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[快速入門(mén)]ai大模型和小模型的區(qū)別
大模型混合云

全鏈路專(zhuān)業(yè)服務(wù),讓模型從可用到好用 · 6階段30+專(zhuān)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(zhuān)屬大模型

盤(pán)古預(yù)測(cè)大模型

使用預(yù)置算法構(gòu)建模型 使用自定義算法構(gòu)建模型 查看全部 即刻領(lǐng)取 免費(fèi)試用 產(chǎn)品 開(kāi)啟您模型之旅 企業(yè)免費(fèi)試用 您可能感興趣產(chǎn)品 您可能感興趣產(chǎn)品 模型開(kāi)發(fā)平臺(tái)ModelArts Studio 一站式模型工具鏈平臺(tái) ModelArts 面向開(kāi)發(fā)者AI平臺(tái)

盤(pán)古大模型 panguLM

盤(pán)古模型 PanguLargeModels 盤(pán)古模型 PanguLargeModels 盤(pán)古模型是面向B端行業(yè)模型,包含L0中5類(lèi)基礎(chǔ)模型、L1行業(yè)大模型及L2場(chǎng)景模型三層架構(gòu) 盤(pán)古模型是面向B端行業(yè)模型,包含L0中5類(lèi)基礎(chǔ)模型、L1行業(yè)大模型及L2場(chǎng)景模型三層架構(gòu)

盤(pán)古NLP大模型

盤(pán)古NLP模型 盤(pán)古NLP模型 優(yōu)秀模型結(jié)構(gòu),完善工程化能力,最貼合行業(yè)落地NLP模型 超大參數(shù)規(guī)模,最貼合行業(yè)落地NLP模型 重磅發(fā)布盤(pán)古NLP 718B深度思考模型,多專(zhuān)家+稀疏比MOE新架構(gòu),昇騰親和設(shè)計(jì),高效訓(xùn)推 專(zhuān)家咨詢(xún) ModelArts Studio控制臺(tái)

盤(pán)古科學(xué)計(jì)算大模型

化區(qū)域基礎(chǔ)模型。 全球模型 提供高精度全球模型,無(wú)需定制訓(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(mǎn)足不同需求 文檔與學(xué)習(xí)成長(zhǎng) 盤(pán)古模型 盤(pán)古模型 什么是盤(pán)古模型 盤(pán)古科學(xué)計(jì)算模型能力與規(guī)格 盤(pán)古模型用戶(hù)指南 如何調(diào)用盤(pán)古模型API

盤(pán)古多模態(tài)大模型

古多模態(tài)模型為基座,持續(xù)優(yōu)化萬(wàn)興天幕音視頻模型2.0,構(gòu)建其音視頻垂類(lèi)能力。 廣汽集團(tuán) 廣汽借助華為云盤(pán)古多模態(tài)模型,打造業(yè)界首個(gè)支持點(diǎn)云生成模型,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)古模型 盤(pán)古模型 什么是盤(pán)古模型 盤(pán)古多模態(tài)模型能力與規(guī)格

ModelArts Studio大模型開(kāi)發(fā)平臺(tái)

多語(yǔ)種內(nèi)容審核,平臺(tái)全面保護(hù) 一站式模型開(kāi)發(fā)平臺(tái) 一站式模型開(kāi)發(fā)平臺(tái) ModelArts Studio模型開(kāi)發(fā)平臺(tái)是集數(shù)據(jù)管理、模型訓(xùn)練、模型部署于一體綜合平臺(tái),專(zhuān)為開(kāi)發(fā)應(yīng)用模型而設(shè)計(jì),旨在為開(kāi)發(fā)者提供簡(jiǎn)單、高效模型開(kāi)發(fā)部署方式 為什么選擇模型開(kāi)發(fā)平臺(tái)ModelArts

大模型安全護(hù)欄 ModelArts Guard

模型安全護(hù)欄 ModelArts Guard 模型安全護(hù)欄 ModelArts Guard 模型安全護(hù)欄(ModelArts Guard),做配套模型內(nèi)容安全防線(xiàn) 模型安全護(hù)欄(ModelArts Guard),做配套模型安全防線(xiàn),開(kāi)放兼容,適用盤(pán)古模型三方模型

