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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
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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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应用场景
在追求更高效的企业运营模式的浪潮下，AI场景化需求现如今成为大中小型企业的必经之路。
宏观产业环境&政策:
- IT数字化咨询服务行业正迎来快速发展期，市场规模持续扩大，得益于云计算、大数据、物联网、人工智能等新兴技术的融合应用，以及国家政策对AI场景化的支持。客户需求日益个性化与定制化，促使服务商深化服务内容，提供场景化解决方案。
- 同时，市场竞争加剧，推动市场集中度提升，跨界合作与产业链整合成为趋势。未来，随着技术不断创新和环保意识的增强，IT数字化咨询服务将更加智能、高效、绿色，为企业AI场景化提供强有力的支持，助力企业在全球市场中保持竞争优势。
AI场景化大趋势：
- 数据驱动的决策与业务创新：随着数据成为企业的重要资产，企业正逐步将数据纳入财务报表，并围绕数据资产化构建技术体系、服务体系和监管体系。这将促使企业更加重视数据的收集、分析和利用，以数据驱动决策和业务创新。通过深度挖掘和分析数据，企业能够更好地理解客户需求和市场趋势，从而提供个性化的产品和服务，提升客户体验和满意度。
- 行业特定解决方案的兴起：随着AI场景化的深入，企业开始更加关注行业特定需求和场景。行业云平台等解决方案的兴起，正是为了满足这一需求。这些平台旨在提供针对特定行业的数字化解决方案，帮助企业更高效地实现转型。为了适应不同企业的需求，行业特定解决方案正朝着定制化和模块化的方向发展。德勤会根据企业现状选择适合的模块进行组合，形成符合自身需求的数字化解决方案。
- 安全与合规 性的重视：随着AI场景化的推进，企业面临着越来越多的安全威胁。因此，企业正逐步加强数字化安全治理，构建全面、多层次的数字化防护体系，以保障企业的信息安全和业务连续性。随着数据保护法规的不断完善，企业需要更加关注数据处理的合规性。在AI场景化过程中，企业需要确保自身业务符合相关法律法规的要求，避免潜在的法律风险。
- 成本控制与运营效率提升：在AI场景化过程中，企业越来越注重内部驱动因素的作用，如运营效率的提升和成本的降低。通过优化流程、自动化操作以及利用数据分析工具进行精细化管理，企业能够实现成本的有效控制。
客户痛点：
IT战略规划
- 业务挑战：企业缺乏清晰的IT战略来指导AI场景化，导致技术投资分散，无法形成合力；
- 解决方案：德勤设计并实施业财融合方案，通过集成ERP、CRM等系统，实现业务数据与财务数据的实时同步和共享。此外，德勤还帮助企业建立统一的业务财务指标体系，提升决策的准确性和及时性，促进业务部门与财务部门的紧密协作
数据治理 与数据迁移
- 业务挑战：企业面临数据质量低下、数据孤岛严重的问题，且数据迁移过程中存在数据丢失和安全风险。
- 解决方案：德勤提供全面的数据治理服务，包括数据标准制定、数据质量监控、数据安全管理等，确保数据的准确性、完整性和安全性。在数据迁移方面，德勤采用先进的迁移工具和技术，确保数据在迁移过程中的完整性和安全性，同时提供迁移后的数据验证服务，确保数据迁移的成功。
客户数字化系统建设
- 业务挑战：企业需要提升客户体验和服务效率，但缺乏有效的数字化系统来支撑。
- 解决方案：德勤根据企业的业务需求，量身定制客户数字化系统，如CRM系统、客户服务系统等。这些系统不仅实现了客户信息的集中管理和分析，还通过AI、大数据等技术提供了个性化推荐、智能客服等功能，显著提升了客户体验和服务效率。
方案架构
业务架构图参考
德勤基于全球专家网络以及丰富的项目经验，为客户提供全生命周期的ITAI场景化方案，包括IT战略规划、业财融合方案、数据治理与数据迁移、客户数字化系统建设、以及数字化营销方案设计等服务
方案优势
- 一站式行业数字化解决方案服务：基于行业客户需求，提供从顶层设计、运营规划、IT系统部署、数字化应用方案及落地等一站式服务，准确命中行业痛点和趋势。
- 优异行业经验、丰富案例及成熟方法论：德勤在数字化领域的项目经验在四大会计师事务所中是最为丰富的，并且在咨询公司当中也是名列前茅。丰富的项目经验会在企业资源库当中进行汇聚与共享，形成德勤专属的解决方案，并不断迭代去适配各类客户需求。
- 丰富的客户资源和资深顾问团队：德勤通过其财务、税务以及各类咨询服务触达了全球各行业的大部分头部客户，能从时间上最快获取客户AI场景化项目信息。同时了解客户内部机制，从而更好地洞察客户的实际需求，形成最适配的方案。
ai制作模型常见问题
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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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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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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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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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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