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盘古科学计算大模型

盘古科学计算模型 盘古科学计算模型 科学计算模型致力于将人工智能与科学研究深度融合,为气象、生物医药、化学材料等前沿领域打造高精度模型,助力科研突破,赋能产业升级与创新发展。 科学计算模型致力于将人工智能与科学研究深度融合,为气象、生物医药、化学材料等前沿领域打造高精度模

数智融合计算服务

且支持安全沙箱来实现资源隔离、可靠容错。 为什么选择华为云数智融合计算服务 Fabric Data+AI Data+AI 资源管理:支持CPU+NPU AI计算:支持AI计算+数仓+大数据 管理作业调度:数据和AI团队不在相互等待 数据管理:无需OBS中转 Serverless 低成本使用体验

AI开发平台ModelArts-概览

稳定安全的算力底座,极快至简的模型训练 稳定安全的算力底座,极快至简的模型训练 支持万节点计算集群管理 大规模分布式训练能力,加速大模型研发 零代码自动学习,AI应用高灵活、低门槛 零代码自动学习,AI应用高灵活、低门槛 可根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型 支持图像分

昇腾

昇腾AI云服务器 昇腾AI云服务器 昇腾AI云服务器(AI Accelerated Cloud Server)是一种可随时自助获取、可弹性伸缩、应用于AI训练/AI推理加速的云服务器,可为多种AI应用场景提供高效算力。 昇腾AI云服务器(AI Accelerated Cloud

ModelArts Lite

模的云原生AI算力集群,提供一站式开通、网络互联、高性能存储、集群管理等能力,满足AI高性能计算等场景需求。目前其已在大模型训练推理、自动驾驶、AIGC、内容审核等领域广泛得到应用 基于软硬件深度结合、垂直优化,构建开放兼容、极致性价比、长稳可靠、超大规模的云原生AI算力集群,提

华为云hilens

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。

ModelArts Studio大模型开发平台

多语种内容审核,平台全面保护 一站式大模型开发平台 一站式大模型开发平台 ModelArts Studio大模型开发平台是集数据管理、模型训练模型部署于一体的综合平台,专为开发和应用大模型而设计,旨在为开发者提供简单、高效的大模型开发和部署方式 为什么选择大模型开发平台ModelArts Studio

盘古大模型 panguLM

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

大模型混合云

加速构建企业专属大模型 十大创新技术 加速构建企业专属大模型 围绕企业大模型构建关键过程,聚焦根技术,为AI原生系统性创新 围绕企业大模型构建关键过程,聚焦根技术,为AI原生系统性创新 多样性算力调度 全局统筹,提升算力效率 · 统一纳管调度异构算力资源 · 千亿模型训练算力利用率提升47%

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X-brain AI+自动训练平台

,只需人工提供极少量的标注数据,通过平台的自动标注功能,能够提升50%的标注效率,节省人力及时间成本;3、解决模型训练门槛高问题,可视化的模型训练界面,自动推荐训练参数,5分钟快速上手,模型训练成本降低70%;4、克服算法只能解决单一业务场景问题,通过拖拽的方式将多个模型串联起来

智慧监控AI模型

智慧监控AI模型综合集成了人脸识别模型、安全帽识别模型、口罩佩戴识别模型、车牌识别模型、车辆占道识别模型5种AI模型。一,人脸识别服务 人脸识别模型目前提供授权认证、模型加载、人脸注册、人脸识别、人脸删除、特征提取六个接口服务。 授权认证:需先进行授权认证,才能够正常使用人脸识别服务;

AI大模型 算法备案

《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

轩辕AI科学计算平台

基于华为“鲲鹏+昇腾”算力底座,围绕数据、算法,为科研团队提供智能预测、决策推理、文献共引分析、知识抽取、专利网络分析等功能,借助深度学习和知识图谱等AI分析技术,加快科研产出。轩辕AI科学计算平台是基于华为“鲲鹏+昇腾”算力底座,围绕数据、算法,为科研团队提供智能预测、决策推理、文献共引分析、知识抽取

AI军事体育训练考核系统

产品利用移动5G通讯,结合AI视觉算法的先进技术,与战训环节深度融合,实现比武考试、体能训练、日常训练等全场景应用 实时查看训练考核数据

企业级AI模型开发

云坞网络专注于利用先进的AI计算、大数据和人工智能技术,为企业提供卓越的ChatGPT行业解决方案。帮助企业快速实现数字化、智能化和绿色化转型。 系统定制开发:我们可以为客户提供系统的定制开发服务,帮助客户实现更多的个性化功能和业务流程需求。,数据迁移:我们帮助客户将现有系统的