大模型混合云十大場(chǎng)景

模型混合云TOP N 場(chǎng)景 模型混合云TOP N 場(chǎng)景 1對(duì)1咨詢(xún) 了解華為云Stack 模型行業(yè)場(chǎng)景落地三要素 模型行業(yè)場(chǎng)景落地三要素 場(chǎng)景是模型行業(yè)落地關(guān)鍵所在,而在場(chǎng)景落地過(guò)程中,數(shù)據(jù)、經(jīng)驗(yàn)生態(tài)是核心要素,數(shù)據(jù)數(shù)量質(zhì)量決定模型效果上限;經(jīng)驗(yàn)就像“名師指導(dǎo)”

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AI大模型 算法備案

《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)提供者名稱(chēng)、服務(wù)形式、應(yīng)用領(lǐng)域、算法類(lèi)型、算法自評(píng)估報(bào)告、擬公示內(nèi)容等信息  方便

AI大模型專(zhuān)業(yè)服務(wù)

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)古模型工作流云服務(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Agent開(kāi)發(fā)應(yīng)用對(duì)接服務(wù)。· 具備良好軟件開(kāi)發(fā)溝通能力,實(shí)現(xiàn)模型與應(yīng)用無(wú)縫對(duì)接。6. 模型運(yùn)維:·  

大模型及AI應(yīng)用配套服務(wù)

及整體規(guī)劃設(shè)計(jì)(需求、思路、方案、架構(gòu)、落地周期、預(yù)算等)。3. 數(shù)據(jù)咨詢(xún)、治理梳理,數(shù)據(jù)采集(各業(yè)務(wù)系統(tǒng)中多種業(yè)務(wù)模型、網(wǎng)絡(luò)等等),數(shù)據(jù)標(biāo)注,關(guān)聯(lián)關(guān)系定義,以及數(shù)據(jù)導(dǎo)入。4. 基于具體任務(wù)對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)分布,設(shè)計(jì)適合微調(diào)訓(xùn)練框架方案;使用不同調(diào)參策略技術(shù)手段

天尊大模型AIGC場(chǎng)景解決方案

化需求而設(shè)計(jì)語(yǔ)言模型場(chǎng)景化解決方案,可以公有/私有化部署。它集成了先進(jìn)技術(shù)強(qiáng)大功能,可以為企業(yè)提供高效、安全工作環(huán)境。1、我們特別注重?cái)?shù)據(jù)私有化。我們采用最新數(shù)據(jù)加密技術(shù),確保企業(yè)數(shù)據(jù)安全。每一個(gè)工作站都擁有獨(dú)立存儲(chǔ)空間,企業(yè)數(shù)據(jù)不會(huì)被未經(jīng)授權(quán)第三方訪(fǎng)問(wèn)。2

盤(pán)古大模型專(zhuān)家服務(wù)

注&撰寫(xiě)根據(jù)模型微調(diào)數(shù)據(jù)標(biāo)注規(guī)范,通過(guò)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)格式轉(zhuǎn)換,可進(jìn)行跨網(wǎng)絡(luò)環(huán)境數(shù)據(jù)導(dǎo)入。 九、調(diào)優(yōu)方案設(shè)計(jì) 根據(jù)模型訓(xùn)練及調(diào)優(yōu)工具和平臺(tái),輸出模型調(diào)優(yōu)方案。 十、模型訓(xùn)練實(shí)施1. 基于模型訓(xùn)練所需云服務(wù),完成大模型訓(xùn)練及微調(diào)。2

序列猴子大模型

出門(mén)問(wèn)問(wèn)模型“序列猴子”是一款具備多模態(tài)生成能力語(yǔ)言模型,模型以語(yǔ)言為核心能力體系涵蓋“知識(shí)、對(duì)話(huà)、數(shù)學(xué)、邏輯、推理、規(guī)劃”六個(gè)維度,能夠同時(shí)支持文字生成、圖片生成、3D內(nèi)容生成、語(yǔ)言生成語(yǔ)音識(shí)別等不同任務(wù)。出門(mén)問(wèn)問(wèn)模型“序列猴子”是一款具備多模態(tài)生成能力語(yǔ)言模型,模

智慧監(jiān)控AI模型

智慧監(jiān)控AI模型綜合集成了人臉識(shí)別模型、安全帽識(shí)別模型、口罩佩戴識(shí)別模型、車(chē)牌識(shí)別模型、車(chē)輛占道識(shí)別模型5種AI模型。一,人臉識(shí)別服務(wù) 人臉識(shí)別模型目前提供授權(quán)認(rèn)證、模型加載、人臉注冊(cè)、人臉識(shí)別、人臉刪除、特征提取六個(gè)接口服務(wù)。 授權(quán)認(rèn)證:需先進(jìn)行授權(quán)認(rèn)證,才能夠正常使用人臉識(shí)別服務(wù);

