ai大模型制作手工
圍繞工業(yè)、城市、政務(wù)等重點(diǎn)場(chǎng)景打造以盤(pán)古CV大模型為中心的通用視覺(jué)能力,助力企業(yè)實(shí)現(xiàn)CV模型“工業(yè)化”生產(chǎn),并打通模型監(jiān)控-數(shù)據(jù)回傳-持續(xù)學(xué)習(xí)-自動(dòng)評(píng)估-持續(xù)更新的AI全鏈路閉環(huán)。在工業(yè)場(chǎng)景已有多個(gè)應(yīng)用。
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(yùn)營(yíng)服務(wù)模式,實(shí)現(xiàn)全場(chǎng)景模型經(jīng)驗(yàn)沉淀、全流程運(yùn)營(yíng)賦能產(chǎn)業(yè),快速孵化大模型場(chǎng)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
文檔與學(xué)習(xí)成長(zhǎng) 盤(pán)古大模型 盤(pán)古大模型 什么是盤(pán)古大模型 盤(pán)古預(yù)測(cè)大模型能力與規(guī)格 盤(pán)古大模型快速入門(mén) 如何調(diào)用盤(pán)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(yīng)用 豐富多樣的AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)集 場(chǎng)景化AI案例,助力AI賦能千行百業(yè)
盤(pán)古大模型 PanguLargeModels 盤(pán)古大模型 PanguLargeModels 盤(pán)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(chǎng)景模型三層架構(gòu) 盤(pán)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(chǎng)景模型三層架構(gòu)
體驗(yàn) 政企知識(shí)檢索 智能創(chuàng)意營(yíng)銷(xiāo) 行業(yè)API助手 行業(yè)研發(fā)助手 政企會(huì)議助手 文檔與學(xué)習(xí)成長(zhǎng) 盤(pán)古大模型 盤(pán)古大模型 什么是盤(pán)古大模型 盤(pán)古NLP大模型能力與規(guī)格 盤(pán)古大模型快速入門(mén) 如何調(diào)用盤(pán)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)
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(pán)古多模態(tài)大模型,打造業(yè)界首個(gè)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(zhǎng) 盤(pán)古大模型 盤(pán)古大模型 什么是盤(pán)古大模型 盤(pán)古多模態(tài)大模型能力與規(guī)格 用戶指南 如何調(diào)用盤(pán)古大模型API
提供高精度的全球模型,無(wú)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(zhǎng) 盤(pán)古大模型 盤(pán)古大模型 什么是盤(pán)古大模型 盤(pán)古科學(xué)計(jì)算大模型能力與規(guī)格 盤(pán)古大模型用戶指南 如何調(diào)用盤(pán)古大模型API 查看全部 AI Gallery百模千態(tài)社區(qū)
大模型混合云TOP N 場(chǎng)景 大模型混合云TOP N 場(chǎng)景 1對(duì)1咨詢 了解華為云Stack 大模型行業(yè)場(chǎng)景落地三要素 大模型行業(yè)場(chǎng)景落地三要素 場(chǎng)景是大模型行業(yè)落地的關(guān)鍵所在,而在場(chǎng)景落地過(guò)程中,數(shù)據(jù)、經(jīng)驗(yàn)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(yàn)就像“名師指導(dǎo)”
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(kāi)放兼容,適用盤(pán)古大模型和三方大模型
多語(yǔ)種內(nèi)容審核,平臺(tái)全面保護(hù) 一站式大模型開(kāi)發(fā)平臺(tái) 一站式大模型開(kāi)發(fā)平臺(tái) ModelArts Studio大模型開(kāi)發(fā)平臺(tái)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(tái),專為開(kāi)發(fā)和應(yīng)用大模型而設(shè)計(jì),旨在為開(kāi)發(fā)者提供簡(jiǎn)單、高效的大模型開(kāi)發(fā)和部署方式 為什么選擇大模型開(kāi)發(fā)平臺(tái)ModelArts
