盤古ai大模型的應(yīng)用
盤古預(yù)測大模型,實(shí)現(xiàn)回歸預(yù)測、分類、異常檢測、時序預(yù)測等功能,打造通用的效果最優(yōu)的預(yù)測能力。
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)
盤古NLP大模型 盤古NLP大模型 優(yōu)秀的模型結(jié)構(gòu),完善的工程化能力,最貼合行業(yè)落地的NLP大模型 超大參數(shù)規(guī)模,最貼合行業(yè)落地的NLP大模型 重磅發(fā)布盤古NLP 718B深度思考模型,多專家+大稀疏比的MOE新架構(gòu),昇騰親和設(shè)計,高效訓(xùn)推 專家咨詢 ModelArts Studio控制臺
化區(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(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
為云盤古多模態(tài)大模型為基座,持續(xù)優(yōu)化萬興天幕音視頻大模型2.0,構(gòu)建其音視頻垂類能力。 廣汽集團(tuán) 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(diǎn)云生成的大模型,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
盤古大模型 盤古大模型 盤古CV大模型 盤古CV大模型 基于海量圖像、視頻數(shù)據(jù)和盤古獨(dú)特技術(shù)構(gòu)筑的視覺基礎(chǔ)模型 基于海量圖像、視頻數(shù)據(jù)和盤古獨(dú)特技術(shù)構(gòu)筑的視覺基礎(chǔ)模型 重磅發(fā)布30B大參數(shù)視覺MOE大模型,支持多行業(yè)圖像數(shù)據(jù)合成 專家咨詢 控制臺 文檔 全場景覆蓋 支持開集檢測、
學(xué)習(xí)資源 學(xué)習(xí)資源 AI開發(fā)基本流程介紹 自動學(xué)習(xí)簡介 使用預(yù)置算法構(gòu)建模型 使用自定義算法構(gòu)建模型 查看更多 您感興趣的產(chǎn)品 您感興趣的產(chǎn)品 盤古NLP大模型 最貼合行業(yè)落地的NLP大模型 盤古CV大模型 賦能行業(yè)客戶使用少量數(shù)據(jù)微調(diào)即可滿足特定場景任務(wù) 盤古預(yù)測大模型 基于Triplet
\\boxed 指令控制模型輸出,通過嚴(yán)格的 rule-based verifier 精確判定模型輸出結(jié)果的正誤 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)
多語種內(nèi)容審核,平臺全面保護(hù) 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
大模型安全護(hù)欄 ModelArts Guard 大模型安全護(hù)欄 ModelArts Guard 大模型安全護(hù)欄(ModelArts Guard),做配套大模型的內(nèi)容安全防線 大模型安全護(hù)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
注&撰寫根據(jù)大模型微調(diào)數(shù)據(jù)標(biāo)注規(guī)范,通過配套工具進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注。 八、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換與導(dǎo)入 完成數(shù)據(jù)格式的轉(zhuǎn)換,可進(jìn)行跨網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的數(shù)據(jù)導(dǎo)入。 九、調(diào)優(yōu)方案設(shè)計 根據(jù)大模型訓(xùn)練及調(diào)優(yōu)工具和平臺,輸出大模型調(diào)優(yōu)方案。 十、模型訓(xùn)練實(shí)施1. 基于大模型訓(xùn)練所需的云服務(wù),完成大模型訓(xùn)練及微調(diào)。2
等,以及整體的規(guī)劃設(shè)計(需求、思路、方案、架構(gòu)、落地周期、預(yù)算等)。3. 數(shù)據(jù)的咨詢、治理和梳理,數(shù)據(jù)的采集(各業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的多種業(yè)務(wù)模型、網(wǎng)絡(luò)等等),數(shù)據(jù)的標(biāo)注,關(guān)聯(lián)關(guān)系的定義,以及數(shù)據(jù)導(dǎo)入。4. 基于具體任務(wù)和對應(yīng)的數(shù)據(jù)分布,設(shè)計適合的微調(diào)訓(xùn)練框架和方案;使用不同的調(diào)參策略和技
