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化應用 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 十大創(chuàng)新技術(shù) 加速構(gòu)建企業(yè)專屬大模型 圍繞企業(yè)大模型構(gòu)建關鍵過程,聚焦根技術(shù),為AI原生系統(tǒng)性創(chuàng)新 圍繞企業(yè)大模型構(gòu)建關鍵過程,聚焦根技術(shù),為AI原生系統(tǒng)性創(chuàng)新 多樣性算力調(diào)度
提升開發(fā)效率、降低落地門檻 支持二次微調(diào),實現(xiàn)領域知識累積,提供特征重要性等結(jié)果輔助分析能力 文檔與學習成長 盤古大模型 盤古大模型 什么是盤古大模型 盤古預測大模型能力與規(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) AI Gallery百模千態(tài)社區(qū)
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類基礎大模型、L1行業(yè)大模型及L2場景模型三層架構(gòu)
廣汽借助華為云盤古多模態(tài)大模型,打造業(yè)界首個支持點云生成的大模型,為其端到端仿真高效迭代提供強有力支撐。 文檔與學習成長 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 用戶指南 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) AI Gallery百模千態(tài)社區(qū)
提供高精度的全球模型,無需定制和訓練,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 文檔與學習成長 盤古大模型 盤古大模型 什么是盤古大模型 盤古科學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 查看全部 AI Gallery百模千態(tài)社區(qū)
固定式報表/大屏制作場景 個性化分析場景 數(shù)據(jù)挖掘場景 數(shù)據(jù)管理和安全場景 嵌入式BI場景 固定式報表/大屏制作場景 固定式報表/大屏制作場景 DataArts Insight支持快速搭建固定報表/大屏,實現(xiàn)全自然語言交互的BI自助分析,讓一般業(yè)務人員和管理者也能輕松獲取和分析數(shù)據(jù) 場景特征 用戶痛點 業(yè)務涉及表多,報表響應慢
大模型混合云TOP N 場景 大模型混合云TOP N 場景 1對1咨詢 了解華為云Stack 大模型行業(yè)場景落地三要素 大模型行業(yè)場景落地三要素 場景是大模型行業(yè)落地的關鍵所在,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”
多語種內(nèi)容審核,平臺全面保護 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、模型訓練、模型部署于一體的綜合平臺,專為開發(fā)和應用大模型而設計,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
《互聯(lián)網(wǎng)信息服務算法推薦管理規(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提供者應當在提供服務之日起十個工作日內(nèi)通過互聯(lián)網(wǎng)信息服務算法備案系統(tǒng)填報服務提供者的名稱、服務形式、應用領域、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域擁有算力、數(shù)據(jù)、算法三大關鍵要素的經(jīng)驗積累,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)服務覆蓋從前期咨詢、規(guī)劃設計,到數(shù)據(jù)工程、模型訓練,再到應用工程及模型運維的完整流程?;谌A為盤古提供的AI專業(yè)服務包,致力于為企業(yè)提供一站式人工智能解決方案
angChain等流行的大模型開發(fā)框架,構(gòu)建企業(yè)級AI應用;團隊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,解答用戶使用過程遇到的問題;大模型與應用對接集成,以及進行日常巡檢、故障處理、模型升級等服務。4. 工業(yè)數(shù)據(jù)模型(CAD模型、CAE模
太杉天尊大模型AIGC場景解決方案是以AI場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)處理等多場景。太杉天尊大模型AIGC場景解決方案,是一款專為滿足政府企
公司集成了世界領先的底層大模型,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、模型設計、訓練優(yōu)化、評估、系統(tǒng)集成、用戶界面設計、部署維護、合規(guī)性檢查、技術(shù)支持、性能監(jiān)控、擴展性設計、定制服務到持續(xù)研發(fā)一站式AI大模型定制研發(fā)服務。光啟慧語是一家圍繞大模型全棧開展技術(shù)研發(fā)和產(chǎn)
數(shù)據(jù)質(zhì)量。4. 模型訓練:?設計調(diào)優(yōu)方案,實施模型訓練,并進行模型評測。?熟悉盤古大模型工作流和云服務操作,確保模型效果優(yōu)化。5. 應用工程:?提供基于大模型能力的Agent開發(fā)和應用對接服務。?具備良好的軟件開發(fā)和溝通能力,實現(xiàn)大模型與應用的無縫對接。6. 模型運維: ?提供技
