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ModelArts模型训练 ModelArts模型训练简介 ModelArts模型训练,俗称“建模”,指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索分析,从中发现因果关系、内部联系和业务规律,为商业目的提供决策参考。训练模型的结果通常是一个或多个机器学习或深度学习模型,模型可以应用到新的数据中,得到预测、评价等结果。
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盘古L2场景大模型是什么
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。
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:
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
ARM+Snt9B3 |
310P-vpro/ipro-arm |
310P-X86 |
310P-ARM |
310B-ARM |
|
---|---|---|---|---|---|
Pangu-CV-ObjectDetection-S-2.1.0 |
√ |
√ |
√ |
- |
- |
Pangu-CV-ObjectDetection-N-2.1.0 |
√ |
√ |
- |
√ |
- |
Pangu-CV-ImageClassification-2.1.0 |
√ |
√ |
- |
√ |
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盘古L2场景大模型是什么常见问题
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。
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