人工智能AI大模型技術(shù)研發(fā)定制服務(wù)

%+,能夠?yàn)榭蛻?hù)提供定制化解決方案。 公司集成了世界領(lǐng)先底層模型,具備打通跨模型工具鏈平臺(tái)能力,采用最新的人工智能技術(shù)算法,能夠基于業(yè)務(wù)場(chǎng)景,支持大規(guī)模數(shù)據(jù)處理復(fù)雜模型訓(xùn)練,根據(jù)客戶(hù)特定需求調(diào)整模型參數(shù)功能,確保為客戶(hù)提供高效、可靠技術(shù)服務(wù),以滿(mǎn)足業(yè)務(wù)目標(biāo)。

博匠行業(yè)AI大模型專(zhuān)業(yè)服務(wù)

案設(shè)計(jì)。?提供NLP/CV等模型訓(xùn)練集數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)設(shè)計(jì)指導(dǎo)。2. 規(guī)劃設(shè)計(jì):?提供需求調(diào)研服務(wù),基于盤(pán)古模型能力進(jìn)行科學(xué)合理方案設(shè)計(jì)模型選擇。?完成需求調(diào)研報(bào)告方案設(shè)計(jì)報(bào)告輸出及交付。?提供L0盤(pán)古模型服務(wù)部署方案規(guī)劃設(shè)計(jì)及部署實(shí)施服務(wù)。3. 數(shù)據(jù)工程:?涵蓋數(shù)據(jù)

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深厚行業(yè)積累,分層解耦架構(gòu),多樣化部署模式 深厚行業(yè)積累,分層解耦架構(gòu),多樣化部署模式 技術(shù)扎根 全棧技術(shù)創(chuàng)新,極致算力加速模型開(kāi)發(fā),打造世界AI另一極 全棧技術(shù)創(chuàng)新,極致算力加速模型開(kāi)發(fā),打造世界AI另一極 開(kāi)放同飛 打造云原生應(yīng)用平臺(tái)AppArts,成立模型高質(zhì)量數(shù)據(jù)聯(lián)盟

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將代碼目錄中除代碼以外文件刪除或存放到其他目錄,保證代碼目錄大小不超過(guò)128MB,文件個(gè)數(shù)不超過(guò)4096個(gè)。 訓(xùn)練作業(yè)“/cache”目錄是否安全? ModelArts訓(xùn)練作業(yè)程序運(yùn)行在容器中,容器掛載目錄地址是唯一,只有運(yùn)行時(shí)容器能訪(fǎng)問(wèn)到。因此訓(xùn)練作業(yè)“/cache”是安全的。

ModelArts推理部署_模型_AI應(yīng)用來(lái)源-華為云

ModelArts提供了模型訓(xùn)練功能,方便您查看訓(xùn)練情況并不斷調(diào)整您模型參數(shù)。您還可以基于不同數(shù)據(jù),選擇不同規(guī)格資源池用于模型訓(xùn)練。除支持用戶(hù)自己開(kāi)發(fā)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(kāi)發(fā),直接使用AI Gallery算法,通過(guò)算法參數(shù)的調(diào)整,得到一個(gè)滿(mǎn)意的模型。

GaussDB數(shù)據(jù)庫(kù)模型_GaussDB是什么_高斯數(shù)據(jù)庫(kù)模型

不同訪(fǎng)問(wèn)權(quán)限,以達(dá)到不同員工之間權(quán)限隔離,通過(guò)IAM進(jìn)行精細(xì)權(quán)限管理。 VPC子網(wǎng) 虛擬私有云(Virtual Private Cloud, VPC)為云數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建隔離、用戶(hù)自主配置管理虛擬網(wǎng)絡(luò)環(huán)境,提升用戶(hù)云上資源安全性,簡(jiǎn)化用戶(hù)網(wǎng)絡(luò)部署。您可以在VPC中定義

共享鏡像和復(fù)制鏡像的區(qū)別

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DeepSeek-R1蒸餾模型部署及體驗(yàn)

ek可以提供豐富靈感素材,幫助創(chuàng)作者快速生成高質(zhì)量內(nèi)容。在客服領(lǐng)域,它可以快速響應(yīng)客戶(hù)咨詢(xún)問(wèn)題,提供個(gè)性化服務(wù)。在教育領(lǐng)域,DeepSeek可以輔助學(xué)生學(xué)習(xí),提供個(gè)性化學(xué)習(xí)資料。 華為云ModelArts Studio引入DeepSeek-R1模型 華為云ModelArts

