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  • 盤(pán)古ai大模型氣象 內(nèi)容精選 換一換
  • 華為云盤(pán)古模型 華為云盤(pán)古模型 AI for Industries 模型重塑千行百業(yè) AI for Industries 模型重塑千行百業(yè) 盤(pán)古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與模型能力相結(jié)
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    全域Serverless+AI,華為云加速模型應(yīng)用開(kāi)發(fā) 全域Serverless+AI,華為云加速模型應(yīng)用開(kāi)發(fā) 時(shí)間:2024-08-28 15:23:03 日前,華為全聯(lián)接大會(huì)2023在上海召開(kāi)。華為云CTO張宇昕在大會(huì)上發(fā)布了基于Serverless技術(shù)的模型應(yīng)用開(kāi)發(fā)框架,框架
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    云知識(shí) V講堂——預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型 V講堂——預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型 時(shí)間:2020-12-15 16:31:00 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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    登陸時(shí),中心的最大風(fēng)力為12級(jí)。 預(yù)計(jì)臺(tái)風(fēng)“海高斯”的登陸將為廣東西部,廣西東部,海南島東北部和其他地方帶來(lái)到暴雨雨和局部大暴雨。從臺(tái)風(fēng)海高斯的形成檢測(cè)到臺(tái)風(fēng)軌跡推算,再到范圍內(nèi)的信息預(yù)報(bào)包括收到的防御提醒短信,基本可以相對(duì)最大化的降低災(zāi)害影響。 隨著科技與技術(shù)的不斷進(jìn)步,人類(lèi)科技對(duì)自然災(zāi)害的檢測(cè)也是越
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    . 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)模型各類(lèi)指標(biāo)進(jìn)行評(píng)測(cè)。2. 能夠按評(píng)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)對(duì)模型各項(xiàng)能力進(jìn)行打分,輸出模型評(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等模型框架,完
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    集成大模型,快速實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)應(yīng)用的智能化升級(jí)。 通過(guò)AI for集成和集成 for AI,可以實(shí)現(xiàn)應(yīng)用體驗(yàn)智能化、集成開(kāi)發(fā)智能化、AI能力資產(chǎn)化,10倍加速傳統(tǒng)應(yīng)用的智能化升級(jí)。 此次論壇上,華為云發(fā)布了PaaS 9服務(wù)能力的全面升級(jí),涵蓋應(yīng)用開(kāi)發(fā)、運(yùn)行、運(yùn)維、集成與治理四領(lǐng)域。
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    云知識(shí) 知識(shí)圖譜與模型結(jié)合方法概述 知識(shí)圖譜與模型結(jié)合方法概述 時(shí)間:2024-05-15 10:20:11 作者 | 黃巍 《Unifying Large Language Models and Knowledge Graphs: A Roadmap》總結(jié)了語(yǔ)言模型和知識(shí)圖譜融
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    CodeLabs訓(xùn)練營(yíng)(溪村) 參加CodeLabs訓(xùn)練營(yíng),學(xué)習(xí)盤(pán)古模型、人工智能、數(shù)字人等20+ 華為云產(chǎn)品 最佳應(yīng)用實(shí)踐,深入了解華為云產(chǎn)品能力,現(xiàn)場(chǎng)技術(shù)支持即時(shí)進(jìn)行答疑解惑! 即刻了解 掃地僧見(jiàn)面會(huì) 快來(lái)與技術(shù)咖面對(duì)面交流模型技術(shù)及行業(yè)應(yīng)用、人工智能、鴻蒙、數(shù)字人、云端協(xié)同、低代碼等50+技術(shù)
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    汲取30年ICT研發(fā)經(jīng)驗(yàn),CodeArts Snap 智能開(kāi)發(fā)助手沉淀了華為研發(fā)元數(shù)據(jù),經(jīng)過(guò)《華為研發(fā)模型語(yǔ)料質(zhì)量基本法V1.0》、《華為研發(fā)模型數(shù)據(jù)清洗基本法V1.0》、《華為研發(fā)模型評(píng)測(cè)基本法V1.0》的規(guī)范歷練,濃縮出高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。持續(xù)深入的數(shù)字化和可信變革沉淀了海量的研發(fā)數(shù)據(jù),讓模型“天生”就有高質(zhì)量。
