ai大模型 创建
围绕工业、城市、政务等重点场景打造以盘古CV大模型为中心的通用视觉能力,助力企业实现CV模型“工业化”生产,并打通模型监控-数据回传-持续学习-自动评估-持续更新的AI全链路闭环。在工业场景已有多个应用。
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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
全链路专业服务,让大模型从可用到好用 · 6大阶段30+专业服务,覆盖大模型建设全流程,加速政企落地大模型 · 创新运营服务模式,实现全场景模型经验沉淀、全流程运营赋能产业,快速孵化大模型场景化应用 大模型混合云十大创新技术 大模型混合云十大创新技术 了解详情 十大创新技术 加速构建企业专属大模型
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广汽借助华为云盘古多模态大模型,打造业界首个支持点云生成的大模型,为其端到端仿真高效迭代提供强有力支撑。 文档与学习成长 盘古大模型 盘古大模型 什么是盘古大模型 盘古多模态大模型能力与规格 用户指南 如何调用盘古大模型API 查看全部 AI Gallery百模千态社区 AI Gallery百模千态社区
提供高精度的全球模型,无需定制和训练,直接订阅即可推理 多种部署形态 支持公有云、混合云、边缘多种形态,满足不同需求 文档与学习成长 盘古大模型 盘古大模型 什么是盘古大模型 盘古科学计算大模型能力与规格 盘古大模型用户指南 如何调用盘古大模型API 查看全部 AI Gallery百模千态社区
大模型混合云TOP N 场景 大模型混合云TOP N 场景 1对1咨询 了解华为云Stack 大模型行业场景落地三要素 大模型行业场景落地三要素 场景是大模型行业落地的关键所在,而在场景落地过程中,数据、经验和生态是核心要素,数据的数量和质量决定模型效果上限;经验就像“名师指导”
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
子、显存优化,大模型训练与推理性能大幅提升;并围绕大模型性能与精度评价体系构建标准化自动流水线。 开箱即用,一站式模型开发服务 开箱即用,一站式模型开发服务 提供模型调优、压缩、部署、评测等全栈工具,功能覆盖大模型全生命周期,支持用户即开即用,低门槛使用各类大模型。 资源一站式按需开通,建设周期短
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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
太杉天尊大模型AIGC场景解决方案是以AI场景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)。具备自研的行业模型能力,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。太杉天尊大模型AIGC场景解决方案,是一款专为满足政府企
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
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
. 模型更新后,将新模型部署至相应环境。 十一、模型评测1. 设计模型评测方案,对大模型各类指标进行评测。2. 能够按评测标准对大模型各项能力进行打分,输出大模型评测报告。 十二、Agent开发1. 基于场景,设计并开发Agent工具。2. 基于langchain等大模型框架,完
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
出门问问大模型“序列猴子”是一款具备多模态生成能力的大语言模型,模型以语言为核心的能力体系涵盖“知识、对话、数学、逻辑、推理、规划”六个维度,能够同时支持文字生成、图片生成、3D内容生成、语言生成和语音识别等不同任务。出门问问大模型“序列猴子”是一款具备多模态生成能力的大语言模型,模
华为云盘古大模型 华为云盘古大模型 AI for Industries 大模型重塑千行百业 AI for Industries 大模型重塑千行百业 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
基于算法套件SDK进行训练 模型训练最佳实践示例 模型训练入门级使用教程,小白也能快速上手。 了解更多 使用订阅算法构建模型实现花卉识别 本案例以“ResNet_v1_50”算法、花卉识别数据集为例,指导如何从AI Gallery下载数据集和订阅算法,然后使用算法创建训练模型,将所得的模型部署为在线
本地准备模型包 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。
【限时特惠】研发与中间件专场 研发与中间件专场 众多AI创新者反馈,构建AIGC应用时常遇这些挑战 众多AI创新者反馈,构建AIGC应用时常遇这些挑战 模型开发/定制门槛高 大模型应用是一个模型、数据、代码集成的新型应用。 开发一个完整的大模型应用既需要利用多样化的AI原生技术又需要强大的工程能力,并将它们充分整合,开发门槛高
ModelArts推理部署,使用容器镜像创建AI应用,需要提前在本地开发模型,制作自定义镜像,上传至容器镜像SWR服务,制作AI应用的自定义镜像需满足ModelArts定义的规范。 ModelArts推理部署,使用容器镜像创建AI应用,需要提前在本地开发模型,制作自定义镜像,上传至容器镜像
