[快速入门]ai大模型智能边缘计算盒子
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 AI for Industries 模型赋能千行百业 AI for Industries 模型赋能千行百业 科学计算模型是面向气象、医药、水务、机械、航天航空等领域,融合AI数据建模和AI方程求解的方法;从海量的数据中提取出数理规律,

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。

大模型混合云

全链路专业服务,让模型从可用到好用 · 6阶段30+专业服务,覆盖模型建设全流程,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,快速孵化模型场景化应用 模型混合云十创新技术 模型混合云十创新技术 了解详情 十创新技术 加速构建企业专属大模型

ModelBox开发者专区

开源镜像开发 ModelBox AI应用开发 ModelBox是一套专门为AI开发者提供的易于使用,高效,高扩展的AI推理开发框架,它可以帮助AI开发者快速完成从模型文件到AI推理应用的开发和上线工作,降低AI算法落地门槛,同时带来AI应用的高稳定性和极致性能。 基于ModelBox开源社区源码开发AI应用

云计算_云存储_云网络_云安全_云数据库_云管理与部署-华为云

异构数据库结构和应用迁移的专业工具 人工智能 盘古模型 盘古模型 打造行业大模型,重塑千行百业 AI基础平台 AI开发平台ModelArts 面向AI开发者的一站式开发平台 华为HiLens 端云协同AI应用开发平台 图引擎服务 GES 针对图结构数据,进行查询分析 推荐系统 RES 自动训练模型并提供Rest形态的推荐接口

AI科学计算服务

模型及辅助制药平台,支撑药企高效研发药物 医疗健康 依托盘古医学模型,提供智慧诊疗、医疗临床数据分析、病历生成、诊后健康管理等AI能力, 显著优化医疗流程,提升医院诊断效率 化学材料 提供微观分子预测、宏观化工设计等AI模型,实现高效材料设计、分子性能预测以及化工流程的智能

CV大模型

盘古模型 概览 盘古NLP模型 盘古CV模型 盘古多模态模型 盘古预测模型 盘古科学计算模型 概览 盘古NLP模型 盘古CV模型 盘古多模态模型 盘古预测模型 盘古科学计算模型 盘古CV模型 盘古CV模型 AI for Industries 模型重塑千行百业

IoT边缘计算

IoT边缘 IoTEdge IoT边缘 IoTEdge 在靠近物或数据源头的边缘侧,融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台,就近提供计算智能服务 在靠近物或数据源头的边缘侧,融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台,就近提供计算智能服务 免费试用可免费注册边缘节点进行管理,免费添加应用部署到边缘节点

AI开发平台ModelArts-概览

AI开发平台ModelArts AI开发平台ModelArts 面向开发者的一站式AI开发平台,可快速创建和部署模型,管理全周期AI工作流,助力千行百业智能升级 面向开发者的一站式AI开发平台,可快速创建和部署模型,管理全周期AI工作流,助力千行百业智能升级 重磅发布MaaS

[相关产品]ai大模型智能边缘计算盒子
边缘计算盒子

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智算 边缘计算盒子

联智通系列边缘计算盒子基于RK3588芯片平台,提供多算力、高价值、低功耗的边缘计算智能硬件,支持深度神经网络算法,并集成多个 AI 处理模块,具有轻量化、高性能、低功耗、接入便捷等特点,产品体系贯通端、云、边,可广泛应用于智慧工高性能 低功耗 多算力

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

AI大模型专业服务

湘江鲲鹏目前在人工智能模型领域拥有算力、数据、算法三关键要素的经验积累,构建了模型三个方面的差异化竞争力,盘古模型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

人工智能AI大模型技术研发定制服务

公司集成了世界领先的底层模型,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模型定制研发服务。光启慧语是一家围绕模型全栈开展技术研发和产

大模型及AI应用配套服务

angChain等流行的模型开发框架,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. 模型使用的技术支持,用户使用模型平台,解答用户使用过程遇到的问题;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

天尊大模型AIGC场景解决方案

太杉天尊模型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。太杉天尊模型AIGC场景解决方案,是一款专为满足政府企

边缘计算盒

边缘计算盒Gnosis 100A搭载国产化计算芯片,具备高性能、低功耗、小体积、温度范围宽、环境适应性强、易于维护管理等特点。 通过搭配多样化深度学习算法,灵活应对城市治理、公共安全、电力能源、轨道交通等需求,实现边缘侧的AI赋能。边缘计算盒Gonsis100A 场景丰富:支持城

边缘计算网关

聚盒网关是顺舟智能精心打造的一款边缘计算物联网网关,利用公网无线网络+小无线网络为用户提供了免去现场布线以及无线长距离数据传输的功能。全网通极速体验

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ai大模型智能边缘计算盒子

丰富的智能边缘应用

IEF 提供丰富的智能边缘应用,提供流处理、视频分析、 文字识别 图像识别 等20+ AI模型部署到边缘节点运行,且提供边缘应用和云上服务协同能力。

图1 丰富的智能边缘应用

支持高性能边缘智能硬件

IEF提供软硬一体化解决方案,为用户提供低成本、开箱即用、云上集中运维的一站式服务,提供华为通用服务器和AI专用硬件,与昇腾芯片深度集成,提供高性能、低成本的边缘AI推理算力,支持华为鲲鹏通用中央处理器的泰山服务器。

图2 边缘硬件

云边协同

IEF能够方便的协同云端和边缘共同工作,例如在AI场景下,在云端使用ModelArts进行大数据量的训练生成AI模型,然后将AI模型打包成 镜像 通过IEF部署到边缘节点运行(推理),同时将边缘节点的数据通过 数据接入服务 (DIS)回传到云端,再使用ModelArts进一步训练,形成闭环。

图3 构建边缘计算

安全可靠

  • IAM 认证

    通过创建IAM角色,允许从边缘节点访问 AOM SWR 、DIS等资源。

  • 边缘节点安全

    Edge Agent创建专属服务用户,能够访问的目录和拥有的权限都受限,向云端上传日志、监控信息由用户自行选择。

  • 云边协同通讯安全

    Edge Agent与IEF建立双向加密通道,Edge Agent自下向上发起,双向消息收发通过证书认证、加密。

  • 云安全

    前置DDoS网络安全防护,防恶意攻击。

    为每个边缘节点颁布唯一接入证书,双向通讯通过证书认证、加密。

  • 设备安全

    终端设备使用证书进行身份认证。

图4 IEF安全性方案

开放兼容

IEF基于开源的KubeEdge软件实现,KubeEdge基于Kubernetes构建,为云和边缘之间的网络、应用程序部署和元数据同步提供基础架构支持。

使用KubeEdge便于开发者对边缘节点运行时(Edge Agent,边缘节点的管理程序)进行定制和裁剪,降低边缘的使用难度。

低成本

  • 云计算和边缘计算结合,在边缘节点处实现了对数据的过滤和分析,大幅提高效率,降低云端计算成本。
  • 在进行云端传输时通过边缘节点进行一部分简单数据处理,进而能够缩短终端设备响应时间,减少从终端设备到云端的数据流量,降低带宽成本。

ai大模型智能边缘计算盒子常见问题

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。

  • 华为云物联网边缘计算服务(IoT Edge),在靠近物或数据源头的边缘侧,融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台,就近提供计算和智能服务,满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。

  • IoT边缘是一组软件产品,包含云服务、边缘运行时软件、边缘模块应用,将云端能力快速拓展至边缘,提供数据采集、低时延自治、云边协同、边缘计算等能力,在园区、城市、工业等边缘常见场景,作为数据源切入点,解决客户对设备上云、本地计算、数据预处理等诉求。

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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: