国内可以用的ai大模型
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
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古多模态大模型为基座,持续优化万兴天幕音视频大模型2.0,构建其音视频垂类能力。 广汽集团 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
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等,以及整体的规划设计(需求、思路、方案、架构、落地周期、预算等)。3. 数据的咨询、治理和梳理,数据的采集(各业务系统中的多种业务模型、网络等等),数据的标注,关联关系的定义,以及数据导入。4. 基于具体任务和对应的数据分布,设计适合的微调训练框架和方案;使用不同的调参策略和技
,满足企业在不同地点的工作需求。5、我们保证了业务的高质量数据供给。我们的工作站拥有强大的数据处理能力,可以提供高质量的数据,帮助企业做出更好的决策。总的来说,太杉天尊大模型AIGC场景解决方案具备功能强大、安全可靠、易于使用的特点,是政府的得力助手,企业的重要伙伴。1、数据私有化;
使用我们的技术服务过程中能够得到及时有效的帮助。高度专业化的技术团队,汇集领先公司和机构技术和产业专家,国内知名高校硕博占比70%+,提供全方位的客户支持,确保客户在使用技术服务过程中能够得到及时有效的帮助,集成世界领先底层大模型,打通跨模型和工具链,灵活打造AI原生的一站式创新技术和专业产品应用
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注&撰写根据大模型微调数据标注规范,通过配套工具进行数据标注。 八、数据转换与导入 完成数据格式的转换,可进行跨网络环境的数据导入。 九、调优方案设计 根据大模型训练及调优工具和平台,输出大模型调优方案。 十、模型训练实施1. 基于大模型训练所需的云服务,完成大模型训练及微调。2
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应用场景
在追求更高效的企业运营模式的浪潮下,AI场景化需求现如今成为大中小型企业的必经之路。
宏观产业环境&政策:
- IT数字化咨询服务行业正迎来快速发展期,市场规模持续扩大,得益于云计算、大数据、物联网、人工智能等新兴技术的融合应用,以及国家政策对AI场景化的支持。客户需求日益个性化与定制化,促使服务商深化服务内容,提供场景化解决方案。
- 同时,市场竞争加剧,推动市场集中度提升,跨界合作与产业链整合成为趋势。未来,随着技术不断创新和环保意识的增强,IT数字化咨询服务将更加智能、高效、绿色,为企业AI场景化提供强有力的支持,助力企业在全球市场中保持竞争优势。
AI场景化大趋势:
- 数据驱动的决策与业务创新:随着数据成为企业的重要资产,企业正逐步将数据纳入财务报表,并围绕数据资产化构建技术体系、服务体系和监管体系。这将促使企业更加重视数据的收集、分析和利用,以数据驱动决策和业务创新。通过深度挖掘和分析数据,企业能够更好地理解客户需求和市场趋势,从而提供个性化的产品和服务,提升客户体验和满意度。
- 行业特定解决方案的兴起:随着AI场景化的深入,企业开始更加关注行业特定需求和场景。行业云平台等解决方案的兴起,正是为了满足这一需求。这些平台旨在提供针对特定行业的数字化解决方案,帮助企业更高效地实现转型。为了适应不同企业的需求,行业特定解决方案正朝着定制化和模块化的方向发展。德勤会根据企业现状选择适合的模块进行组合,形成符合自身需求的数字化解决方案。
- 安全与合规 性的重视:随着AI场景化的推进,企业面临着越来越多的安全威胁。因此,企业正逐步加强数字化安全治理,构建全面、多层次的数字化防护体系,以保障企业的信息安全和业务连续性。随着数据保护法规的不断完善,企业需要更加关注数据处理的合规性。在AI场景化过程中,企业需要确保自身业务符合相关法律法规的要求,避免潜在的法律风险。
- 成本控制与运营效率提升:在AI场景化过程中,企业越来越注重内部驱动因素的作用,如运营效率的提升和成本的降低。通过优化流程、自动化操作以及利用数据分析工具进行精细化管理,企业能够实现成本的有效控制。
客户痛点:
IT战略规划
- 业务挑战:企业缺乏清晰的IT战略来指导AI场景化,导致技术投资分散,无法形成合力;
- 解决方案:德勤设计并实施业财融合方案,通过集成ERP、CRM等系统,实现业务数据与财务数据的实时同步和共享。此外,德勤还帮助企业建立统一的业务财务指标体系,提升决策的准确性和及时性,促进业务部门与财务部门的紧密协作
数据治理 与数据迁移
- 业务挑战:企业面临数据质量低下、数据孤岛严重的问题,且数据迁移过程中存在数据丢失和安全风险。
- 解决方案:德勤提供全面的数据治理服务,包括数据标准制定、数据质量监控、数据安全管理等,确保数据的准确性、完整性和安全性。在数据迁移方面,德勤采用先进的迁移工具和技术,确保数据在迁移过程中的完整性和安全性,同时提供迁移后的数据验证服务,确保数据迁移的成功。
客户数字化系统建设
- 业务挑战:企业需要提升客户体验和服务效率,但缺乏有效的数字化系统来支撑。
- 解决方案:德勤根据企业的业务需求,量身定制客户数字化系统,如CRM系统、客户服务系统等。这些系统不仅实现了客户信息的集中管理和分析,还通过AI、大数据等技术提供了个性化推荐、智能客服等功能,显著提升了客户体验和服务效率。
方案架构
业务架构图参考

德勤基于全球专家网络以及丰富的项目经验,为客户提供全生命周期的ITAI场景化方案,包括IT战略规划、业财融合方案、数据治理与数据迁移、客户数字化系统建设、以及数字化营销方案设计等服务
方案优势
- 一站式行业数字化解决方案服务:基于行业客户需求,提供从顶层设计、运营规划、IT系统部署、数字化应用方案及落地等一站式服务,准确命中行业痛点和趋势。
- 优异行业经验、丰富案例及成熟方法论:德勤在数字化领域的项目经验在四大会计师事务所中是最为丰富的,并且在咨询公司当中也是名列前茅。丰富的项目经验会在企业资源库当中进行汇聚与共享,形成德勤专属的解决方案,并不断迭代去适配各类客户需求。
- 丰富的客户资源和资深顾问团队:德勤通过其财务、税务以及各类咨询服务触达了全球各行业的大部分头部客户,能从时间上最快获取客户AI场景化项目信息。同时了解客户内部机制,从而更好地洞察客户的实际需求,形成最适配的方案。
国内可以用的ai大模型常见问题
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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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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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