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湘江鲲鹏目前在人工智能模型领域拥有算力、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

度盛AI视觉计算智慧校园

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大模型及AI应用配套服务

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

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ModelArts训练之超参搜索 ModelArts训练之超参搜索 ModelArts训练中新增了超参搜索功能,自动实现模型超参搜索,为您的模型匹配最优的超参。ModelArts支持的超参搜索功能,在无需算法工程师介入的情况下,即可自动进行超参的调优,在速度和精度上超过人工调优。 Mo

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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。

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ModelArts计费说明_计费简介_ModelArts怎么计费

使用ModelArts计算资源产生的费用。 计费项 计费说明 AI全流程开发 面向有AI基础的开发者,提供机器学习和深度学习的算法开发及部署全功能,包含数据处理、模型开发、模型训练AI应用管理和部署上线流程。 涉及计费项包含: 开发环境(Notebook) 模型训练训练作业) 部署上线(在线服务)

ai计算模型训练

ModelArts 服务具有以下产品优势。

稳定安全的算力底座,极快至简的模型训练

  • 支持万节点计算集群管理。
  • 大规模分布式训练能力,加速大模型研发。
  • 提供高性价比国产算力。
  • 多年软硬件经验沉淀,AI场景极致优化。
  • 加速套件,训练、推理、数据访问多维度加速。

一站式端到端生产工具链,一致性开发体验

  • 开“箱”即用,涵盖AI开发全流程,包含数据处理、模型开发、训练、管理、部署功能,可灵活使用其中一个或多个功能。
  • 支持本地IDE+ModelArts 插件远程开发能力,线上线下协同开发,开发训练一体化架构,支持大模型分布式部署及推理。
  • 统一管理AI开发全流程,提升开发效率,记录模型构建实验全流程。

多场景部署,灵活满足业务需求

  • 支持云端/边端部署等多种生产环境。
  • 支持在线推理、批量推理、边缘推理多形态部署。

AI工程化能力,支持AI全流程生命周期管理

  • 支持MLOps能力,提供数据诊断、模型监测等分析能力,训练智能 日志分析 与诊断。

容错能力强,故障恢复快

  • 提供机柜、节点、加速卡、任务多场景故障感知和检测。
  • 提供节点级、作业级、容器级,多级故障恢复,保障千卡作业稳定训练。

多种资源形态

  • 集群模式,开箱即提供好Kubernetes集群,直接使用,方便高效。
  • 节点模式,客户可采用开源或自研框架,自行构建集群,更强的掌控力和灵活性。

零改造迁移

  • 提供业界通用的k8s接口使用资源,业务跨云迁移无压力。
  • SSH直达节点和容器,一致体验。

ai计算模型训练常见问题

更多常见问题 >>
  • ModelArts模型训练旨在提升开发者模型训练的开发效率及训练性能。提供了可视化作业管理、资源管理、版本管理等功能,基于机器学习算法及强化学习的模型训练自动超参调优;预置和调优常用模型,简化模型开发和全流程训练管理。

  • 训练管理模块是ModelArts不可或缺的功能模块,用于创建训练作业、查看训练情况以及管理训练版本。模型训练是一个不断迭代和优化的过程。在训练模块的统一管理下,方便用户试验算法、数据和超参数的各种组合,便于追踪最佳的模型与输入配置,您可以通过不同版本间的评估指标比较,确定最佳训练作业。

  • 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。

  • 本实验指导用户在短时间内,了解和熟悉使用ModelArts进行模型开发和训练的基本流程,并利用ModelArts训练管理服务完成一次训练任务。

  • 在自然语言处理(NLP)领域中,使用语言模型预训练方法在多项NLP任务上都获得了不错的提升,广泛受到了各界的关注。本课程将简单介绍一下预训练的思想,几个代表性模型和它们之间的关系。

  • 本课程主要介绍如何让TensorFlow脚本运行在昇腾910处理器上,并进行精度、性能等方面的调优。通过对教材的解读,使学员能够结合教材+实践,迁移自己的训练脚本到昇腾平台上进行训练。