ai大模型实战训练营
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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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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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
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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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盘古NLP大模型规格
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ModelArts Studio大模型开发平台为用户提供了多种规格的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 |
模型名称 |
可处理最大 序列长度 |
说明 |
---|---|---|---|
西南-贵阳一 |
Pangu-NLP-N1-32K-3.1.34 |
32K |
2024年11月发布的版本,支持8K序列长度训练,4K/32K序列长度推理。全量微调、LoRA微调8个训练单元起训,1个推理单元即可部署,4K支持256并发,32K支持256并发。 |
Pangu-NLP-N1-32K-3.2.36 |
32K |
2025年1月发布的版本,支持32K序列长度训练,4K/32K序列长度推理。全量微调、LoRA微调8个训练单元起训,1个推理单元即可部署,4K支持256并发,32K支持256并发。 |
|
Pangu-NLP-N1-128K-3.1.34 |
128K |
2024年11月发布的版本,仅支持128K序列长度推理,4个推理单元2并发。 |
|
Pangu-NLP-N1-128K-3.2.36 |
128K |
2025年1月发布的版本,仅支持128K序列长度推理,4个推理单元8并发。 |
|
Pangu-NLP-N1-Reasoner-128K-3.0.1.1 |
128K |
2025年6月发布的版本,仅支持128K序列长度推理,4个推理单元384并发。 |
|
Pangu-NLP-N2-4K-3.2.35 |
4K |
2025年1月发布的版本,支持4K序列长度训练,4K序列长度推理。全量微调、RFT微调32个训练单元起训,LoRA微调8个训练单元起训,支持混合部署和分离部署,4个推理单元即可部署,支持192并发。此模型版本差异化支持RFT训练、边缘部署特性。 |
|
Pangu-NLP-N2-32K-3.1.35 |
32K |
2025年1月发布的版本,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边缘部署特性。 |
|
Pangu-NLP-N2-128K-3.1.35 |
128K |
2024年12月发布的版本,仅支持128K序列长度推理部署,8个推理单元64并发。 |
|
Pangu-NLP-N2-256K-3.1.35 |
256K |
2024年12月发布的版本,仅支持256K序列长度推理部署,8个推理单元64并发。 |
|
Pangu-NLP-N2-Reasoner-32K-3.0.0.1 |
32K |
2025年3月发布的版本,支持32K序列长度推理部署,4个推理单元128并发。GRPO训练3个训练单元起训。 |
|
Pangu-NLP-N2-Reasoner-32K-3.0.1.1 |
32K |
2025年6月发布的版本,支持32K序列长度训练和推理。全量微调16个训练单元起训,LoRA微调8个训练单元起训。 |
|
Pangu-NLP-N2-Reasoner-128K-3.0.1.1 |
128K |
2025年5月发布的版本,仅支持128K序列长度推理部署,4个推理单元384并发。 |
|
Pangu-NLP-N2-Reasoner-128K-5.0.0.1 |
128K |
2025年6月发布的版本,仅支持32K序列长度推理。全量微调64个训练单元起训,LoRA微调32个训练单元起训。 |
|
Pangu-NLP-N2-Reasoner-TTC-32K-5.0.0.1 |
32K |
2025年6月发布的版本,支持128K序列长度推理,32个推理单元32并发。 |
|
Pangu-NLP-N4-4K-3.2.36 |
4K |
2025年3月发布的版本,支持4K序列长度训练,4K序列长度推理。预训练、全量微调、DPO训练64个训练单元起训,LoRA微调8个训练单元起训,8个推理单元即可部署,支持128并发。 |
|
Pangu-NLP-N4-4K-2.5.32 |
4K |
2024年11月发布的版本,支持4K序列长度训练,4K序列长度推理。全量微调64个训练单元起训,LoRA微调32个训练单元起训,8个推理单元即可部署,支持64并发。此模型版本差异化支持预训练、INT8/INT4量化特性。 |
