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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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《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
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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
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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;
咨询服务:深入解析AI行业与盘古大模型,为客户提供场景应用的设计咨询建议。结合客户应用场景与大模型能力,提供落地方案选择和技术方案设计。提供NLP/CV等大模型的训练集数据标准设计指导。2. 规划设计:提供需求调研服务,基于盘古大模型的能力进行科学合理的方案设计和模型选择。完成需求调
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
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
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。
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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。
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ai盘古ai大模型
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。
模型支持区域 |
行业 |
模型名称 |
可处理最大上下文长度 |
说明 |
---|---|---|---|---|
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。 |
||
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:
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
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 |
- |
ai盘古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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