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[快速入門]ai大模型發(fā)展歷程
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(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),快速孵化模型場(chǎng)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

盤古預(yù)測(cè)大模型

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盤古NLP大模型

體驗(yàn) 政企知識(shí)檢索 智能創(chuàng)意營(yíng)銷 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

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盤古科學(xué)計(jì)算大模型

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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(gè)支持點(diǎn)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(zhǎng) 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)

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ai大模型發(fā)展歷程

應(yīng)用場(chǎng)景

近年來(lái),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(chǎng)景越來(lái)越多,有自動(dòng)駕駛、大模型、AIGC、科學(xué)AI等不同行業(yè)。AI人工智能的實(shí)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(chǔ)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停詣?dòng)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(jí)的爆發(fā)增長(zhǎng),對(duì)存儲(chǔ)基礎(chǔ)設(shè)施也帶來(lái)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(lái)越多,底層存儲(chǔ)的 IO 已經(jīng)跟不上計(jì)算能力,企業(yè)希望存儲(chǔ)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(jì)算性能,包括訓(xùn)練數(shù)據(jù)的讀取,以及為了容錯(cuò)做的檢查點(diǎn)(以下簡(jiǎn)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(jì)算對(duì) I/O 的等待,而 Checkpoint主要要求高吞吐、減少訓(xùn)練中斷的時(shí)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(jì)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(lái)自一個(gè)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)源,即一個(gè)共享的存儲(chǔ)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(lái)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(huì)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(chǔ)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(duì)AI訓(xùn)練場(chǎng)景中面臨的問題,華為云提供了基于 對(duì)象存儲(chǔ) 服務(wù) OBS +高性能文件服務(wù) SFS Turbo的AI云存儲(chǔ)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(dòng),您可以通過SFS Turbo HPC型文件系統(tǒng)來(lái)加速對(duì)OBS對(duì)象存儲(chǔ)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(duì)象存儲(chǔ)中長(zhǎng)期低成本保存。

圖1 基于OBS+SFS Turbo的華為云AI云存儲(chǔ)解決方案

方案優(yōu)勢(shì)

華為云AI云存儲(chǔ)解決方案的主要優(yōu)勢(shì)如下所示。

表1 華為云AI云存儲(chǔ)解決方案的主要優(yōu)勢(shì)

序號(hào)

主要優(yōu)勢(shì)

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(chǔ)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(chǔ)I/O等待產(chǎn)生空閑,提升GPU/NPU利用率。
  • 大模型TB級(jí)Checkpoint文件秒級(jí)保存和加載,減少訓(xùn)練任務(wù)中斷時(shí)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(shí)長(zhǎng),無(wú)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(shí)長(zhǎng)。
  • SFS Turbo和OBS存儲(chǔ)服務(wù)之間數(shù)據(jù)直接導(dǎo)入導(dǎo)出,無(wú)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(dòng)流動(dòng),降低存儲(chǔ)成本

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

5

AI開發(fā)平臺(tái) 、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(chǎng)景通過文件語(yǔ)義訪問共享數(shù)據(jù),無(wú)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大模型發(fā)展歷程常見問題

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  • Istio項(xiàng)目的發(fā)展歷程介紹。

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  • 數(shù)據(jù)管理是指對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類、組織、編碼、存儲(chǔ)、檢索和維護(hù),是數(shù)據(jù)處理的中心問題,其發(fā)展分為三個(gè)階段:人工管理、文件系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)。

  • 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(shí)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(gè)人的專家助手。

  • 企業(yè)核心業(yè)務(wù)演進(jìn)我們將主要分成兩部分:應(yīng)用架構(gòu)發(fā)展歷程和集成架構(gòu)發(fā)展歷程。應(yīng)用架構(gòu)的演進(jìn),將依次經(jīng)歷單體應(yīng)用架構(gòu)、垂直架構(gòu)、SOA架構(gòu),最終發(fā)展至微服務(wù)架構(gòu)。

  • 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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