《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(huì)動(dòng)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(gè)工作日內(nèi)通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法備案系統(tǒng)填報(bào)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(píng)估報(bào)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(gè)方面的差異化競(jìng)爭(zhēng)力,盤(pán)古大模型AI專業(yè)服務(wù)覆蓋從前期咨詢、規(guī)劃設(shè)計(jì),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?;谌A為盤(pán)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
全新的智慧講解體驗(yàn),將豐富展區(qū)虛擬內(nèi)容與歷史事件的全息再現(xiàn),打造全國(guó)第一家智慧全息講解紀(jì)念館。模型制作服務(wù)Model making service,創(chuàng)新了全新的智慧講解體驗(yàn),將豐富展區(qū)虛擬內(nèi)容與歷史事件的全息再現(xiàn),打造智慧全息講解紀(jì)念館。借助虛實(shí)融合的技術(shù),全面提升手機(jī)用戶在參觀
angChain等流行的大模型開(kāi)發(fā)框架,構(gòu)建企業(yè)級(jí)AI應(yīng)用;團(tuán)隊(duì)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(tái),解答用戶使用過(guò)程遇到的問(wèn)題;大模型與應(yīng)用對(duì)接集成,以及進(jìn)行日常巡檢、故障處理、模型升級(jí)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(chǎng)景解決方案是以AI場(chǎng)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(chǎng)景。太杉天尊大模型AIGC場(chǎng)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(tái),提供從需求分析、數(shù)據(jù)收集、模型設(shè)計(jì)、訓(xùn)練優(yōu)化、評(píng)估、系統(tǒng)集成、用戶界面設(shè)計(jì)、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(jì)、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(yǔ)是一家圍繞大模型全棧開(kāi)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(jì)調(diào)優(yōu)方案,實(shí)施模型訓(xùn)練,并進(jìn)行模型評(píng)測(cè)。?熟悉盤(pán)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(kāi)發(fā)和應(yīng)用對(duì)接服務(wù)。?具備良好的軟件開(kāi)發(fā)和溝通能力,實(shí)現(xiàn)大模型與應(yīng)用的無(wú)縫對(duì)接。6. 模型運(yùn)維: ?提供技
黨建智慧平臺(tái)模型制作工具,賦予了展館全新的智慧講解體驗(yàn),將豐富展區(qū)虛擬內(nèi)容與歷史事件的全息再現(xiàn),打造賦能智慧全息講解紀(jì)念館黨建智慧平臺(tái)模型制作工具M(jìn)odel making tool,賦予了展館全新的智慧講解體驗(yàn),將豐富展區(qū)虛擬內(nèi)容與歷史事件的進(jìn)行全息再現(xiàn),打造智慧全息講解紀(jì)念館。
. 模型更新后,將新模型部署至相應(yīng)環(huán)境。 十一、模型評(píng)測(cè)1. 設(shè)計(jì)模型評(píng)測(cè)方案,對(duì)大模型各類指標(biāo)進(jìn)行評(píng)測(cè)。2. 能夠按評(píng)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)對(duì)大模型各項(xiàng)能力進(jìn)行打分,輸出大模型評(píng)測(cè)報(bào)告。 十二、Agent開(kāi)發(fā)1. 基于場(chǎng)景,設(shè)計(jì)并開(kāi)發(fā)Agent工具。2. 基于langchain等大模型框架,完
