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场景介绍 在线将AI应用部署到带一定AI算力的边缘设备上。AI应用在边缘计算设备上推理，在云上管理，并支持业务系统集成 挑战 AI需求多样，需灵活迭代更新AI应用；模型在边缘运行，需保障模型商用安全；边缘资源优先，需高效利用；部分场景需本地运维 产品价值 便捷更新与扩展AI应用 支持A
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使用“能力调测”功能快速入门 查看更多 AI Gallery百模千态社区 AI Gallery百模千态社区 优质昇腾云AI模型专区 几行代码自由部署AI应用 丰富多样的AI训练数据集 场景化AI案例，助力AI赋能千行百业 查看全部 学习资源 学习资源 开发服务 开发工具 开发者活动 AI平台ModelArts资源
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公司集成了世界领先的底层大模型，具备打通跨模型和工具链的平台，提供从需求分析、数据收集、模型设计、训练优化、评估、系统集成、用户界面设计、部署维护、合规性检查、技术支持、性能监控、扩展性设计、定制服务到持续研发一站式AI大模型定制研发服务。光启慧语是一家围绕大模型全栈开展技术研发和产品
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
天尊大模型AIGC场景解决方案配套服务是太杉AIGC解决方案的人工服务，是以AI应用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）。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。天尊大模型AIGC场景解决方案配套服务是太
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ai模型推荐
使用场景
AI 模型训练依赖高质量数据，但实际场景中常面临数据分布不均、与任务需求不匹配等问题，直接影响模型性能与泛化性。若直接使用原始数据，易出现 “少数类样本识别失效”（如医疗 AI 漏诊阳性病例）、“模型仅适配训练场景”（如推荐系统在新用户群体中推荐不准）等问题。
针对如上问题，可以通过数据配比操作，将多个数据集按照特定比例关系组合并发布为“发布数据集”，让数据更贴合 AI 任务目标，提升模型效果解决。
数据配比任务通常在如下关键场景中使用：
- 调整样本类别配比，解决数据不平衡的问题。
- 按真实场景分布配比训练 / 验证 / 测试集，保障泛化性。
- 按任务需求（如推荐正负样本、NLP 语义类别）配比数据，适配任务目标。
- 配比新旧 / 跨领域数据，支撑增量学习与领域适配。
如果单个数据集已满足您的需求，可跳过此章节至发布文本类数据集。
创建文本类数据集配比任务
创建文本类数据集配比任务步骤如下：
- 登录 ModelArts Studio大模型开发平台，在“我的空间”模块，单击进入所需空间。
图1 我的空间
- 在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据加工 > 配比任务”，单击界面右上角“创建配比任务”。
- 在“数据集模态”页签选择需要做数据配比的对应数据集模态，支持文本、图片、视频、多模态、预测类数据集做数据配比任务，如图2 数据集模态所示。
- 在“选择数据集”页签选择需要配比的文本类数据集（至少选择两个），单击“下一步”。
- 在“数据配比”页面，支持两种配比方式，“按数据集”和“按标签”。
- 按数据集：可以设置不同数据集的配比数量，如图3 按“数据集”方式配比填写示例输入待配比数据集配比条数。
- 按标签：该场景适用于通过数据打标类加工算子进行加工的文本类数据集，具体标签名称与标签值可在完成加工文本类数据集操作后，进入数据集详情页面获取。
填写示例如图4所示。
- 数据配比完成后，单击右下角“下一步”，进入资源配置，并选择是否勾选自动生成加工数据集。
单击
展开资源配置，可以设置任务资源 。也支持自定义参数配置，单击添加参数，输入参数名称和参数值。表1 参数配置 参数名称
参数说明
numExecutors
Executor的数量，默认值2。Executor（执行器）是运行在工作节点上的进程，它负责执行具体的task任务，并将计算结果返回给Driver（驱动程序）。每个Executor每个核同时能跑一个task任务，所以增加了Executor的个数相当于增大了任务的并发度。在资源充足的情况下，可以相应增加Executor的个数，以提高运行效率。
numExecutors * executorMemory最小值为4，最大值为16。
executorCores
每个Executor进程使用的CPU内核数量，默认值2。每个Executor多个核同时能跑多个task任务，相当于增大了任务的并发度。但是由于所有核共用Executor的内存，所以要在内存和核数之间做好平衡。
numExecutors * executorMemory最小值为4，最大值为16。executorCores和executorMemory的比例需要在1:2~1:4之间。
executorMemory
每个Executor进程使用的内存数量，默认值4。Executor的内存主要用于任务执行、通信等。当一个任务很大的时候，可能需要较多资源，因而内存也可以做相应的增加；当一个任务较小运行较快时，就可以增大并发度减少内存。
executorCores和executorMemory的比例需要在1:2~1:4之间。
driverCores
驱动程序进程使用的CPU内核数量，默认值2。Driver负责任务的调度，和Executor之间的消息通信。
driverCores和driverMemory的比例需要在1:2~1:4之间。
driverMemory
驱动程序进程使用的内存数量，默认值4。Driver负责任务的调度，和Executor之间的消息通信。当任务数变多，任务平行度增大时，Driver内存都需要相应增大。
driverCores和driverMemory的比例需要在1:2~1:4之间。
图5 资源配置
自动生成加工数据集：
勾选，配置生成加工数据集的信息，如图 自动生成加工数据集；单击右下角“确定”，平台将启动配比任务。配比任务运行成功后自动生成加工数据集。
不勾选，单击右下角“确定”，平台将启动配比任务。配比任务运行成功后手动生成加工数据集。
扩展信息（可选）：
可选择行业、语言信息，或自定义数据集属性。
图7 扩展信息
- 单击“确定”后，页面将返回至“配比任务”页面，配比任务运行成功后，状态将显示为“运行成功”。
- 单击操作列“生成”，将生成“发布数据集”。
发布数据集可在“数据工程 > 数据管理 > 数据集 > 发布数据集”中查看。
ai模型推荐常见问题
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：