《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(yàn)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(yùn)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
,滿足企業(yè)在不同地點(diǎn)的工作需求。5、我們保證了業(yè)務(wù)的高質(zhì)量數(shù)據(jù)供給。我們的工作站擁有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力,可以提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù),幫助企業(yè)做出更好的決策??偟膩碚f,太杉天尊大模型AIGC場景解決方案具備功能強(qiáng)大、安全可靠、易于使用的特點(diǎn),是政府的得力助手,企業(yè)的重要伙伴。1、數(shù)據(jù)私有化;
應(yīng)用工程及模型運(yùn)維的完整流程。1. 咨詢服務(wù):深入解析AI行業(yè)與盤古大模型,為客戶提供場景應(yīng)用的設(shè)計咨詢建議。結(jié)合客戶應(yīng)用場景與大模型能力,提供落地方案選擇和技術(shù)方案設(shè)計。提供NLP/CV等大模型的訓(xùn)練集數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)設(shè)計指導(dǎo)。2. 規(guī)劃設(shè)計:提供需求調(diào)研服務(wù),基于盤古大模型的能力進(jìn)行
%+,能夠?yàn)榭蛻籼峁┒ㄖ苹?span style='color:'>的解決方案。 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能力,采用最新的人工智能技術(shù)和算法,能夠基于業(yè)務(wù)場景,支持大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和復(fù)雜的模型訓(xùn)練,根據(jù)客戶的特定需求調(diào)整模型參數(shù)和功能,確保為客戶提供高效、可靠的技術(shù)服務(wù),以滿足業(yè)務(wù)目標(biāo)。
擇和技術(shù)方案設(shè)計。?提供NLP/CV等大模型的訓(xùn)練集數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)設(shè)計指導(dǎo)。2. 規(guī)劃設(shè)計:?提供需求調(diào)研服務(wù),基于盤古大模型的能力進(jìn)行科學(xué)合理的方案設(shè)計和模型選擇。?完成需求調(diào)研報告和方案設(shè)計報告的輸出及交付。?提供L0盤古大模型服務(wù)部署方案的規(guī)劃設(shè)計及部署實(shí)施服務(wù)。3. 數(shù)據(jù)工程:
、安全的工作環(huán)境。1、我們特別注重數(shù)據(jù)私有化。我們采用最新的數(shù)據(jù)加密技術(shù),確保企業(yè)的數(shù)據(jù)安全。每一個工作站都擁有獨(dú)立的存儲空間,企業(yè)的數(shù)據(jù)不會被未經(jīng)授權(quán)的第三方訪問。2、我們提供了場景定制的服務(wù)。我們的工作站可以根據(jù)企業(yè)的具體需求,進(jìn)行個性化設(shè)計,以滿足企業(yè)在不同場景下的工作需求
深厚的行業(yè)積累,分層解耦的架構(gòu),多樣化的部署模式 深厚的行業(yè)積累,分層解耦的架構(gòu),多樣化的部署模式 技術(shù)扎根 全棧技術(shù)創(chuàng)新,極致算力加速大模型開發(fā),打造世界AI另一極 全棧技術(shù)創(chuàng)新,極致算力加速大模型開發(fā),打造世界AI另一極 開放同飛 打造云原生應(yīng)用平臺AppArts,成立大模型高質(zhì)量數(shù)據(jù)聯(lián)盟
數(shù)。您還可以基于不同的數(shù)據(jù),選擇不同規(guī)格的資源池用于模型訓(xùn)練。除支持用戶自己開發(fā)的模型外,ModelArts還提供了從AI Gallery訂閱算法,您可以不關(guān)注模型開發(fā),直接使用AI Gallery的算法,通過算法參數(shù)的調(diào)整,得到一個滿意的模型。 創(chuàng)建AI應(yīng)用時,導(dǎo)入ModelArts訓(xùn)練作業(yè)中訓(xùn)練完成的模型。
,在鴻蒙生態(tài)和大模型技術(shù)中把握新機(jī)遇,構(gòu)建智慧未來的新商業(yè)藍(lán)圖。 共創(chuàng)新技術(shù) 舞臺屬于開發(fā)者!各領(lǐng)域的專家及開發(fā)者將帶來干貨滿滿的分享。特別設(shè)置的Codelabs、極客馬拉松、掃地僧見面會等形式豐富、高頻高能的交流互動,讓開發(fā)者面對面暢聊,迸發(fā)思想火花,探索技術(shù)的無限可能。 共享新體驗(yàn)