華為云盤(pán)古大模型 華為云盤(pán)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(pán)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(shí)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(xiě)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(duì)象存儲(chǔ)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(jiǎn)介 ModelArts模型訓(xùn)練,俗稱“建模”,指通過(guò)分析手段、方法和技巧對(duì)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(gè)或多個(gè)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(cè)、評(píng)價(jià)等結(jié)果。
1、五站合一,輕松搞定PC+移動(dòng)端 云速建站支持PC、手機(jī)、小程序、微信公眾號(hào)、App一站式搭建,助力企業(yè)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)全場(chǎng)景營(yíng)銷(xiāo) 2、3000+模板及素材庫(kù) 7大色系、60+行業(yè)覆蓋、3000+現(xiàn)成模板、像做PPT一樣輕松搭建網(wǎng)站 3、70+控件讓網(wǎng)站更豐富,營(yíng)銷(xiāo)更簡(jiǎn)單 70+種豐富插件,覆蓋圖片、文
Web應(yīng)用防火墻新功能-大模型防火墻 大模型防火墻保障大模型應(yīng)用安全合規(guī) 大模型防火墻保障大模型應(yīng)用安全合規(guī) 生成式人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展推動(dòng)了大模型在AI推理領(lǐng)域的規(guī)?;瘧?yīng)用,由此也暴露出新型安全隱患:推理過(guò)程中對(duì)用戶輸入的敏感信息缺乏有效過(guò)濾、攻擊者通過(guò)精心設(shè)計(jì)的提示詞注入誘導(dǎo)模型輸出違規(guī)指
免費(fèi)AI客服電話-云蝠智能AI客戶聯(lián)絡(luò)中心 免費(fèi)AI客服電話-云蝠智能AI客戶聯(lián)絡(luò)中心 “云蝠智能”企業(yè)提供AI客戶聯(lián)絡(luò)中心,包含智能語(yǔ)音電話機(jī)器人、智能語(yǔ)音呼叫、短信分發(fā)及企業(yè)微信SCRM的業(yè)務(wù)體系。通過(guò)提供AI會(huì)員回訪、通知、精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)的系統(tǒng)進(jìn)行產(chǎn)品服務(wù)和賦能。 “云蝠智能”企
企業(yè)門(mén)戶支持PC、手機(jī)、小程序、微信公眾號(hào)、App一站式搭建,助力企業(yè)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)全場(chǎng)景營(yíng)銷(xiāo) 3000+模板及素材庫(kù) 7大色系、60+行業(yè)覆蓋、3000+現(xiàn)成模板、像做PPT一樣輕松搭建網(wǎng)站 7大色系、60+行業(yè)覆蓋、3000+現(xiàn)成模板、像做PPT一樣輕松搭建網(wǎng)站 70+控件讓網(wǎng)站更豐富,營(yíng)銷(xiāo)更簡(jiǎn)單
,同一個(gè)Region內(nèi)共享彈性計(jì)算、塊存儲(chǔ)、對(duì)象存儲(chǔ)、VPC網(wǎng)絡(luò)、彈性公網(wǎng)IP、鏡像等公共服務(wù)。 云速建站產(chǎn)品優(yōu)勢(shì) 豐富的模板及素材庫(kù) 7大色系、100+行業(yè)覆蓋、3300+套模板。 3年以上資深設(shè)計(jì)師出品,8道工序打磨,匠心獨(dú)造。 設(shè)計(jì)師授權(quán)發(fā)布付費(fèi)模板,有效保護(hù)設(shè)計(jì)版權(quán)。 模板按周更新,持續(xù)跟蹤審美趨勢(shì)。
青楠數(shù)字人直播運(yùn)營(yíng)課程 林子AI數(shù)字人實(shí)訓(xùn)營(yíng) 數(shù)字人智能交互 產(chǎn)品介紹 用戶自定義問(wèn)答知識(shí)庫(kù),快速配置可視化的數(shù)字客服交互問(wèn)答體驗(yàn) 關(guān)鍵能力 1.5s超低交互時(shí)延 開(kāi)放性接入不同大模型 靈活的接入方式 建議搭配使用 華為云智能問(wèn)答機(jī)器人 ai數(shù)字人常見(jiàn)問(wèn)題 ai數(shù)字人常見(jiàn)問(wèn)題 MetaStudio支持哪些區(qū)域?
