[快速入门]盘古CV大模型效果
盘古NLP大模型

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盘古大模型 panguLM

盘古模型 PanguLargeModels 盘古模型 PanguLargeModels 盘古模型是面向B端行业的模型,包含L0中5类基础模型、L1行业大模型及L2场景模型三层架构 盘古模型是面向B端行业的模型,包含L0中5类基础模型、L1行业大模型及L2场景模型三层架构

盘古预测大模型

结果辅助分析能力 文档与学习成长 盘古模型 盘古模型 什么是盘古模型 盘古预测模型能力与规格 盘古模型快速入门 如何调用盘古模型API 查看全部 AI Gallery百模千态社区 AI Gallery百模千态社区 优质昇腾云AI模型专区 几行代码自由部署AI应用 丰富多样的AI训练数据集

盘古多模态大模型

生成的模型,为其端到端仿真高效迭代提供强有力支撑。 文档与学习成长 盘古模型 盘古模型 什么是盘古模型 盘古多模态模型能力与规格 用户指南 如何调用盘古模型API 查看全部 AI Gallery百模千态社区 AI Gallery百模千态社区 优质昇腾云AI模型专区 几行代码自由部署AI应用

盘古科学计算大模型

全球模型 提供高精度的全球模型,无需定制和训练,直接订阅即可推理 多种部署形态 支持公有云、混合云、边缘多种形态,满足不同需求 文档与学习成长 盘古模型 盘古模型 什么是盘古模型 盘古科学计算模型能力与规格 盘古模型用户指南 如何调用盘古模型API 查看全部 AI Gallery百模千态社区

盘古行业大模型

基于行业场景的全维度、自动化评测 最新动态 5盘古行业Thinking模型重磅上线,赋能千行百业,点击“专家咨询”申请试用! 5盘古行业Thinking模型上线,行业场景一触及达 5盘古行业Thinking模型上线,行业场景一触及达 医学Thinking模型 千亿医学数据增训,可胜任复杂医疗任务

工业智能体 - EI企业智能-华为云

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ModelArts Studio大模型开发平台

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ModelArts Studio

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咨询服务:深入解析AI行业与盘古模型,为客户提供场景应用的设计咨询建议。结合客户应用场景与模型能力,提供落地方案选择和技术方案设计。提供NLP/CV模型的训练集数据标准设计指导。2. 规划设计:提供需求调研服务,基于盘古模型的能力进行科学合理的方案设计和模型选择。完成需求调研报

博匠行业AI大模型专业服务

数据质量。4. 模型训练:设计调优方案,实施模型训练,并进行模型评测。熟悉盘古模型工作流和云服务操作,确保模型效果优化。5. 应用工程:提供基于模型能力的Agent开发和应用对接服务。具备良好的软件开发和沟通能力,实现模型与应用的无缝对接。6. 模型运维: 提供技

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盘古CV大模型效果

盘古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大模型规格清单

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-物体检测-S-3.1.0

物体检测

通用

从高精度、低时延、小目标检测三方面进行定向优化,为业界性价比最优检测模型。

Pangu-CV-物体检测-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-物体检测-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-图像分类-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。

Pangu-CV-语义分割-2.1.0

语义分割

通用

使用盘古统一预训练基模型底座,添加分割任务头构建语义分割模型。

Pangu-CV-实例分割-1.1.0

实例分割

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语义分割模型。

盘古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、在线推理和能力调测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大模型支持的操作清单

模型名称

微调

L2云上部署

L2边缘部署

L0部署

边用边学

Pangu-CV-物体检测-S-3.1.0

-

Pangu-CV-物体检测-S-2.1.0

-

-

Pangu-CV-物体检测-N-2.1.0

-

-

Pangu-CV-图像分类-2.1.0

Pangu-CV-语义分割-2.1.0

-

-

Pangu-CV-实例分割-1.1.0

-

盘古CV大模型对资源池的依赖

表3 盘古CV大模型对资源池的依赖清单

模型名称

云上部署

边缘部署

Pangu-CV-物体检测-S-3.1.0

支持,4个推理单元部署

支持,4个推理单元部署

Pangu-CV-物体检测-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-物体检测-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-图像分类-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-语义分割-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-实例分割-1.1.0

支持,4个推理单元部署

支持,4个推理单元部署

盘古CV大模型效果常见问题

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。

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  • 围绕工业、城市、政务等重点场景打造以盘古CV大模型为中心的通用视觉能力,助力企业实现CV模型“工业化”生产,并打通模型监控-数据回传-持续学习-自动评估-持续更新的AI全链路闭环。在工业场景已有多个应用。