[快速入门]ai大模型与小模型哪个好
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

盘古NLP大模型

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盘古大模型 panguLM

《中国政务模型及应用技术评估,2024》报告,华为云盘古政务模型模型平台、模型微调、模型能力、内容安全四项技术领域以及服务能力生态合作,共计六项评估指标取得满分。 文档学习成长 盘古模型 盘古模型 什么是盘古模型 盘古NLP模型能力规格 盘古模型快速入门 如何调用盘古大模型API

盘古预测大模型

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盘古多模态大模型

音视频模型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模型,打造业界首个支持点云生成的模型,为其端到端仿真高效迭代提供强有力支撑。 文档学习成长 盘古模型 盘古模型 什么是盘古模型 盘古多模态模型能力规格 用户指南 如何调用盘古模型API

盘古科学计算大模型

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ModelArts Studio大模型开发平台

多语种内容审核,平台全面保护 一站式模型开发平台 一站式模型开发平台 ModelArts Studio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,专为开发和应用模型而设计,旨在为开发者提供简单、高效的模型开发和部署方式 为什么选择模型开发平台ModelArts

大模型混合云十大场景

模型混合云TOP N 场景 模型混合云TOP N 场景 1对1咨询 了解华为云Stack 模型行业场景落地三要素 模型行业场景落地三要素 场景是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”

医疗智能体最新新闻

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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

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。1. 咨询服务:· 深入解析AI行业盘古模型,为客户提供场景应用的设计咨询建议。· 结合客户应用场景模型能力,提供落地方案选择和技术方案设计。· 提供NLP/CV等模型的训练集数据标准设计指导。2.

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

盘古大模型专家服务

基于langchain等大模型框架,完成大模型工程化开发。 十三、应用对接 打通模型应用的对接。 十四、技术支持订阅服务 提供模型运维技术支持。模型 语言模型 人工智能 算法调优 模型训练 数据工程

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出门问问模型“序列猴子”是一款具备多模态生成能力的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。出门问问模型“序列猴子”是一款具备多模态生成能力的语言模型,模

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智慧监控AI模型综合集成了人脸识别模型、安全帽识别模型、口罩佩戴识别模型、车牌识别模型、车辆占道识别模型5种AI模型。一,人脸识别服务 人脸识别模型目前提供授权认证、模型加载、人脸注册、人脸识别、人脸删除、特征提取六个接口服务。 授权认证:需先进行授权认证,才能够正常使用人脸识别服务;

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

博匠行业AI大模型专业服务

博匠信息致力于面向行业客户提供覆盖AI行业大模型(含模型)开发应用项目全流程或部分环节的专业服务,具体包括咨询规划、数据工程、模型训练、应用工程、模型运维等专业服务。1. 咨询服务:深入解析AI行业发展规划,为客户提供面向行业的设计咨询、规划服务。结合客户应用场景模型能力,提供落地方案

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Standard专属资源池训练 不同AI模型训练所需要的数据量和算力不同,在训练时选择合适存储及训练方案可提升模型训练效率资源性价比。ModelArts支持单机单卡、单机多卡和多机多卡的训练场景,满足不同AI模型训练的要求。针对第一次使用ModelArts的用户,本文提供端到端案例指导,帮

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ai大模型与小模型哪个好

AI原生应用开发

痛点

  • 管好大模型难:大模型百花齐放,能力各异,管好大模型难,为应用场景选择表现最佳模型难。
  • 用好大模型难:在企业的复杂场景中,基础大模型效果不佳,且多个大模型结合缺乏有效手段。
  • 获取高质量数据难:高质量数据决定AIGC的高度,企业缺少准备契合行业和企业的高质量数据集的能力。
  • 数据及模型安全保障难:数据是企业的高价值资产,如何防止数据泄露、安全风险是企业的难题。