ai大模型制作手工
準(zhǔn)備工作
為確保有可用的NLP大模型,請(qǐng)先完成NLP大模型部署操作,詳見(jiàn)《用戶指南》“開(kāi)發(fā)盤(pán)古NLP大模型 > 部署NLP大模型 > 創(chuàng)建NLP大模型部署任務(wù)”。
操作流程
創(chuàng)建AI研讀研究助手Agent的流程見(jiàn)表1。
創(chuàng)建并配置知識(shí)庫(kù)
- 在Agent開(kāi)發(fā)平臺(tái),單擊左側(cè)導(dǎo)航欄“工作臺(tái)”按鈕,在“知識(shí)庫(kù)”頁(yè)簽,單擊右上角“創(chuàng)建知識(shí)庫(kù)”按鈕。
圖1 創(chuàng)建知識(shí)庫(kù)入口

- 在知識(shí)庫(kù)創(chuàng)建界面填寫(xiě)基礎(chǔ)信息、向量精排模型配置、解析切分策略配置。
- 基本信息:配置知識(shí)庫(kù)圖標(biāo),填寫(xiě)名稱、描述。
- 模型配置:選擇向量及精排模型。
- 解析配置:配置文檔解析。
- 拆分配置:配置文檔拆分。
圖2 創(chuàng)建知識(shí)庫(kù)
- 單擊確定后,上傳文檔。
在知識(shí)文檔頁(yè)簽下單擊上傳。文件上傳成功后,單擊“確定”,完成知識(shí)庫(kù)的創(chuàng)建。
圖3 上傳文檔
- 單擊右上角“命中測(cè)試”。
圖4 命中測(cè)試入口
- 在文本框中輸入問(wèn)題,單擊“命中測(cè)試”,頁(yè)面下方將根據(jù)不同的檢索方式,展示多條匹配的內(nèi)容,并按照匹配分值降序排列。
用戶可以根據(jù)分值與匹配到的信息數(shù)量來(lái)評(píng)估當(dāng)前知識(shí)庫(kù)是否滿足需求。
圖5 命中測(cè)試
創(chuàng)建并配置工作流
- 登錄 ModelArts Studio大模型開(kāi)發(fā)平臺(tái)首頁(yè),單擊“AGENT開(kāi)發(fā)”,將跳轉(zhuǎn)至Agent開(kāi)發(fā)平臺(tái)。
圖6 ModelArts Studio首頁(yè)
- 在Agent開(kāi)發(fā)平臺(tái),單擊左側(cè)導(dǎo)航欄“工作臺(tái)”按鈕,在“工作流”頁(yè)簽,單擊右上角“創(chuàng)建工作流”按鈕。
圖7 創(chuàng)建工作流入口
- 選擇“對(duì)話型工作流”,輸入工作流名稱、英文名稱及描述,單擊“確定”,進(jìn)入工作流編排頁(yè)面。
圖8 創(chuàng)建工作流
- 在工作流編排頁(yè)面,平臺(tái)已預(yù)先編排了開(kāi)始、大模型與結(jié)束節(jié)點(diǎn)。
單擊節(jié)點(diǎn)右上角的
,可以對(duì)當(dāng)前節(jié)點(diǎn)執(zhí)行重命名、復(fù)制、刪除操作。開(kāi)始和結(jié)束節(jié)點(diǎn)為必選節(jié)點(diǎn),無(wú)法刪除。圖9 節(jié)點(diǎn)的重命名、復(fù)制、刪除操作
- 配置“開(kāi)始”節(jié)點(diǎn)。單擊“開(kāi)始”節(jié)點(diǎn),該節(jié)點(diǎn)已默認(rèn)配置query參數(shù),表示用戶輸入的內(nèi)容。參考圖10完成參數(shù)配置,單擊“確定”。
- 配置“判斷”節(jié)點(diǎn),判斷用戶是否上傳文檔。
- 鼠標(biāo)拖動(dòng)左側(cè)“判斷”節(jié)點(diǎn)至編排頁(yè)面,連接“開(kāi)始”節(jié)點(diǎn)和“判斷”節(jié)點(diǎn)。
圖11 連接節(jié)點(diǎn)操作
- 單擊“判斷”節(jié)點(diǎn),參考圖12完成參數(shù)配置,單擊“確定”。
- 鼠標(biāo)拖動(dòng)左側(cè)“判斷”節(jié)點(diǎn)至編排頁(yè)面,連接“開(kāi)始”節(jié)點(diǎn)和“判斷”節(jié)點(diǎn)。
- 配置“知識(shí)檢索”節(jié)點(diǎn),對(duì)于用戶問(wèn)題進(jìn)行知識(shí)檢索。
