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盘古大模型

CV大模型规格

盘古CV大模型基于海量图像、视频数据和盘古独特技术构筑的视觉基础模型,赋能行业客户利用少量场景数据对模型微调即可实现特定场景任务。

ModelArts Studio大模型开发平台为用户提供了多种规格的CV大模型,如图像分类、目标检测、图像分割、姿态估计等以满足不同场景和需求。以下是当前支持的模型清单,您可以根据实际需求选择最合适的模型进行开发和应用。

表1 盘古CV大模型规格

模型支持区域

模型名称

应用场景

行业

说明

西南-贵阳一

Pangu-CV-ObjectDetection-S-2.1.0

物体检测

通用

小参数量物体检测,使用盘古自有海量数据进行预训练。

Pangu-CV-ObjectDetection-N-2.1.0

物体检测

通用

千万到亿级参数量物体检测,支持模型抽取,使用盘古自有海量数据进行预训练。

Pangu-CV-ImageClassification-2.1.0

图像分类

通用

使用盘古统一预训练基模型底座,添加分类任务头构建图像分类模型。

CV大模型支持的平台操作

在选择和使用盘古大模型时,了解不同模型所支持的操作行为至关重要。不同模型在预训练、微调、模型评测、模型压缩、在线推理和边学边用等方面的支持程度各不相同,开发者应根据自身需求选择合适的模型。以下是盘古CV大模型支持的具体操作:

表2 盘古CV大模型支持的操作

模型名称

微调

L0云上部署

L0边缘部署

L2云上部署

L2边缘部署

边用边学

Pangu-CV-ObjectDetection-S-2.1.0

-

-

-

Pangu-CV-ObjectDetection-N-2.1.0

-

-

-

Pangu-CV-ImageClassification-2.1.0

L0部署:L0模型为预置模型,支持直接部署。

L2部署:L2模型为基于预置模型微调后的模型,或经预训练后再次微调得到的模型。即需要微调训练并发布后,才可部署。

CV大模型对资源池的依赖

模型名称

云上部署

边缘部署

Pangu-CV-ObjectDetection-S-2.1.0

支持,4个推理单元部署

支持,4个推理单元部署

Pangu-CV-ObjectDetection-N-2.1.0

支持,4个推理单元部署

支持,4个推理单元部署

Pangu-CV-ImageClassification-2.1.0

支持,4个推理单元部署

支持,4个推理单元部署

盘古大模型常见问题

更多常见问题 >>
  • 盘古大模型致力于深耕行业,打造金融、政务、制造、矿山、气象、铁路等领域行业大模型和能力集,将行业知识know-how与大模型能力相结合,重塑千行百业,成为各组织、企业、个人的专家助手。

  • 模型转换,即将开源框架的网络模型(如Caffe、TensorFlow等),通过ATC(Ascend Tensor Compiler)模型转换工具,将其转换成昇腾AI处理器支持的离线模型。

  • 在自然语言处理(NLP)领域中,使用语言模型预训练方法在多项NLP任务上都获得了不错的提升,广泛受到了各界的关注。本课程将简单介绍一下预训练的思想,几个代表性模型和它们之间的关系。

  • 知识图谱(KG)和大语言模型(LLM)都是知识的表示形式。KG是符号化的知识库,具备一定推理能力,且结果可解释性较好。但存在构建成本高、泛化能力不足、更新难等不足。

  • 华为云Astro大屏应用盘古助手是由华为研发的基于盘古大模型的AI助手,它能够快速生成转换器代码,帮助您将数据接入大屏,并擅长回答各类通用问题。无论是编程、技术咨询还是其他领域的问题,华为云Astro大屏应用盘古助手都能为您提供准确、逻辑性强且友好的回复。