优势

  • 广泛纳入业界优秀大模型,快速接入模型,提供行业模型评测能力,对多系列、多规格、多版本、多领域、多场景的大模型完成分级分权等精细化管理。
  • 基于大模型快速构建AI原生应用,支持可视化画布流程编排,开箱即用的RAG/Prompt模板应用,帮助企业用好大模型。
  • 构建企业应用与大模型之间的安全隔离带,保障智能应用安全可信。

应用运维(运维中心)

痛点

  • 业务软件快速迭代,业务上线速度和现网稳定性之间存在冲突。
  • 运维工具林立,工具本身能力参差不齐,运维组织、人员能力及知识体系需要快速发展。
  • 业务复杂性高,系统可用性依赖于全栈可用,如何利用好数据变被动为主动。

优势

  • 与AppStage开发中心配合使用,用户可以通过应用平台基于项目维度提供从需求、设计、开发、测试、发布、变更、部署、监控、演练全场景全生命周期管理。
  • 应用平台运维中心是提供一站式、全流程、安全可信的业务运维平台。支持业务全链路压测演练及容器部署演练,实现流程IT化和可控可回溯运维安全管控能力。
  • 用户可以通过上传软件包将应用部署在应用平台,完成对应用的自动化部署、智能化运维、场景化演练。

云上应用开发和管理

痛点

  • 各种技术飞跃式进步,令人眼花缭乱,很多企业被动式地堆砌。
  • 选择产品和解决方案时,缺乏全面视角和评估能力,缺少持续严谨性。
  • 企业在新技术面前缺乏系统性的规划、设计和持续集成能力,只能进行孤岛式的局部创新。
  • 运维保障任务需耗费团队大部分的时间与精力。

优势

  • 面向应用全生命周期管理提供一站式能力。开箱即用,云上开发,全流程规范可视,高效异地协作。
  • 将华为面向10亿+移动用户服务能力知识沉淀入平台,实现可靠性、可运维、安全多项公共能力内置。
  • 云原生 Ops需围绕服务部署、事件处理、业务连续性流程,实现自动化和智能化运维能力建设支持业务全链路压测演练。
  • 支撑华为内外部业务,构筑统一的SaaS底座,平台长期持续演进,确保先进性和生命力。

应用运营

痛点

  • 海量数据计算难,自建数据运营平台成本高。
  • 业务人员和数据工程师角色分离,配合效率低、闭环链路长。
  • 缺乏体系化运营支撑:指标监控不及时、产品体验无法衡量等。

优势

  • 高性能大数据计算引擎,低成本快速启用平台能力。
  • 提供多行业/多领域/多场景的指标模板库,一键应用,赋能业务运营人员直接进行数据分析和洞察,快速响应业务。

ai大模型与小模型哪个好常见问题

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。

  • 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。

  • 在自然语言处理(NLP)领域中,使用语言模型预训练方法在多项NLP任务上都获得了不错的提升,广泛受到了各界的关注。本课程将简单介绍一下预训练的思想,几个代表性模型和它们之间的关系。

  • 知识图谱(KG)和大语言模型(LLM)都是知识的表示形式。KG是符号化的知识库,具备一定推理能力,且结果可解释性较好。但存在构建成本高、泛化能力不足、更新难等不足。

  • ModelArts模型训练旨在提升开发者模型训练的开发效率及训练性能。提供了可视化作业管理、资源管理、版本管理等功能,基于机器学习算法及强化学习的模型训练自动超参调优;预置和调优常用模型,简化模型开发和全流程训练管理。

  • 在训练模型后,用户往往需要通过测试数据集来评估新模型的泛化能力。通过验证测试数据集上的平均损失,可以评估模型对未知数据的预测能力。模型评价指标是评估模型泛化能力的标准,不同的指标往往会导致不同的评判结果。 ModelArts模型评估/诊断功能针对不同类型模型的评估任务,提供相应的评估指标。在展示评估结果的同时,会根据不同的数据特征对模型进行详细的评估,获得每个数据特征对评估指标的敏感度,并给出优化建议。模型评估/诊断功能帮助用户可以全面了解模型对不同数据特征的适应性,使得模型调优可以做到有的放矢。