ai基础模型
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。
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函数工作流FunctionGraph 轻量级边缘AI应用场景 从云上HiLens平台在线将AI应用部署到带一定AI算力的边缘设备上,比如带AI加速卡(GPU或NPU)的边缘智能盒子或服务器。AI应用使用轻量级边缘AI设备即可完成AI应用的模型推理和逻辑计算,在云上管理控制台进行实时监管与运维。
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AI科学计算服务 AI科学计算服务 AI科学计算服务(AI for Science Service),是一个致力于将人工智能技术与科学研究相结合的创新平台。 面向生物医药、计算化学、地球科学、电磁学、流体等科学领域,提供开箱即用的澎湃算力及调度能力, 内置丰富的各领域AI模型、分
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平台基于大数据、云计算、人工智能等新技术,根据行业需求承载融合空间信息,具备高效、灵活的时空大数据管理应用能力,提供持续、稳健、高效的技术支撑,为数字孪生、CIM、元宇宙等应用提供时空数字化底座,赋能数字社会、数字经济建设。KingMap CIM城市信息模型基础平台致力于解决智慧城市建设基础数据信
《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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工业数据模型(CAD模型、CAE模型、仿真模型等)全域治理、筛选、提取和标记。,3. 华为盘古大模型算法:高识别率、高筛选率、强泛化性。,2. 数据+算法+算力+平台一体化,以华为盘古大模型为底座,为AI场景开发及智能化应用提供技术支撑。,1. 为制造业智能化场景的建设落地提供端到端的全流程服务。
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
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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
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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bps流量攻击的应用,建议您购买华为云DDoS高防服务,提升防护能力。 管理控制台 帮助文档 一、DDoS原生基础防护介绍 什么是DDoS原生基础防护? DDoS原生基础防护(Anti-DDoS流量清洗)服务(以下简称Anti-DDoS)为华为云内公网IP资源(弹性云服务器、弹性
从而实现数据全生命周期内的安全保护。 AI-Native自治,管理智能高效 AI-Native自治,管理智能高效 参数自调优 当前已经覆盖了500+重点参数,通过深度强化学习与全局调优算法,结合不同业务负载模型进行针对性调优,相比DBA人工根据经验调优,性能提升30%的同时,耗费时间从天下降到分钟级。
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GaussDB基础概念 GaussDB基础概念 GaussDB数据库,又称为云数据库GaussDB,该产品具备企业级复杂事务混合负载能力,同时支持分布式事务,同城跨AZ部署,数据0丢失,支持1000+节点的扩展能力,PB级海量存储。同时拥有云上高可用,高可靠,高安全,弹性伸缩,一
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应用场景
近年来,AI快速发展并应用到很多领域中,AI新产品掀起一波又一波热潮,AI应用场景越来越多,有自动驾驶、大模型、AIGC、科学AI等不同行业。AI人工智能的实现需要大量的基础设施资源,包括高性能算力,高速存储和网络带宽等基础设施,即“大算力、大存力、大运力”的AI基础大设施底座,让算力发展不要偏斜。
从过去的经典AI,到今天人人谈论的大模型,自动驾驶,我们看到AI模型的参数及AI算力规模呈现出指数级的爆发增长,对存储基础设施也带来全新的挑战。
- 高吞吐的数据访问挑战:随着企业使用 GPU/NPU 越来越多,底层存储的 IO 已经跟不上计算能力,企业希望存储系统能提供高吞吐的数据访问能力,充分发挥 GPU/NPU 的计算性能,包括训练数据的读取,以及为了容错做的检查点(以下简称Checkpoint)保存和加载。训练数据的读取要尽量读得快,减少计算对 I/O 的等待,而 Checkpoint主要要求高吞吐、减少训练中断的时间。
- 文件接口方式的数据共享访问:由于 AI 架构需要使用到大规模的计算集群(GPU/NPU服务器),集群中的服务器访问的数据来自一个统一的数据源,即一个共享的存储空间。这种共享访问的数据有诸多好处,它可以保证不同服务器上访问数据的一致性,减少不同服务器上分别保留数据带来的数据冗余等。另外以 AI 生态中非常流行的开源深度学习框架PyTorch为例,PyTorch默认会通过文件接口访问数据,AI算法开发人员也习惯使用文件接口,因此文件接口是最友好的共享存储访问方式。
方案架构
针对AI训练场景中面临的问题,华为云提供了基于 对象存储 服务 OBS +高性能文件服务 SFS Turbo的AI云存储解决方案,如图所示,华为云高性能文件服务SFS Turbo HPC型支持和OBS数据联动,您可以通过SFS Turbo HPC型文件系统来加速对OBS对象存储中的数据访问,并将生成的结果数据异步持久化到OBS对象存储中长期低成本保存。
方案优势
华为云AI云存储解决方案的主要优势如下表所示。
序号 |
主要优势 |
详细描述 |
---|---|---|
1 |
存算分离,资源利用率高 |
GPU/NPU算力和SFS Turbo存储解耦,各自按需扩容,资源利用率提升。 |
2 |
SFS Turbo高性能,加速训练过程 |
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3 |
数据导入导出异步化,不占用训练任务时长,无需部署外部迁移工具 |
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4 |
冷热数据自动流动,降低存储成本 |
|
5 |
多 AI开发平台 、生态兼容 |
pytorch、mindspore等主流AI应用框架,kubernetes容器引擎、算法开发场景通过文件语义访问共享数据,无需适配开发。 |
ai基础模型常见问题
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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数学基础知识蕴含着处理智能问题的基本思想和方法,是理解复杂算法的必要要素。人工智能的技术归根到底都建立在数学模型之上,想要了解人工智能必须先掌握必备的一些数学基础知识。
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本课程主要介绍人工智能的概念、层次结构及发展历史,人工智能产业发展与战略规划,并探讨华为全栈全场景AI的战略。随着大数据时代的到来以及算力的提升将AI(人工智能)技术推向了第三次高潮,在AI技术火热的背后仍然要回归理性,正确的认识AI。
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本课程为AI全栈成长计划第一阶段课程:AI基础篇。本阶段您将学习到:Python语言基础,AI基础概念,并由华为AI专家带您 0 代码开发自己的第一个AI模型。
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Python是近几年最为流行的编程语言之一,它有着优雅的语法和丰富的工具库。相比于java和C语言而言,Python的门槛更低、更加灵活易于被人读懂。
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Python作为目前最为流行的一种编程语言,拥有数十万的工具包,包含了非常多的领域,如:用于数据分析和计算的numpy、pandas;数据可视化工具matplotlib等。
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