|
Pangu-NLP-N4-4K-2.5.35 |
4K |
2025年1月发布的版本,支持4K序列长度训练,4K序列长度推理。全量微调64个训练单元起训,LoRA微调32个训练单元起训,8个推理单元即可部署,支持128并发。此模型版本差异化支持预训练、INT8/INT4量化特性。 |
|
Pangu-NLP-N4-32K-2.5.32 |
32K |
2024年11月发布的版本,仅支持32K序列长度推理部署,8个推理单元64并发。 |
|
Pangu-NLP-N4-32K-2.5.35 |
32K |
2025年1月发布的版本,仅支持32K序列长度推理部署,8个推理单元128并发。 |
|
Pangu-NLP-N4-Reasoner-32K-3.0.1.2 |
32K |
2025年6月发布的版本,支持32K序列长度训练和推理。全量微调96个训练单元起训,LoRA微调64个训练单元起训,8个推理单元104并发。 |
|
Pangu-NLP-N4-Reasoner-128K-3.0.1.2 |
128K |
2025年6月发布的版本,仅支持128K序列长度推理部署,16个推理单元32并发。 |
|
Pangu-NLP-N4-MoE-Reasoner-32K-5.0.0.1 |
32K |
2025年6月发布的版本,仅支持32K序列长度推理部署,32个推理单元128并发。 |
|
Pangu-RAG-N1-32K-4.3.2 |
32K |
2025年4月份发布的版本,支持32K序列长度推理,1个推理单元可部署,最高支持1QPS。该模型是基于盘古NLP大模型微调得到的RAG场景模型,提供对话问答能力。 |
|
Pangu-AgentExpert-N1-0.0.2 |
32K |
25年6月发布的版本,32K序列长度,1个推理单元可部署,256并发。该模型是基于盘古NLP大模型微调得到的Agent场景模型,提供意图识别、提问器。agent专业模型经过算法优化,相比传统模型有较大提升。 |
|
Pangu-AgentExpert-N2-0.0.2 |
32K |
2025年6月份发布的版本,支持32K序列长度推理,1个推理单元可部署,最高支持1QPS。该模型是基于盘古NLP大模型微调得到的Agent场景模型,提供意图识别、提问器、AutoPlanning能力。agent专业模型经过算法优化,相比传统模型有较大提升。 |
盘古NLP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:
模型名称 |
模型训练 |
微调 |
强化学习 |
模型评测 |
模型压缩 |
在线推理 |
体验中心能力调测 |
|||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
全量微调 |
LORA |
DPO |
RFT |
GRPO |
||||||
Pangu-NLP-N1-32K-3.1.34 |
√ |
√ |
√ |
√ |
- |
- |
√ |
- |
√ |
√ |
Pangu-NLP-N1-32K-3.2.36 |
√ |
√ |
√ |
√ |
- |
- |
√ |
- |
√ |
√ |
Pangu-NLP-N1-128K-3.1.34 |
- |
- |
- |
- |
- |
- |
√ |
- |
√ |
√ |
Pangu-NLP-N1-128K-3.2.36 |
√ |
- |
- |
- |
- |
- |
√ |
- |
√ |
√ |
Pangu-NLP-N1-Reasoner-128K-3.0.1.1 |
√ |
√ |
√ |
- |
- |
- |
√ |
- |
√ |
√ |
Pangu-NLP-N2-4K-3.2.35 |
√ |
√ |
√ |
√ |
√ |
- |
√ |
√ |
√ |
√ |
Pangu-NLP-N2-32K-3.1.35 |
√ |
√ |
√ |
√ |
√ |
- |
√ |
√ |
√ |
√ |
Pangu-NLP-N2-128K-3.1.35 |
- |
- |
- |
- |
- |
- |
√ |
- |
√ |
√ |
Pangu-NLP-N2-256K-3.1.35 |
- |
- |
- |
- |
- |
- |
√ |
- |
√ |
√ |
Pangu-NLP-N2-Reasoner-32K-3.0.0.1 |
√ |
√ |
√ |
- |
- |
√ |
√ |
- |
√ |
√ |
Pangu-NLP-N2-Reasoner-32K-3.0.1.1 |
√ |
√ |
√ |
- |
- |
√ |
√ |
√ |
√ |
√ |
Pangu-NLP-N2-Reasoner-128K-3.0.1.1 |
√ |
- |
- |
- |
- |
- |
√ |
- |
√ |
√ |
Pangu-NLP-N2-Reasoner-128K-5.0.0.1 |
√ |
√ |
√ |
- |
- |
- |
√ |
√ |
√ |
√ |
Pangu-NLP-N2-Reasoner-TTC-32K-5.0.0.1 |
- |
- |
- |
- |
- |
- |
- |
- |