簡單拖拽、自由組合、預(yù)置豐富的樣式、組件和大屏模板,實(shí)時預(yù)覽,輕松搭建大屏。業(yè)務(wù)人員和運(yùn)營人員也可基于需求快速配置大屏。 簡單拖拽、自由組合、預(yù)置豐富的樣式、組件和大屏模板,實(shí)時預(yù)覽,輕松搭建大屏。業(yè)務(wù)人員和運(yùn)營人員也可基于需求快速配置大屏。 自定義大屏模板 大屏模板作為資產(chǎn)沉淀,可在項目中快速復(fù)用。
模板個性化配置,支持跨賬號分享 靈活的接入方式 經(jīng)驗(yàn)豐富的數(shù)字人直播運(yùn)營伙伴,賦能小白用戶快速開播 建議搭配使用 青楠數(shù)字人直播運(yùn)營課程 林子AI數(shù)字人實(shí)訓(xùn)營 數(shù)字人智能交互 產(chǎn)品介紹 用戶自定義問答知識庫,快速配置可視化的數(shù)字客服交互問答體驗(yàn) 關(guān)鍵能力 1.5s超低交互時延 開放性接入不同大模型 靈活的接入方式
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? ModelArts訓(xùn)練作業(yè)的程序運(yùn)行在容器中,容器掛載的目錄地址是唯一的,只有運(yùn)行時的容器能訪問到。因此訓(xùn)練作業(yè)的“/cache”是安全的。
生產(chǎn)中的故障和延誤,提高生產(chǎn)效率。 深拓MES系統(tǒng) 高性價比 由于我們優(yōu)化了生產(chǎn)過程,使得商品的成本效益非常高??蛻艨梢砸暂^低的價格購買到高質(zhì)量的商品,獲得更高的滿意度。 由于我們優(yōu)化了生產(chǎn)過程,使得商品的成本效益非常高??蛻艨梢砸暂^低的價格購買到高質(zhì)量的商品,獲得更高的滿意度。
依柯力云MES配套服務(wù) 盈利分析 對這款商品的盈利潛力進(jìn)行了深入分析。通過精確的市場定位和合理的定價策略,確信這款商品將為客戶帶來良好的投資回報。 對這款商品的盈利潛力進(jìn)行了深入分析。通過精確的市場定位和合理的定價策略,確信這款商品將為客戶帶來良好的投資回報。 依柯力云MES配套服務(wù) 成本效益高
從容器鏡像中選擇:針對ModelArts目前不支持的AI引擎,可以通過自定義鏡像的方式將編寫的模型鏡像導(dǎo)入ModelArts,創(chuàng)建為AI應(yīng)用,用于部署服務(wù)。 從模板中選擇:相同功能的模型配置信息重復(fù)率高,將相同功能的配置整合成一個通用的模板,通過使用該模板,可以方便快捷的導(dǎo)入模型,創(chuàng)建為AI應(yīng)用,而不用編寫config
盤古ai大模型的應(yīng)用
盤古NLP行業(yè)大模型
盤古行業(yè)大模型在盤古NLP大模型的基礎(chǔ)之上結(jié)合了垂直行業(yè)的海量數(shù)據(jù),配套MA Studio平臺和工具鏈,可化解特定行業(yè)數(shù)據(jù)構(gòu)建難、模型效果調(diào)優(yōu)難、場景能力評測難三大難題,滿足行業(yè)通用場景開箱即用。除了實(shí)現(xiàn)行業(yè)知識檢索、文案生成、閱讀理解等基礎(chǔ)功能外,盤古行業(yè)NLP大模型可在行業(yè)領(lǐng)域場景提供更高精度的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)格及行業(yè)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(shí)際需求選擇最合適的模型進(jìn)行開發(fā)和應(yīng)用。
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模型支持區(qū)域 |
行業(yè) |
模型名稱 |
可處理最大上下文長度 |
說明 |
|---|---|---|---|---|
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西南-貴陽一 |
醫(yī)學(xué) |
Pangu-Medical-NLP-N2-32K-3.1.35 |
32K |
2025年3月發(fā)布版本,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INT8量化特性。 |
|
Pangu-Medical-NLP-N2-Reasoner-32K-3.0.0.1 |
32K |
2025年6月發(fā)布Reasoner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INT8量化特性。 |
||
|
金融 |
Pangu-Finance-NLP-Reasoner-N2-128K-3.0.1.1 |
128K |