- 鼠標(biāo)拖動(dòng)左側(cè)“知識(shí)檢索”節(jié)點(diǎn)至編排頁(yè)面,連接“判斷”節(jié)點(diǎn)和“知識(shí)檢索”節(jié)點(diǎn)。
圖13 連接“判斷”節(jié)點(diǎn)和“知識(shí)檢索”節(jié)點(diǎn)
- 單擊“知識(shí)檢索”節(jié)點(diǎn),參考圖14和圖15完成參數(shù)配置,單擊“確定”。
知識(shí)庫(kù)可直接選擇創(chuàng)建并配置知識(shí)庫(kù)章節(jié)創(chuàng)建的“知網(wǎng)學(xué)術(shù)知識(shí)庫(kù)”。
- 鼠標(biāo)拖動(dòng)左側(cè)“知識(shí)檢索”節(jié)點(diǎn)至編排頁(yè)面,連接“判斷”節(jié)點(diǎn)和“知識(shí)檢索”節(jié)點(diǎn)。
- 配置“插件”節(jié)點(diǎn),讀取用戶上傳文檔。
- 鼠標(biāo)拖動(dòng)左側(cè)“插件”節(jié)點(diǎn)至編排頁(yè)面,連接“判斷”節(jié)點(diǎn)和“插件”節(jié)點(diǎn)。
圖16 連接“判斷”節(jié)點(diǎn)和“插件”節(jié)點(diǎn)

- 單擊“插件”節(jié)點(diǎn)進(jìn)行配置。
在“添加插件”頁(yè)面的“預(yù)置插件”頁(yè)簽,找到名為Read_File的插件,并單擊
。圖17 Read_File插件
參考圖18完成參數(shù)配置,單擊“確定”。
- 鼠標(biāo)拖動(dòng)左側(cè)“插件”節(jié)點(diǎn)至編排頁(yè)面,連接“判斷”節(jié)點(diǎn)和“插件”節(jié)點(diǎn)。
- 配置“判斷”節(jié)點(diǎn),判斷是否存在用戶上傳文檔。
- 鼠標(biāo)拖動(dòng)左側(cè)“判斷”節(jié)點(diǎn)至編排頁(yè)面,連接“知識(shí)檢索”節(jié)點(diǎn)和“判斷”節(jié)點(diǎn)。
圖19 連接“知識(shí)檢索”節(jié)點(diǎn)和“判斷”節(jié)點(diǎn)
- 單擊“判斷”節(jié)點(diǎn),參考圖20完成參數(shù)配置,單擊“確定”。
- 鼠標(biāo)拖動(dòng)左側(cè)“判斷”節(jié)點(diǎn)至編排頁(yè)面,連接“知識(shí)檢索”節(jié)點(diǎn)和“判斷”節(jié)點(diǎn)。
- 配置“大模型”節(jié)點(diǎn),大模型對(duì)讀取文檔進(jìn)行輸出。
- 配置“大模型”節(jié)點(diǎn),大模型對(duì)答案進(jìn)行優(yōu)化輸出。
- 配置“變量聚合”節(jié)點(diǎn),對(duì)知識(shí)檢索和文檔讀取的輸出進(jìn)行聚合處理。
- 鼠標(biāo)拖動(dòng)左側(cè)“變量聚合”節(jié)點(diǎn)至編排頁(yè)面,連接“判斷”節(jié)點(diǎn)和“變量聚合”節(jié)點(diǎn)以及“大模型”節(jié)點(diǎn)和“變量聚合”節(jié)點(diǎn)。
圖27 連接“判斷”節(jié)點(diǎn)和“變量聚合”節(jié)點(diǎn)以及“大模型”節(jié)點(diǎn)和“變量聚合”節(jié)點(diǎn)
- 單擊“變量聚合”節(jié)點(diǎn),參考圖28完成參數(shù)配置,單擊“確定”。
- 鼠標(biāo)拖動(dòng)左側(cè)“變量聚合”節(jié)點(diǎn)至編排頁(yè)面,連接“判斷”節(jié)點(diǎn)和“變量聚合”節(jié)點(diǎn)以及“大模型”節(jié)點(diǎn)和“變量聚合”節(jié)點(diǎn)。
- 配置“大模型”節(jié)點(diǎn),對(duì)生成結(jié)果的格式優(yōu)化輸出。
- 鼠標(biāo)拖動(dòng)左側(cè)“大模型”節(jié)點(diǎn)至編排頁(yè)面,連接“變量聚合”節(jié)點(diǎn)和“大模型”節(jié)點(diǎn)。
