盘古大模型 盘古大模型 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
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
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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
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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 盘古预测大模型能力与规格 盘古大模型快速入门 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 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 场景化AI案例,助力AI赋能千行百业
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定区域模型 速度快 气象大模型单卡可推,分钟级预报,提速百倍 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
业用好大模型构建AI原生应用 2、提供企业专属大模型开发的整套工具链,包括数据准备、模型选择/调优、知识工程等模块,同时提供统一API及快速接入模型、行业模型评测等能力,对大模型完成分级分权等精细化管理 3、构建企业应用与大模型的安全隔离带,以华为云安全控制机制保障AI原生应用安全可信
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
湘江鲲鹏目前在人工智能大模型领域拥有算力、数据、算法三大关键要素的经验积累,构建了大模型三个方面的差异化竞争力,盘古大模型AI专业服务覆盖从前期咨询、规划设计,到数据工程、模型训练,再到应用工程及模型运维的完整流程。基于华为盘古提供的AI专业服务包,致力于为企业提供一站式人工智能解决方案
angChain等流行的大模型开发框架,构建企业级AI应用;团队拥有成熟的软件工程技术和管理能力。6. 大模型使用的技术支持,用户使用大模型平台,解答用户使用过程遇到的问题;大模型与应用对接集成,以及进行日常巡检、故障处理、模型升级等服务。4. 工业数据模型(CAD模型、CAE模
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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训练作业的“/cache”目录是否安全? ModelArts训练作业的程序运行在容器中,容器挂载的目录地址是唯一的,只有运行时的容器能访问到。因此训练作业的“/cache”是安全的。 如何查看训练作业资源占用情况? 在ModelArts管理控制台,选择“训练管理>训练作业”,进入
什么是ai大模型技术
什么是kv-cache-int8量化
KV-Cache-INT8量化是针对大模型推理中KV缓存(Key-Value Cache)的优化技术,核心是将KV缓存数据从16位浮点(FP16/BF16)量化为8位整数(INT8),以减少显存占用,提升长序列生成效率。
kv-cache-int8是实验特性,在部分场景下性能可能会劣于非量化。
约束限制
- 当前支持per-tensor和per-channel静态量化。
- 支持kv-cache-int8量化和FP16、BF16、w8a8、w4a16的组合。
- kv-cache-int8量化支持的模型为Qwen3-32B、Qwen2.5-70B。
- 如使用per-channel静态量化,请安装适配后的llm-compressor工具和compressed-tensors工具。
per-tensor/per-channel静态量化场景
- 使用llm-compressor量化工具进行量化。
- 修改社区示例脚本中的recipe配置,进行权重的量化,如w8a8c8量化可参考以下配置:
recipe = [ SmoothQuantModifier(smoothing_strength=0.5), GPTQModifier(targets="Linear", scheme="W8A8", ignore=["lm_head"], kv_cache_scheme={"num_bits": 8, "type": "int", "strategy": "channel", "dynamic": False, "symmetric": True}) ] - 启动kv-cache-int8-per-tensor量化服务。
参考启动推理服务,在使用OpenAI接口或vLLM接口启动推理服务时添加如下参数。
--kv-cache-dtype int8
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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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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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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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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本次Serverless应用中心上线文生图应用,用户无需下载源代码、了解各种安装部署知识、安装复杂的依赖,通过华为云Serverless应用中心即可一键创建AI文生图应用,体验 “0” 构建门槛、“0” 资源闲置并具备极致弹性的Serverless AI绘图能力。
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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。
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