. 模型更新后,將新模型部署至相應環(huán)境。 十一、模型評測1. 設計模型評測方案,對大模型各類指標進行評測。2. 能夠按評測標準對大模型各項能力進行打分,輸出大模型評測報告。 十二、Agent開發(fā)1. 基于場景,設計并開發(fā)Agent工具。2. 基于langchain等大模型框架,完
天尊大模型AIGC場景解決方案配套服務是太杉AIGC解決方案的人工服務,是以AI應用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)。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)處理等多場景。天尊大模型AIGC場景解決方案配套服務是太
出門問問大模型“序列猴子”是一款具備多模態(tài)生成能力的大語言模型,模型以語言為核心的能力體系涵蓋“知識、對話、數(shù)學、邏輯、推理、規(guī)劃”六個維度,能夠同時支持文字生成、圖片生成、3D內(nèi)容生成、語言生成和語音識別等不同任務。出門問問大模型“序列猴子”是一款具備多模態(tài)生成能力的大語言模型,模
華為云盤古大模型 華為云盤古大模型 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) 盤古大模型致力于深耕行業(yè),打造金融、政務、制造、礦山、氣象、鐵路等領域行業(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
ModelArts支持本地準備模型包,編寫模型配置文件和模型推理代碼,將準備好的模型包上傳至對象存儲服務OBS,從OBS導入模型創(chuàng)建為AI應用。 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模型訓練 ModelArts模型訓練簡介 ModelArts模型訓練,俗稱“建模”,指通過分析手段、方法和技巧對準備好的數(shù)據(jù)進行探索分析,從中發(fā)現(xiàn)因果關系、內(nèi)部聯(lián)系和業(yè)務規(guī)律,為商業(yè)目的提供決策參考。訓練模型的結(jié)果通常是一個或多個機器學習或深度學習模型,模型可以應用到新的數(shù)據(jù)中,得到預測、評價等結(jié)果。
私密號碼_虛擬號碼打電話怎么實現(xiàn) 私密號碼_虛擬號碼打電話怎么實現(xiàn) 如果您想了解私密電話撥號、虛擬號碼打電話相關的內(nèi)容,推薦您閱讀本專題。華為云隱私保護通話服務,是指在不增加SIM卡的情況下,為用戶增加隱私私密號碼,既能享受優(yōu)質(zhì)的通話和短信服務,又能隱藏真實號碼,保護個人隱私。
Number),在不增加SIM卡的情況下,為用戶增加隱私號碼,既能享受優(yōu)質(zhì)的通話和短信服務,又能隱藏真實號碼,保護個人隱私。 快速開啟虛擬號碼 幫助文檔 虛擬號碼怎么實現(xiàn)的 虛擬電話號碼開通全流程,助您保護隱私 了解更多 收起 展開 開通服務 收起 展開 注冊華為云賬號并完成實名認證。實名認證信息最長3個
包括高性能算力,高速存儲和網(wǎng)絡帶寬等基礎設施,即“大算力、大存力、大運力”的AI基礎大設施底座,讓算力發(fā)展不要偏斜。 從過去的經(jīng)典AI,到今天人人談論的大模型,自動駕駛,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)級的爆發(fā)增長,對存儲基礎設施也帶來全新的挑戰(zhàn)。 1、高吞吐的數(shù)據(jù)訪問挑戰(zhàn):隨著企業(yè)使用
端到端AI模型開發(fā)部署、智能化的數(shù)據(jù)處理和云邊端全場景全流程閉環(huán)的聯(lián)合解決方案。博瀚智能的服務旨在助力客戶高效便捷地進行AI產(chǎn)品開發(fā),實現(xiàn)AI能力內(nèi)化,深度釋放行業(yè)數(shù)據(jù)的潛力,加速實現(xiàn)智能化轉(zhuǎn)型。他們的人工智能綜合平臺和智能化數(shù)據(jù)處理解決方案可以幫助客戶開發(fā)和部署AI模型,同時提
端口。 高斯數(shù)據(jù)庫模型-應用場景 金融核心交易 ERP/CRM 政企OA/辦公 金融核心交易 金融核心交易 適用于各類銀行核心交易系統(tǒng)分布式改造,數(shù)據(jù)庫的原生分布式能力可以極大的降低改造和遷移工作量。兩地三中心等極致高可用能力,可以為核心業(yè)務保駕護航。 優(yōu)勢 大容量高擴展:支持T
%。最重要的是,它是最安全的,獲得了德國BSI等10+頂級安全認證證書,并通過了等保三級認證,擁有密碼保護專利。 華為數(shù)字機器人主要包括三大組件:WeAutomate RPA設計器、WeAutomate RPA執(zhí)行器和WeAutomate RPA管理中心。WeAutomate R
ai大模型怎么實現(xiàn)盈利
應用場景
近年來,AI快速發(fā)展并應用到很多領域中,AI新產(chǎn)品掀起一波又一波熱潮,AI應用場景越來越多,有自動駕駛、大模型、AIGC、科學AI等不同行業(yè)。AI人工智能的實現(xiàn)需要大量的基礎設施資源,包括高性能算力,高速存儲和網(wǎng)絡帶寬等基礎設施,即“大算力、大存力、大運力”的AI基礎大設施底座,讓算力發(fā)展不要偏斜。
從過去的經(jīng)典AI,到今天人人談論的大模型,自動駕駛,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)級的爆發(fā)增長,對存儲基礎設施也帶來全新的挑戰(zhàn)。