√ |
√ |
Pangu-NLP-N4-4K-3.2.36 |
√ |
√ |
√ |
√ |
- |
- |
√ |
√ |
√ |
√ |
Pangu-NLP-N4-4K-2.5.32 |
√ |
√ |
√ |
√ |
√ |
- |
√ |
√ |
√ |
√ |
Pangu-NLP-N4-4K-2.5.35 |
√ |
√ |
√ |
√ |
√ |
- |
√ |
√ |
√ |
√ |
Pangu-NLP-N4-32K-2.5.32 |
√ |
- |
- |
- |
- |
- |
√ |
- |
√ |
√ |
Pangu-NLP-N4-32K-2.5.35 |
√ |
√ |
√ |
√ |
√ |
- |
√ |
- |
√ |
√ |
Pangu-NLP-N4-Reasoner-32K-3.0.1.2 |
√ |
√ |
√ |
- |
- |
- |
√ |
- |
√ |
√ |
Pangu-NLP-N4-Reasoner-128K-3.0.1.2 |
- |
- |
- |
- |
- |
- |
√ |
√ |
√ |
√ |
Pangu-NLP-N4-MoE-Reasoner-32K-5.0.0.1 |
- |
- |
- |
- |
- |
- |
√ |
- |
√ |
√ |
Pangu-RAG-N1-32K-4.3.2 |
- |
- |
- |
- |
- |
- |
- |
- |
√ |
- |
Pangu-AgentExpert-N1-0.0.2 |
- |
- |
- |
- |
- |
- |
- |
- |
√ |
√ |
Pangu-AgentExpert-N2-0.0.2 |
- |
- |
- |
- |
- |
- |
- |
- |
√ |
√ |
盘古NLP大模型对资源池的依赖
模型名称 |
云上部署 |
边缘部署 |
---|---|---|
Pangu-NLP-N1-32K-3.1.34 |
支持,1个推理单元部署 |
- |
Pangu-NLP-N1-32K-3.2.36 |
支持,1个推理单元部署 |
- |
Pangu-NLP-N1-128K-3.1.34 |
支持,4个推理单元部署 |
- |
Pangu-NLP-N1-128K-3.2.36 |
支持,4个推理单元部署 |
- |
Pangu-NLP-N1-Reasoner-128K-3.0.1.1 |
支持,4个推理单元部署 |
- |
Pangu-NLP-N2-4K-3.2.35 |
支持,4个推理单元部署 |
支持,4个推理单元部署 |
Pangu-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-NLP-N2-128K-3.1.35 |
支持,8个推理单元部署 |
- |
Pangu-NLP-N2-256K-3.1.35 |
支持,8个推理单元部署 |
- |
Pangu-NLP-N2-Reasoner-32K-3.0.0.1 |
支持,4个推理单元部署 |
- |
Pangu-NLP-N2-Reasoner-32K-3.0.1.1 |
支持,4个推理单元部署 |
- |
Pangu-NLP-N2-Reasoner-128K-3.0.1.1 |
支持,4个推理单元部署 |
- |
Pangu-NLP-N2-Reasoner-128K-5.0.0.1 |
支持,4个推理单元部署 |
- |
Pangu-NLP-N2-Reasoner-TTC-32K-5.0.0.1 |
支持,32个推理单元部署 |
- |
Pangu-NLP-N4-4K-3.2.36 |
支持,8个推理单元部署 |
- |
Pangu-NLP-N4-4K-2.5.32 |
支持,8个推理单元部署 |
- |
Pangu-NLP-N4-4K-2.5.35 |
支持,8个推理单元部署 |
- |
Pangu-NLP-N4-32K-2.5.32 |
支持,8个推理单元部署 |
- |
Pangu-NLP-N4-32K-2.5.35 |
支持,8个推理单元部署 |
- |
Pangu-NLP-N4-Reasoner-32K-3.0.1.1 |
支持,4个推理单元部署 |
- |
Pangu-NLP-N4-Reasoner-32K-3.0.1.2 |
支持,8个推理单元部署 |
- |
Pangu-NLP-N4-Reasoner-128K-3.0.1.2 |
支持,16个推理单元部署 |
- |
Pangu-NLP-N4-MoE-Reasoner-32K-5.0.0.1 |
支持,32个推理单元部署 |
- |
Pangu-RAG-N1-32k |
支持,1个推理单元部署 |
- |
Pangu-AgentExpert-N1-0.0.2 |
支持,1个推理单元部署 |
- |
Pangu-AgentExpert-N2-0.0.2 |
支持,1个推理单元部署 |
- |
ai大模型实战训练营常见问题
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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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