什么是ai大模型技术
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。
全链路专业服务,让大模型从可用到好用 · 6大阶段30+专业服务,覆盖大模型建设全流程,加速政企落地大模型 · 创新运营服务模式,实现全场景模型经验沉淀、全流程运营赋能产业,快速孵化大模型场景化应用 大模型混合云十大创新技术 大模型混合云十大创新技术 了解详情 十大创新技术 加速构建企业专属大模型
盘古大模型 PanguLargeModels 盘古大模型 PanguLargeModels 盘古大模型是面向B端行业的大模型,包含L0中5类基础大模型、L1行业大模型及L2场景模型三层架构 盘古大模型是面向B端行业的大模型,包含L0中5类基础大模型、L1行业大模型及L2场景模型三层架构
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大模型安全护栏 ModelArts Guard 大模型安全护栏 ModelArts Guard 大模型安全护栏(ModelArts Guard),做配套大模型的内容安全防线 大模型安全护栏(ModelArts Guard),做配套大模型的安全防线,开放兼容,适用盘古大模型和三方大模型
广汽借助华为云盘古多模态大模型,打造业界首个支持点云生成的大模型,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 盘古大模型 盘古大模型 什么是盘古大模型 盘古多模态大模型能力与规格 用户指南 如何调用盘古大模型API 查看全部 AI Gallery百模千态社区 AI Gallery百模千态社区
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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 盘古大模型 盘古大模型 什么是盘古大模型 盘古科学计算大模型能力与规格 盘古大模型用户指南 如何调用盘古大模型API 查看全部 AI Gallery百模千态社区
从业务上好云到用好云,实现深度用云 大模型混合云 可信数智空间 智能研发生产线 工业互联网 专业服务 大模型混合云 赋能千行万业 支持盘古CV、NLP、预测、多模态大模型和第三方大模型, 提供30+专业服务与持续运营体系,使能政企一站式建设专属大模型 使能百模千态 提供一站式AI大模型开发平台和工程工具链,使能数据、模型和应用一站式开发
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公司集成了世界领先的底层大模型,具备打通跨模型和工具链的平台,提供从需求分析、数据收集、模型设计、训练优化、评估、系统集成、用户界面设计、部署维护、合规性检查、技术支持、性能监控、扩展性设计、定制服务到持续研发一站式AI大模型定制研发服务。光启慧语是一家围绕大模型全栈开展技术研发和产品创新
《互联网信息服务算法推荐管理规定》明确,具有舆论属性或者社会动员能力的算法推荐服务提供者应当在提供服务之日起十个工作日内通过互联网信息服务算法备案系统填报服务提供者的名称、服务形式、应用领域、算法类型、算法自评估报告、拟公示内容等信息 方便
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太杉天尊大模型AIGC场景解决方案是以AI场景解决方案为核心的全栈Maas综合方案,助力政企客户灵活部署(可公有可私有部署)。具备自研的行业模型能力,主要用于政府/公安/教育等行业的数据处理、文本处理以及多模态处理等多场景。太杉天尊大模型AIGC场景解决方案,是一款专为满足政府企
4. 模型训练:设计调优方案,实施模型训练,并进行模型评测。熟悉盘古大模型工作流和云服务操作,确保模型效果优化。5. 应用工程:提供基于大模型能力的Agent开发和应用对接服务。具备良好的软件开发和沟通能力,实现大模型与应用的无缝对接。6. 模型运维: 提供技术支持订阅
. 模型更新后,将新模型部署至相应环境。 十一、模型评测1. 设计模型评测方案,对大模型各类指标进行评测。2. 能够按评测标准对大模型各项能力进行打分,输出大模型评测报告。 十二、Agent开发1. 基于场景,设计并开发Agent工具。2. 基于langchain等大模型框架,完
天尊大模型AIGC场景解决方案配套服务是太杉AIGC解决方案的人工服务,是以AI应用解决方案为核心的全栈Maas综合方案,助力政企客户灵活部署(可公有可私有部署)。主要用于政府/公安/教育等行业的数据处理、文本处理以及多模态处理等多场景。天尊大模型AIGC场景解决方案配套服务是太杉
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什么是ai大模型技术
什么是AI开发
AI(人工智能)是通过机器来模拟人类认识能力的一种科技能力。AI最核心的能力就是根据给定的输入做出判断或预测。
AI开发的目的是什么
AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼,从而总结得到研究对象的内在规律。
对数据进行分析,一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法,对收集的大量数据进行计算、分析、汇总和整理,以求最大化地开发数据价值,发挥数据作用。
AI开发的基本流程
AI开发的基本流程通常可以归纳为几个步骤:确定目的、准备数据、训练模型、评估模型、部署模型。

- 确定目的
在开始AI开发之前,必须明确要分析什么?要解决什么问题?商业目的是什么?基于商业的理解,整理AI开发框架和思路。例如,图像分类、物体检测等等。不同的项目对数据的要求,使用的AI开发手段也是不一样的。
- 准备数据
数据准备主要是指收集和预处理数据的过程。
按照确定地分析目的,有目的性的收集、整合相关数据,数据准备是AI开发的一个基础。此时最重要的是保证获取数据的真实可靠性。而事实上,不能一次性将所有数据都采集全,因此,在数据标注阶段你可能会发现还缺少某一部分数据源,反复调整优化。
- 训练模型
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。
业界主流的AI引擎有TensorFlow、PyTorch、MindSpore等,大量的开发者基于主流AI引擎,开发并训练其业务所需的模型。
- 评估模型
训练得到模型之后,整个开发过程还不算结束,需要对模型进行评估和考察。经常不能一次性获得一个满意的模型,需要反复的调整算法参数、数据,不断评估训练生成的模型。
一些常用的指标,如准确率、召回率、AUC等,能帮助您有效地评估,最终获得一个满意的模型。
- 部署模型
模型的开发训练,是基于之前的已有数据(有可能是测试数据),而在得到一个满意的模型之后,需要将其应用到正式的实际数据或新产生数据中,进行预测、评价、或以可视化和报表的形式把数据中的高价值信息以精辟易懂的形式提供给决策人员,帮助其制定更加正确的商业策略。
什么是ai大模型技术常见问题
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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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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产品模型用于描述设备具备的能力和特性。开发者通过定义产品模型,在物联网平台构建一款设备的抽象模型,使平台理解该款设备支持的服务、属性、命令等信息,如颜色、开关等。当定义完一款产品模型后,在进行注册设备时,就可以使用在控制台上定义的产品模型。
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安全控制是在数据库应用系统的不同层次提供对有意和无意损害行为的安全防范。
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