2025年6月發(fā)布Reasoner版本,支持128K序列長度推理,4個推理單元即可部署。 |
盤古NLP行業(yè)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(yàn)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 |
預(yù)訓(xùn)練 |
微調(diào) |
模型評測 |
模型壓縮 |
在線推理 |
體驗(yàn)中心能力調(diào)測 |
|---|---|---|---|---|---|---|
|
Pangu-Medical-NLP-N2-32K-3.1.35 |
√ |
√ |
√ |
√ |
√ |
√ |
|
Pangu-Medical-NLP-N2-Reasoner-32K-3.0.0.1 |
√ |
√ |
√ |
√ |
√ |
√ |
|
Pangu-Finance-NLP-Reasoner-N2-128K-3.0.1.1 |
- |
- |
- |
- |
√ |
√ |
盤古NLP行業(yè)大模型對資源池的依賴
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模型名稱 |
云上部署 |
邊緣部署 |
|---|---|---|
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Pangu-Medical-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-Medical-NLP-N2-Reasoner-32K-3.0.0.1 |
支持,4個推理單元部署 |
- |
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Pangu-Finance-NLP-Reasoner-N2-128K-3.0.1.1 |
支持,4個推理單元部署 |
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盤古ai大模型的應(yīng)用常見問題
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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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(yàn) “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(tuán)隊工作效率。讓AI團(tuán)隊可以更關(guān)注業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn),而無需關(guān)注底層技術(shù)細(xì)節(jié)。
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華為云Astro大屏應(yīng)用盤古助手是由華為研發(fā)的基于盤古大模型的AI助手,它能夠快速生成轉(zhuǎn)換器代碼,幫助您將數(shù)據(jù)接入大屏,并擅長回答各類通用問題。無論是編程、技術(shù)咨詢還是其他領(lǐng)域的問題,華為云Astro大屏應(yīng)用盤古助手都能為您提供準(zhǔn)確、邏輯性強(qiáng)且友好的回復(fù)。
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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。
-
ModelArts是一個一站式的開發(fā)平臺,能夠支撐開發(fā)者從數(shù)據(jù)到AI應(yīng)用的全流程開發(fā)過程。包含數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練、模型管理、模型部署等操作,并且提供AI Gallery功能,能夠在市場內(nèi)與其他開發(fā)者分享模型。
盤古ai大模型的應(yīng)用教程視頻
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基于ModelArts的AI應(yīng)用開發(fā)調(diào)參模型優(yōu)化
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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(jìn)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(jìn)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)。
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