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盘古ai模型
盘古NLP行业大模型
盘古行业大模型在盘古NLP大模型的基础之上结合了垂直行业的海量数据,配套MA Studio平台和工具链,可化解特定行业数据构建难、模型效果调优难、场景能力评测难三大难题,满足行业通用场景开箱即用。除了实现行业知识检索、文案生成、阅读理解等基础功能外,盘古行业NLP大模型可在行业领域场景提供更高精度的AI技术支持。
ModelArts Studio大模型开发平台为用户提供了多种规格及行业的NLP大模型,以满足不同场景和需求。不同模型在处理上下文token长度和功能上有所差异,以下是当前支持的模型清单,您可以根据实际需求选择最合适的模型进行开发和应用。
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模型支持区域 |
行业 |
模型名称 |
可处理最大上下文长度 |
说明 |
|---|---|---|---|---|
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西南-贵阳一 |
医学 |
Pangu-Medical-NLP-N2-32K-3.1.35 |
32K |
2025年3月发布版本,支持32K序列长度训练,32K序列长度推理。全量微调32个训练单元起训,LoRA微调8个训练单元起训,4个推理单元即可部署,支持128并发。此模型版本差异化支持INT8量化特性。 |
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Pangu-Medical-NLP-N2-Reasoner-32K-3.0.0.1 |
32K |
2025年6月发布Reasoner版本,支持32K序列长度训练,32K序列长度推理。全量微调32个训练单元起训,LoRA微调8个训练单元起训,4个推理单元即可部署,支持128并发。此模型版本差异化支持INT8量化特性。 |
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金融 |
Pangu-Finance-NLP-Reasoner-N2-128K-3.0.1.1 |
128K |
2025年6月发布Reasoner版本,支持128K序列长度推理,4个推理单元即可部署。 |
盘古NLP行业大模型支持的平台操作
在选择和使用盘古大模型时,了解不同模型所支持的操作行为至关重要。不同模型在预训练、微调、模型评测、在线推理和体验中心能力调测等方面的支持程度各不相同,开发者应根据自身需求选择合适的模型。以下是盘古NLP大模型支持的具体操作:
|
模型 |
预训练 |
微调 |
模型评测 |
模型压缩 |
在线推理 |
体验中心能力调测 |
|---|---|---|---|---|---|---|
|
Pangu-Medical-NLP-N2-32K-3.1.35 |
√ |
√ |
√ |
√ |
√ |
√ |
|
Pangu-Medical-NLP-N2-Reasoner-32K-3.0.0.1 |
√ |
√ |
√ |
√ |
√ |
√ |
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Pangu-Finance-NLP-Reasoner-N2-128K-3.0.1.1 |
- |
- |
- |
- |
√ |
√ |
盘古NLP行业大模型对资源池的依赖
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模型名称 |
云上部署 |
边缘部署 |
|---|---|---|
|
Pangu-Medical-NLP-N2-32K-3.1.35 |
支持,4个推理单元部署 |
支持,4个推理单元部署 |
|
Pangu-Medical-NLP-N2-Reasoner-32K-3.0.0.1 |
支持,4个推理单元部署 |
- |
|
Pangu-Finance-NLP-Reasoner-N2-128K-3.0.1.1 |
支持,4个推理单元部署 |
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盘古ai模型常见问题
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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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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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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