云服務(wù)器和VPS的區(qū)別

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華為云CodeArts API_API設(shè)計(jì)支持公共模型

依托這些公共模型快速實(shí)現(xiàn),從而專(zhuān)注于業(yè)務(wù)邏輯創(chuàng)新與優(yōu)化。 數(shù)據(jù)模型 數(shù)據(jù)模型類(lèi)似于編程語(yǔ)言中數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),在API設(shè)計(jì)時(shí)主要應(yīng)用于 “返回響應(yīng)”json/xml類(lèi)型“Body參數(shù)”。在設(shè)計(jì)API請(qǐng)求體或響應(yīng)內(nèi)容時(shí),開(kāi)發(fā)者可直接引入公共數(shù)據(jù)模型,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)即時(shí)復(fù)用。此外

ModelArts推理部署_OBS導(dǎo)入_模型包規(guī)范-華為云

模型配置文件示例。 • 自定義鏡像類(lèi)型模型配置文件示例 請(qǐng)參見(jiàn)ModelArts官網(wǎng)文檔,模型配置文件編寫(xiě)說(shuō)明章節(jié)中自定義鏡像類(lèi)型模型配置文件示例。 • 機(jī)器學(xué)習(xí)類(lèi)型模型配置文件示例 請(qǐng)參見(jiàn)ModelArts官網(wǎng)文檔,模型配置文件編寫(xiě)說(shuō)明章節(jié)中機(jī)器學(xué)習(xí)類(lèi)型模型配置文件示例。

ai大模型和小模型的區(qū)別

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(guò)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(fǎng)問(wèn)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(fǎng)問(wèn)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(chēng)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(fǎng)問(wèn):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(fǎng)問(wèn)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(fǎng)問(wèn)的數(shù)據(jù)有諸多好處,它可以保證不同服務(wù)器上訪(fǎng)問(wèn)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(kāi)源深度學(xué)習(xí)框架PyTorch為例,PyTorch默認(rèn)會(huì)通過(guò)文件接口訪(fǎng)問(wèn)數(shù)據(jù),AI算法開(kāi)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(fǎng)問(wèn)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(guò)程中存在疑問(wèn),可通過(guò)方案咨詢(xún)渠道,尋求專(zhuān)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(wèn)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(guò)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(fǎng)問(wèn),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(guò)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(kāi)始前將數(shù)據(jù)從OBS導(dǎo)入到SFS Turbo,訓(xùn)練過(guò)程中寫(xiě)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(fǎng)問(wèn)冷數(shù)據(jù)時(shí)SFS Turbo從OBS自動(dòng)加載數(shù)據(jù)提升訪(fǎng)問(wèn)性能。

5

AI開(kāi)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(kāi)發(fā)場(chǎng)景通過(guò)文件語(yǔ)義訪(fǎng)問(wèn)共享數(shù)據(jù),無(wú)需適配開(kāi)發(fā)。

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ai大模型和小模型的區(qū)別常見(jiàn)問(wèn)題

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  • 邏輯模型和物理模型的對(duì)比介紹。

  • 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,重塑千行百業(yè),成為各組織、企業(yè)、個(gè)人的專(zhuān)家助手。

  • 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(xiàn)模型。

  • 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。

  • 近年來(lái)越來(lái)越多的行業(yè)采用AI技術(shù)提升效率、降低成本,然而AI落地的過(guò)程確并不容易,AI在具體與業(yè)務(wù)結(jié)合時(shí)常常依賴(lài)于業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的采集、處理、模型訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)、編排、部署和運(yùn)維等很多環(huán)節(jié)。華為云ModelArts是全流程AI開(kāi)發(fā)平臺(tái),包含了AI應(yīng)用的開(kāi)發(fā)、部署和分享交易,通過(guò)解決AI開(kāi)發(fā)各個(gè)環(huán)節(jié)所遇到的核心問(wèn)題,ModelArts有效解決了AI落地難的問(wèn)題,將極大促進(jìn)AI技術(shù)的普惠。本議題將分享ModelArts的主要關(guān)鍵技術(shù)和應(yīng)用案例。

  • 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)與非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的區(qū)別:不同的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方法、不同的擴(kuò)展方法、對(duì)事務(wù)的支持是不同的。

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