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了解详情 盘古预测大模型 盘古预测大模型是面向结构化类数据，基于10类2000个基模型空间，通过模型推荐、融合两步优化策略，构建图网络架构AI模型。 了解详情 盘古科学计算大模型 科学计算大模型是面向气象、医药、水务、机械、航天航空等领域，采用AI数据建模和AI方程求解的方法；从海
ModelArts支持本地准备模型包，编写模型配置文件和模型推理代码，将准备好的模型包上传至对象存储服务OBS，从OBS导入模型创建为AI应用。 制作模型包，则需要符合一定的模型包规范。模型包里面必需包含“model”文件夹，“model”文件夹下面放置模型文件，模型配置文件，模型推理代码文件。
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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ai模型排名
搜索大模型插件通过模型服务将AI能力集成到Elasticsearch集群中，实现语义向量搜索、语义排序等高级功能。其核心流程是基于业务需求（如语义搜索、智能推荐）定义模型类型（Embedding/Rerank等），并绑定对应的AI服务地址，确保上层应用能通过向量索引正确调用服务接口。
- 语义搜索：依赖Embedding模型服务，将文本转换为向量，实现相似性检索。
- 智能推荐：组合使用Embedding模型服务（生成用户/物品向量）和Rerank模型服务，优化推荐结果排序。
前提条件
确认Elasticsearch集群已启用搜索大模型插件，操作指导请参见开启搜索大模型插件。
支持的模型服务
搜索大模型插件支持接入多种模型服务，具体支持的模型服务清单如表1 支持的模型服务所示。
获取独享版集群的访问地址
- 登录 云搜索服务 管理控制台。
- 在左侧导航栏，选择“集群管理 > Elasticsearch”。
- 选择目标集群，单击集群名称进入基本信息页面。
- 在左侧导航栏，选择“依赖服务管理”。
- 在服务列表，选择目标服务，单击操作列的“跳转”进入独享版集群的基本信息页面。
- 获取“内网访问IPv4地址”即独享版集群的访问地址，后续配置模型服务需要使用。
图1 获取集群访问地址
配置模型服务
当模型创建完成后，根据业务需要配置模型服务。下面介绍了各类模型服务的配置指导。
管理模型服务
搜索大模型插件深度集成Kibana命令行界面（CLI），支持对模型服务进行更新、监控、扩缩容等全生命周期管理。如表4所示，可以通过标准CLI命令执行更新（update）、删除（delete）等核心操作管理模型服务。
|
操作类型 |
API命令 |
请求示例 |
响应示例 |
|---|---|---|---|
|
更新模型服务 |
POST _inference/model_service/{service_name}/update |
更新Embedding模型服务： POST _inference/model_service/pangu_vector/update
{
"description": "搜索大模型-语义向量化模型更新",
"service_config": {
"semantic_vector": {
"service_urls": ["http://{endpoint}/app/search/v1/vector"],
"timeout_ms": 60000
}
}
} |
返回更新后的模型服务信息： {
"service_name" : "pangu_vector",
"service_type" : "remote",
"description" : "搜索大模型-语义向量化模型更新",
"create_time" : 1747966388508,
"service_config" : {
"semantic_vector" : {
"embedding_type" : "query2doc",
"service_urls" : [
"http://{endpoint}/app/search/v1/vector"],
"method" : "POST",
"timeout_ms" : 60000,
"max_conn" : 200,
"security" : false,
"dimension" : "768",
"algorithm" : "GRAPH",
"metric" : "inner_product"
}
}
} |
|
检查模型服务连通性 |
GET _inference/model_service/{service_name}/check |
检查Embedding模型服务的连通性： GET _inference/model_service/pangu_vector/check |
{
"acknowledged" : true
} |
|
查看模型服务 |
|
查看Embedding模型服务的配置信息： GET _inference/model_service/pangu_vector |
返回模型服务信息： {
"count" : 1,
"model_service_configs" : [
{
"service_name" : "pangu_vector",
"service_type" : "remote",
"description" : "搜索大模型-语义向量化模型",
"create_time" : 1747966388508,
"service_config" : {
"semantic_vector" : {
"embedding_type" : "query2doc",
"service_urls" : ["http://{endpoint}/app/search/v1/vector"],
"method" : "POST",
"timeout_ms" : 60000,
"max_conn" : 200,
"security" : false,
"dimension" : "768",
"algorithm" : "GRAPH",
"metric" : "inner_product"
}
}
}
]
} |
|
删除模型服务配置（删除后，索引将无法使用该模型服务） |
DELETE _inference/model_service/{service_name} |
删除Embedding模型服务配置： DELETE _inference/model_service/pangu_vector |
{
"acknowledged" : true
} |
|
设置模型服务的数量上限（最多支持创建几个模型服务） |
PUT _cluster/settings
{
"transient": {
"pg_search.inference.max_inference_model_service": 100 //最大值是1000，最小值是1，默认值是100。
}
} |
设置模型服务的数量上限为10： PUT _cluster/settings
{
"transient": {
"pg_search.inference.max_inference_model_service": 10
}
} |
{
"acknowledged" : true,
"persistent" : { },
"transient" : {
"pg_search" : {
"inference" : {
"max_inference_model_service" : "10"
}
}
}
} |
ai模型排名常见问题
更多常见问题 >>-
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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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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AI一站式开发平台ModelArts横空出世，零基础AI开发人员的福音。学习本课程，带你了解AI模型训练，不会编程、不会算法、不会高数，一样可以构建出自己专属的AI模型。
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近年来越来越多的行业采用AI技术提升效率、降低成本，然而AI落地的过程确并不容易，AI在具体与业务结合时常常依赖于业务数据的采集、处理、模型训练、调优、编排、部署和运维等很多环节。华为云ModelArts是全流程AI开发平台，包含了AI应用的开发、部署和分享交易，通过解决AI开发各个环节所遇到的核心问题，ModelArts有效解决了AI落地难的问题，将极大促进AI技术的普惠。本议题将分享ModelArts的主要关键技术和应用案例。
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ModelArts是一个一站式的开发平台，能够支撑开发者从数据到AI应用的全流程开发过程。包含数据处理、模型训练、模型管理、模型部署等操作，并且提供AI Gallery功能，能够在市场内与其他开发者分享模型。
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随着边缘设备数量指数级增长，以及设备性能的提升，数据量爆发式增长，数据规模已由原来的EB级扩展到ZB级。数据回传中心云处理成本太高，边缘计算的价值已经被证明。数据在哪，计算就应在哪，人工智能正逐步向边缘迁移，将云上AI能力下沉到边缘节点，做到本地处理，打通AI的最后一公里。虽然边缘AI技术的相关研究和应用都有着显著的进展，然而在成本、性能、安全方面仍有诸多挑战：
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