模態(tài)大模型

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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”

大模型安全護欄 ModelArts Guard

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多語種內(nèi)容審核,平臺全面保護 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、模型訓練、模型部署于一體的綜合平臺,專為開發(fā)和應(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)和部署方式 為什么選擇模型開發(fā)平臺ModelArts

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公司集成了世界領(lǐng)先的底層模型,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(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)和產(chǎn)

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)模型與應(yīng)用的無縫對接。6. 模型運維: ?提供技

盤古大模型專家服務(wù)

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應(yīng)用場景

在追求更高效的企業(yè)運營模式的浪潮下,AI場景化需求現(xiàn)如今成為大中小型企業(yè)的必經(jīng)之路。

宏觀產(chǎn)業(yè)環(huán)境&政策:

  • IT數(shù)字化咨詢服務(wù)行業(yè)正迎來快速發(fā)展期,市場規(guī)模持續(xù)擴大,得益于云計算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等新興技術(shù)的融合應(yīng)用,以及國家政策對AI場景化的支持??蛻粜枨笕找?zhèn)€性化與定制化,促使服務(wù)商深化服務(wù)內(nèi)容,提供場景化解決方案。
  • 同時,市場競爭加劇,推動市場集中度提升,跨界合作與產(chǎn)業(yè)鏈整合成為趨勢。未來,隨著技術(shù)不斷創(chuàng)新和環(huán)保意識的增強,IT數(shù)字化咨詢服務(wù)將更加智能、高效、綠色,為企業(yè)AI場景化提供強有力的支持,助力企業(yè)在全球市場中保持競爭優(yōu)勢。

AI場景化大趨勢:

  • 數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策與業(yè)務(wù)創(chuàng)新:隨著數(shù)據(jù)成為企業(yè)的重要資產(chǎn),企業(yè)正逐步將數(shù)據(jù)納入財務(wù)報表,并圍繞數(shù)據(jù)資產(chǎn)化構(gòu)建技術(shù)體系、服務(wù)體系和監(jiān)管體系。這將促使企業(yè)更加重視數(shù)據(jù)的收集、分析和利用,以數(shù)據(jù)驅(qū)動決策和業(yè)務(wù)創(chuàng)新。通過深度挖掘和分析數(shù)據(jù),企業(yè)能夠更好地理解客戶需求和市場趨勢,從而提供個性化的產(chǎn)品和服務(wù),提升客戶體驗和滿意度。
  • 行業(yè)特定解決方案的興起:隨著AI場景化的深入,企業(yè)開始更加關(guān)注行業(yè)特定需求和場景。行業(yè)云平臺等解決方案的興起,正是為了滿足這一需求。這些平臺旨在提供針對特定行業(yè)的數(shù)字化解決方案,幫助企業(yè)更高效地實現(xiàn)轉(zhuǎn)型。為了適應(yīng)不同企業(yè)的需求,行業(yè)特定解決方案正朝著定制化和模塊化的方向發(fā)展。德勤會根據(jù)企業(yè)現(xiàn)狀選擇適合的模塊進行組合,形成符合自身需求的數(shù)字化解決方案。
  • 安全與合規(guī) 性的重視:隨著AI場景化的推進,企業(yè)面臨著越來越多的安全威脅。因此,企業(yè)正逐步加強數(shù)字化安全治理,構(gòu)建全面、多層次的數(shù)字化防護體系,以保障企業(yè)的信息安全和業(yè)務(wù)連續(xù)性。隨著數(shù)據(jù)保護法規(guī)的不斷完善,企業(yè)需要更加關(guān)注數(shù)據(jù)處理的合規(guī)性。在AI場景化過程中,企業(yè)需要確保自身業(yè)務(wù)符合相關(guān)法律法規(guī)的要求,避免潛在的法律風險。
  • 成本控制與運營效率提升:在AI場景化過程中,企業(yè)越來越注重內(nèi)部驅(qū)動因素的作用,如運營效率的提升和成本的降低。通過優(yōu)化流程、自動化操作以及利用數(shù)據(jù)分析工具進行精細化管理,企業(yè)能夠?qū)崿F(xiàn)成本的有效控制。

客戶痛點:

IT戰(zhàn)略規(guī)劃

  • 業(yè)務(wù)挑戰(zhàn):企業(yè)缺乏清晰的IT戰(zhàn)略來指導AI場景化,導致技術(shù)投資分散,無法形成合力;
  • 解決方案:德勤設(shè)計并實施業(yè)財融合方案,通過集成ERP、CRM等系統(tǒng),實現(xiàn)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)與財務(wù)數(shù)據(jù)的實時同步和共享。此外,德勤還幫助企業(yè)建立統(tǒng)一的業(yè)務(wù)財務(wù)指標體系,提升決策的準確性和及時性,促進業(yè)務(wù)部門與財務(wù)部門的緊密協(xié)作

數(shù)據(jù)治理 與數(shù)據(jù)遷移

  • 業(yè)務(wù)挑戰(zhàn):企業(yè)面臨數(shù)據(jù)質(zhì)量低下、數(shù)據(jù)孤島嚴重的問題,且數(shù)據(jù)遷移過程中存在數(shù)據(jù)丟失和安全風險。
  • 解決方案:德勤提供全面的數(shù)據(jù)治理服務(wù),包括數(shù)據(jù)標準制定、數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控、數(shù)據(jù)安全管理等,確保數(shù)據(jù)的準確性、完整性和安全性。在數(shù)據(jù)遷移方面,德勤采用先進的遷移工具和技術(shù),確保數(shù)據(jù)在遷移過程中的完整性和安全性,同時提供遷移后的數(shù)據(jù)驗證服務(wù),確保數(shù)據(jù)遷移的成功。

客戶數(shù)字化系統(tǒng)建設(shè)

  • 業(yè)務(wù)挑戰(zhàn):企業(yè)需要提升客戶體驗和服務(wù)效率,但缺乏有效的數(shù)字化系統(tǒng)來支撐。
  • 解決方案:德勤根據(jù)企業(yè)的業(yè)務(wù)需求,量身定制客戶數(shù)字化系統(tǒng),如CRM系統(tǒng)、客戶服務(wù)系統(tǒng)等。這些系統(tǒng)不僅實現(xiàn)了客戶信息的集中管理和分析,還通過AI、大數(shù)據(jù)等技術(shù)提供了個性化推薦、智能客服等功能,顯著提升了客戶體驗和服務(wù)效率。

方案架構(gòu)

業(yè)務(wù)架構(gòu)圖參考

圖1 業(yè)務(wù)架構(gòu)圖

德勤基于全球?qū)<揖W(wǎng)絡(luò)以及豐富的項目經(jīng)驗,為客戶提供全生命周期的ITAI場景化方案,包括IT戰(zhàn)略規(guī)劃、業(yè)財融合方案、數(shù)據(jù)治理與數(shù)據(jù)遷移、客戶數(shù)字化系統(tǒng)建設(shè)、以及數(shù)字化營銷方案設(shè)計等服務(wù)

方案優(yōu)勢

  • 一站式行業(yè)數(shù)字化解決方案服務(wù):基于行業(yè)客戶需求,提供從頂層設(shè)計、運營規(guī)劃、IT系統(tǒng)部署、數(shù)字化應(yīng)用方案及落地等一站式服務(wù),準確命中行業(yè)痛點和趨勢。
  • 優(yōu)異行業(yè)經(jīng)驗、豐富案例及成熟方法論:德勤在數(shù)字化領(lǐng)域的項目經(jīng)驗在四大會計師事務(wù)所中是最為豐富的,并且在咨詢公司當中也是名列前茅。豐富的項目經(jīng)驗會在企業(yè)資源庫當中進行匯聚與共享,形成德勤專屬的解決方案,并不斷迭代去適配各類客戶需求。
  • 豐富的客戶資源和資深顧問團隊:德勤通過其財務(wù)、稅務(wù)以及各類咨詢服務(wù)觸達了全球各行業(yè)的大部分頭部客戶,能從時間上最快獲取客戶AI場景化項目信息。同時了解客戶內(nèi)部機制,從而更好地洞察客戶的實際需求,形成最適配的方案。

ai大模型上市常見問題

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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。

  • 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。

  • 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。

  • 在自然語言處理(NLP)領(lǐng)域中,使用語言模型預(yù)訓練方法在多項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)訓練的思想,幾個代表性模型和它們之間的關(guān)系。

  • 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)細節(jié)。

  • 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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