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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。
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。
Web应用防火墙新功能-大模型防火墙 大模型防火墙保障大模型应用安全合规 大模型防火墙保障大模型应用安全合规 生成式人工智能技术的迅猛发展推动了大模型在AI推理领域的规模化应用,由此也暴露出新型安全隐患:推理过程中对用户输入的敏感信息缺乏有效过滤、攻击者通过精心设计的提示词注入诱导模型输出违规指
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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。 |
|
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:
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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 |
√ |
√ |
√ |
√ |
√ |
√ |
|
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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ai大模型测评常见问题
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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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