- 高吞吐的數(shù)據(jù)訪問挑戰(zhàn):隨著企業(yè)使用 GPU/NPU 越來越多,底層存儲的 IO 已經(jīng)跟不上計算能力,企業(yè)希望存儲系統(tǒng)能提供高吞吐的數(shù)據(jù)訪問能力,充分發(fā)揮 GPU/NPU 的計算性能,包括訓練數(shù)據(jù)的讀取,以及為了容錯做的檢查點(以下簡稱Checkpoint)保存和加載。訓練數(shù)據(jù)的讀取要盡量讀得快,減少計算對 I/O 的等待,而 Checkpoint主要要求高吞吐、減少訓練中斷的時間。
- 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)模的計算集群(GPU/NPU服務器),集群中的服務器訪問的數(shù)據(jù)來自一個統(tǒng)一的數(shù)據(jù)源,即一個共享的存儲空間。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器上訪問數(shù)據(jù)的一致性,減少不同服務器上分別保留數(shù)據(jù)帶來的數(shù)據(jù)冗余等。另外以 AI 生態(tài)中非常流行的開源深度學習框架PyTorch為例,PyTorch默認會通過文件接口訪問數(shù)據(jù),AI算法開發(fā)人員也習慣使用文件接口,因此文件接口是最友好的共享存儲訪問方式。
方案架構(gòu)
針對AI訓練場景中面臨的問題,華為云提供了基于 對象存儲 服務 OBS +高性能文件服務 SFS Turbo的AI云存儲解決方案,如圖所示,華為云高性能文件服務SFS Turbo HPC型支持和OBS數(shù)據(jù)聯(lián)動,您可以通過SFS Turbo HPC型文件系統(tǒng)來加速對OBS對象存儲中的數(shù)據(jù)訪問,并將生成的結(jié)果數(shù)據(jù)異步持久化到OBS對象存儲中長期低成本保存。
方案優(yōu)勢
華為云AI云存儲解決方案的主要優(yōu)勢如下表所示。
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序號 |
主要優(yōu)勢 |
詳細描述 |
|---|---|---|
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1 |
存算分離,資源利用率高 |
GPU/NPU算力和SFS Turbo存儲解耦,各自按需擴容,資源利用率提升。 |
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2 |
SFS Turbo高性能,加速訓練過程 |
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3 |
數(shù)據(jù)導入導出異步化,不占用訓練任務時長,無需部署外部遷移工具 |
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4 |
冷熱數(shù)據(jù)自動流動,降低存儲成本 |
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5 |
多 AI開發(fā)平臺 、生態(tài)兼容 |
pytorch、mindspore等主流AI應用框架,kubernetes容器引擎、算法開發(fā)場景通過文件語義訪問共享數(shù)據(jù),無需適配開發(fā)。 |
ai大模型怎么實現(xiàn)盈利常見問題
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、制造、礦山、氣象、鐵路等領域行業(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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隨著邊緣設備數(shù)量指數(shù)級增長,以及設備性能的提升,數(shù)據(jù)量爆發(fā)式增長,數(shù)據(jù)規(guī)模已由原來的EB級擴展到ZB級。數(shù)據(jù)回傳中心云處理成本太高,邊緣計算的價值已經(jīng)被證明。數(shù)據(jù)在哪,計算就應在哪,人工智能正逐步向邊緣遷移,將云上AI能力下沉到邊緣節(jié)點,做到本地處理,打通AI的最后一公里。雖然邊緣AI技術(shù)的相關研究和應用都有著顯著的進展,然而在成本、性能、安全方面仍有諸多挑戰(zhàn):
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模型轉(zhuǎn)換,即將開源框架的網(wǎng)絡模型(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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本次Serverless應用中心上線文生圖應用,用戶無需下載源代碼、了解各種安裝部署知識、安裝復雜的依賴,通過華為云Serverless應用中心即可一鍵創(chuàng)建AI文生圖應用,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。
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在自然語言處理(NLP)領域中,使用語言模型預訓練方法在多項NLP任務上都獲得了不錯的提升,廣泛受到了各界的關注。本課程將簡單介紹一下預訓練的思想,幾個代表性模型和它們之間的關系。
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華為云Serverless技術(shù)極大的優(yōu)化了AI應用開發(fā)過程,一鍵部署AI應用、提升開發(fā)團隊工作效率。讓AI團隊可以更關注業(yè)務實現(xiàn),而無需關注底層技術(shù)細節(jié)。
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