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安全云脑_综合态势大屏 安全云脑_综合态势大屏 在现场讲解汇报、实时监控等场景下,为了获得更好的演示效果,通常需要将安全云脑服务的分析结果展示在大型屏幕上。 安全云脑默认提供一个综合感知态势大屏,可以还原攻击历史,感知攻击现状,预测攻击态势,为用户提供强大的事前、事中、事后安全管理能力,实现一屏全面感知。
ai大模型 创建
准备工作
为确保有可用的NLP大模型,请先完成NLP大模型部署操作,详见《用户指南》“开发盘古NLP大模型 > 部署NLP大模型 > 创建NLP大模型部署任务”。
操作流程
创建AI研读研究助手Agent的流程见表1。
创建并配置知识库
- 在Agent开发平台,单击左侧导航栏“工作台”按钮,在“知识库”页签,单击右上角“创建知识库”按钮。
图1 创建知识库入口
- 在知识库创建界面填写基础信息、向量精排模型配置、解析切分策略配置。
- 基本信息:配置知识库图标,填写名称、描述。
- 模型配置:选择向量及精排模型。
- 解析配置:配置文档解析。
- 拆分配置:配置文档拆分。
图2 创建知识库 - 单击确定后,上传文档。
在知识文档页签下单击上传。文件上传成功后,单击“确定”,完成知识库的创建。
图3 上传文档 - 单击右上角“命中测试”。
图4 命中测试入口
- 在文本框中输入问题,单击“命中测试”,页面下方将根据不同的检索方式,展示多条匹配的内容,并按照匹配分值降序排列。
用户可以根据分值与匹配到的信息数量来评估当前知识库是否满足需求。
图5 命中测试
创建并配置工作流
- 登录 ModelArts Studio大模型开发平台首页,单击“AGENT开发”,将跳转至Agent开发平台。
图6 ModelArts Studio首页
- 在Agent开发平台,单击左侧导航栏“工作台”按钮,在“工作流”页签,单击右上角“创建工作流”按钮。
图7 创建工作流入口
- 选择“对话型工作流”,输入工作流名称、英文名称及描述,单击“确定”,进入工作流编排页面。
图8 创建工作流
- 在工作流编排页面,平台已预先编排了开始、大模型与结束节点。
单击节点右上角的
,可以对当前节点执行重命名、复制、删除操作。开始和结束节点为必选节点,无法删除。
图9 节点的重命名、复制、删除操作 - 配置“开始”节点。单击“开始”节点,该节点已默认配置query参数,表示用户输入的内容。参考图10完成参数配置,单击“确定”。
- 配置“判断”节点,判断用户是否上传文档。
- 鼠标拖动左侧“判断”节点至编排页面,连接“开始”节点和“判断”节点。
图11 连接节点操作
- 单击“判断”节点,参考图12完成参数配置,单击“确定”。
- 鼠标拖动左侧“判断”节点至编排页面,连接“开始”节点和“判断”节点。
- 配置“知识检索”节点,对于用户问题进行知识检索。
- 配置“插件”节点,读取用户上传文档。
- 鼠标拖动左侧“插件”节点至编排页面,连接“判断”节点和“插件”节点。
图16 连接“判断”节点和“插件”节点
- 单击“插件”节点进行配置。
在“添加插件”页面的“预置插件”页签,找到名为Read_File的插件,并单击
。
图17 Read_File插件参考图18完成参数配置,单击“确定”。
- 鼠标拖动左侧“插件”节点至编排页面,连接“判断”节点和“插件”节点。
- 配置“判断”节点,判断是否存在用户上传文档。
- 鼠标拖动左侧“判断”节点至编排页面,连接“知识检索”节点和“判断”节点。
图19 连接“知识检索”节点和“判断”节点
- 单击“判断”节点,参考图20完成参数配置,单击“确定”。
- 鼠标拖动左侧“判断”节点至编排页面,连接“知识检索”节点和“判断”节点。
- 配置“大模型”节点,大模型对读取文档进行输出。
- 配置“大模型”节点,大模型对答案进行优化输出。
- 配置“变量聚合”节点,对知识检索和文档读取的输出进行聚合处理。
- 鼠标拖动左侧“变量聚合”节点至编排页面,连接“判断”节点和“变量聚合”节点以及“大模型”节点和“变量聚合”节点。
图27 连接“判断”节点和“变量聚合”节点以及“大模型”节点和“变量聚合”节点
- 单击“变量聚合”节点,参考图28完成参数配置,单击“确定”。
- 鼠标拖动左侧“变量聚合”节点至编排页面,连接“判断”节点和“变量聚合”节点以及“大模型”节点和“变量聚合”节点。
- 配置“大模型”节点,对生成结果的格式优化输出。
- 鼠标拖动左侧“大模型”节点至编排页面,连接“变量聚合”节点和“大模型”节点。
图29 连接“变量聚合”节点和“大模型”节点
- 鼠标拖动左侧“大模型”节点至编排页面,连接“变量聚合”节点和“大模型”节点。
- 配置“结束”节点。
- 连接“大模型”节点和“结束”节点。
图32 连接“大模型”节点和“结束”节点
- 单击“结束”节点,参考图33,完成参数配置,单击“确定”。
- 连接“大模型”节点和“结束”节点。
- 编排完成的工作流见图34。
ai大模型 创建常见问题
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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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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。
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