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    發(fā)核心應(yīng)用,AI增強(qiáng)開(kāi)發(fā)是加速LCAP市場(chǎng)增長(zhǎng)的主要趨勢(shì)。 然而,在實(shí)際智能化開(kāi)發(fā)過(guò)程中,企業(yè)往往面臨以下困難: 模型部署成本高,行業(yè)定制復(fù)雜 模型的訓(xùn)練和推理需要大量的計(jì)算資源,且需要專業(yè)的運(yùn)維團(tuán)隊(duì)進(jìn)行管理,不同行業(yè)對(duì)模型的需求差異,需要針對(duì)特定行業(yè)進(jìn)行模型微調(diào),開(kāi)發(fā)一個(gè)智能化應(yīng)用門(mén)檻還是較高的。
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    幾百個(gè)。傳統(tǒng)的AI開(kāi)發(fā)方式,通常是一個(gè)場(chǎng)景定制一個(gè)AI模型,涉及大量人員深入?yún)⑴c數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型訓(xùn)練、參數(shù)調(diào)優(yōu)等開(kāi)發(fā)過(guò)程,效果往往還不盡如人意?;?span style='color:#C7000B'>盤(pán)古礦山大模型,我們將海量樣本及礦山行業(yè)知識(shí)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練學(xué)習(xí),模型就如同一個(gè)接受了煤礦安全生產(chǎn)專業(yè)培訓(xùn)的專家,一個(gè)模型就可以快速覆蓋
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    手把手帶你進(jìn)行 AI 模型開(kāi)發(fā)和部署 手把手帶你進(jìn)行 AI 模型開(kāi)發(fā)和部署 時(shí)間:2021-04-27 14:56:49 內(nèi)容簡(jiǎn)介: 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)常常依賴于業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的采集、處理、模型訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)、
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    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。
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    實(shí)戰(zhàn)篇:不用寫(xiě)代碼也可以自建AI模型 實(shí)戰(zhàn)篇:不用寫(xiě)代碼也可以自建AI模型 時(shí)間:2020-12-16 14:25:51 AI一站式開(kāi)發(fā)平臺(tái)ModelArts橫空出世,零基礎(chǔ)AI開(kāi)發(fā)人員的福音。學(xué)習(xí)本課程,帶你了解AI模型訓(xùn)練,不會(huì)編程、不會(huì)算法、不會(huì)高數(shù),一樣可以構(gòu)建出自己專屬的AI模型。 課程簡(jiǎn)介
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    華為云計(jì)算 云知識(shí) “模型驅(qū)動(dòng)的軟件研發(fā)”助推企業(yè)研發(fā)智能化升級(jí) “模型驅(qū)動(dòng)的軟件研發(fā)”助推企業(yè)研發(fā)智能化升級(jí) 時(shí)間:2024-05-15 17:09:11 華為云CodeArts Snap 隨著人工智能的發(fā)展,AI模型在各個(gè)行業(yè)開(kāi)始廣泛應(yīng)用。利用AI模型打通工具鏈,提高產(chǎn)業(yè)
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    “提示工程”、“RAG技術(shù)”、“代碼模型調(diào)優(yōu)及評(píng)估”等眾多使能能力的建設(shè)要點(diǎn),通過(guò)持續(xù)迭代和優(yōu)化六核心能力,以更好地滿足關(guān)鍵需求。 當(dāng)前各行業(yè)正積極探索智能開(kāi)發(fā)落地之道,《指南》探討了在云服務(wù)、金融、制造等行業(yè)的成功案例,分析了智能化開(kāi)發(fā)的顯著效果,以幫助更多企業(yè)將智能化開(kāi)發(fā)技術(shù)有效集成到自己的業(yè)務(wù)場(chǎng)景中。
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    海量算力優(yōu)勢(shì),實(shí)現(xiàn)AI的邊云協(xié)同,就成了解決上述挑戰(zhàn)的關(guān)鍵課題。 內(nèi)容大綱: 1、業(yè)界邊緣AI遇到的挑戰(zhàn)和痛點(diǎn); 2、邊云協(xié)同AI訓(xùn)練概念及其使用場(chǎng)景、如何應(yīng)對(duì)邊緣AI痛點(diǎn); 2、KubeEdge邊云協(xié)同AI框架發(fā)布及其技術(shù)原理。 聽(tīng)眾收益: 1、了解邊緣 AI 的應(yīng)用場(chǎng)景、價(jià)值和技術(shù)挑戰(zhàn),與傳統(tǒng)離線
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