怎么样才能进入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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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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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
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
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基于行业场景的全维度、自动化评测 最新动态 5大盘古行业Thinking大模型重磅上线,赋能千行百业,点击“专家咨询”申请试用! 5大盘古行业Thinking大模型上线,行业场景一触及达 5大盘古行业Thinking大模型上线,行业场景一触及达 医学Thinking大模型 千亿医学数据增训,可胜任复杂医疗任务
《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
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
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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。
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从而实现数据全生命周期内的安全保护。 AI-Native自治,管理智能高效 AI-Native自治,管理智能高效 参数自调优 当前已经覆盖了500+重点参数,通过深度强化学习与全局调优算法,结合不同业务负载模型进行针对性调优,相比DBA人工根据经验调优,性能提升30%的同时,耗费时间从天下降到分钟级。
端口。 高斯数据库模型-应用场景 金融核心交易 ERP/CRM 政企OA/办公 金融核心交易 金融核心交易 适用于各类银行核心交易系统分布式改造,数据库的原生分布式能力可以极大的降低改造和迁移工作量。两地三中心等极致高可用能力,可以为核心业务保驾护航。 优势 大容量高扩展:支持T
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体验新版控制台”,进入安全云脑管理页面。 3、在左侧导航栏选择“工作空间”,并在工作空间列表中,单击目标工作空间名称,进入目标工作空间管理页面。 4、在左侧导航栏选择“安全态势 > 安全大屏”,进入安全大屏页面。 5、单击“综合态势感知”图片,进入综合态势感知大屏信息页面。 页面
怎么样才能进入ai大模型
使用文本提示词可以生成一副精美的画作,然而无论再怎么精细地使用提示词来指导模型,也无法描述清楚人物四肢的角度、背景中物体的位置、光线照射的角度,使用Controlnet可以通过图像特征来为扩散模型的生成过程提供更加精细控制的方式。
将Controlnet适配到昇腾卡进行训练,可以提高能效、支持更大模型和多样化部署环境,提升昇腾云在图像生成和编辑场景下的竞争力。
本章节介绍SDXL&SD 1.5模型的Controlnet训练过程。
Step1 处理fill50k数据集
使用ma-user用户在容器上执行如下命令解压数据集。
cd /home/ma-user/datasets/fill50k unzip conditioning_images.zip unzip images.zip
接着修改fill50k.py文件,如果机器无法访问huggingface网站,则需要将脚本文件中下载地址替换为容器本地目录。
56 def _split_generators(self, dl_manager): 57 #metadata_path = dl_manager.download(METADATA_URL) 58 #images_dir = dl_manager.download_and_extract(IMA GES _URL) 59 #conditioning_images_dir = dl_manager.download_and_extract( 60 # CONDITIONING_IMAGES_URL 61 #) 62 metadata_path = "/home/ma-user/datasets/fill50k/train.jsonl" 63 images_dir = "/home/ma-user/datasets/fill50k" 64 conditioning_images_dir = "/home/ma-user/datasets/fill50k"
Step2 启动SD1.5训练服务
使用ma-user用户执行如下命令运行训练脚本。
cd /home/ma-user/diffusers sh diffusers_controlnet_train.sh
Step3 启动sdxl训练服务
cd /home/ma-user/diffusers sh diffusers_sdxl_controlnet_train.sh
训练执行成功如下图所示。

怎么样才能进入ai大模型常见问题
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。
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