圖29 連接“變量聚合”節(jié)點(diǎn)和“大模型”節(jié)點(diǎn)
- 鼠標(biāo)拖動(dòng)左側(cè)“大模型”節(jié)點(diǎn)至編排頁(yè)面,連接“變量聚合”節(jié)點(diǎn)和“大模型”節(jié)點(diǎn)。
- 配置“結(jié)束”節(jié)點(diǎn)。
- 連接“大模型”節(jié)點(diǎn)和“結(jié)束”節(jié)點(diǎn)。
圖32 連接“大模型”節(jié)點(diǎn)和“結(jié)束”節(jié)點(diǎn)
- 單擊“結(jié)束”節(jié)點(diǎn),參考圖33,完成參數(shù)配置,單擊“確定”。
- 連接“大模型”節(jié)點(diǎn)和“結(jié)束”節(jié)點(diǎn)。
- 編排完成的工作流見(jiàn)圖34。
調(diào)試與發(fā)布工作流
- 工作流編排完成后,單擊右上角“試運(yùn)行”。
檢查節(jié)點(diǎn)設(shè)置是否有誤,常見(jiàn)節(jié)點(diǎn)報(bào)錯(cuò)可參考典型問(wèn)題進(jìn)行解決。
節(jié)點(diǎn)運(yùn)行無(wú)誤后,use_user_doc可選擇打開(kāi),并上傳文檔后,單擊“開(kāi)始運(yùn)行”。圖35 節(jié)點(diǎn)運(yùn)行無(wú)誤
- 在試運(yùn)行過(guò)程中,可以單擊右上角“
”查看調(diào)試結(jié)果,包括運(yùn)行結(jié)果與調(diào)用詳情。
圖36 運(yùn)行結(jié)果
圖37 調(diào)用詳情
ai大模型制作手工常見(jiàn)問(wèn)題
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模型轉(zhuǎn)換,即將開(kāi)源框架的網(wǎng)絡(luò)模型(如Caffe、TensorFlow等),通過(guò)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(wú)需下載源代碼、了解各種安裝部署知識(shí)、安裝復(fù)雜的依賴,通過(guò)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(mén)檻、“0” 資源閑置并具備極致彈性的Serverless AI繪圖能力。
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在自然語(yǔ)言處理(NLP)領(lǐng)域中,使用語(yǔ)言模型預(yù)訓(xùn)練方法在多項(xiàng)NLP任務(wù)上都獲得了不錯(cuò)的提升,廣泛受到了各界的關(guān)注。本課程將簡(jiǎn)單介紹一下預(yù)訓(xùn)練的思想,幾個(gè)代表性模型和它們之間的關(guān)系。
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華為云Serverless技術(shù)極大的優(yōu)化了AI應(yīng)用開(kāi)發(fā)過(guò)程,一鍵部署AI應(yīng)用、提升開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)工作效率。讓AI團(tuán)隊(duì)可以更關(guān)注業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn),而無(wú)需關(guān)注底層技術(shù)細(xì)節(jié)。
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知識(shí)圖譜(KG)和大語(yǔ)言模型(LLM)都是知識(shí)的表示形式。KG是符號(hào)化的知識(shí)庫(kù),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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