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化区域的基础大模型。 全球模型 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
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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；
%+，能够为客户提供定制化的解决方案。 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能力，采用最新的人工智能技术和算法，能够基于业务场景，支持大规模数据处理和复杂的模型训练，根据客户的特定需求调整模型参数和功能，确保为客户提供高效、可靠的技术服务，以满足业务目标。
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。完成需求调研报告和方案设计报告的输出及交付。提供L0盘古大模型服务部署方案的规划设计及部署实施服务。3. 数据工程：
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
、安全的工作环境。1、我们特别注重数据私有化。我们采用最新的数据加密技术，确保企业的数据安全。每一个工作站都拥有独立的存储空间，企业的数据不会被未经授权的第三方访问。2、我们提供了场景定制的服务。我们的工作站可以根据企业的具体需求，进行个性化设计，以满足企业在不同场景下的工作需求
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提供了模型训练的功能，方便您查看训练情况并不断调整您的模型参数。您还可以基于不同的数据，选择不同规格的资源池用于模型训练。除支持用户自己开发的模型外，ModelArts还提供了从AI Gallery订阅算法，您可以不关注模型开发，直接使用AI Gallery的算法，通过算法参数的调整，得到一个满意的模型。
当前ModelArts推理基础镜像使用的python的logging模块，采用的是默认的日志级别Warnning，即当前只有warning级别的日志可以默认查询出来。如果想要指定INFO等级的日志能够查询出来，需要在代码中指定logging的输出日志等级为INFO级别。 在推理代码所在的py文件中，指定
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，帮助您快速了解如何在ModelArts上选择合适的训练方案并进行模型训练。 模型训练常见问题 本地导入的算法有哪些格式要求？ ModelArts支持导入本地开发的算法，格式要求如下：
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ai大模型的定义
搜索大模型插件通过模型服务将AI能力集成到Elasticsearch集群中，实现语义向量搜索、语义排序等高级功能。其核心流程是基于业务需求（如语义搜索、智能推荐）定义模型类型（Embedding/Rerank等），并绑定对应的AI服务地址，确保上层应用能通过向量索引正确调用服务接口。
- 语义搜索：依赖Embedding模型服务，将文本转换为向量，实现相似性检索。
- 智能推荐：组合使用Embedding模型服务（生成用户/物品向量）和Rerank模型服务，优化推荐结果排序。
前提条件
确认Elasticsearch集群已启用搜索大模型插件，操作指导请参见开启搜索大模型插件。
支持的模型服务
搜索大模型插件支持接入多种模型服务，具体支持的模型服务清单如表1 支持的模型服务所示。
获取独享版集群的访问地址
- 登录 云搜索服务 管理控制台。
- 在左侧导航栏，选择“集群管理 > Elasticsearch”。
- 选择目标集群，单击集群名称进入基本信息页面。
- 在左侧导航栏，选择“依赖服务管理”。
- 在服务列表，选择目标服务，单击操作列的“跳转”进入独享版集群的基本信息页面。
- 获取“内网访问IPv4地址”即独享版集群的访问地址，后续配置模型服务需要使用。
图1 获取集群访问地址
配置模型服务
当模型创建完成后，根据业务需要配置模型服务。下面介绍了各类模型服务的配置指导。
管理模型服务
搜索大模型插件深度集成Kibana命令行界面（CLI），支持对模型服务进行更新、监控、扩缩容等全生命周期管理。如表4所示，可以通过标准CLI命令执行更新（update）、删除（delete）等核心操作管理模型服务。
|
操作类型 |
API命令 |
请求示例 |
响应示例 |
|---|---|---|---|
|
更新模型服务 |
POST _inference/model_service/{service_name}/update |
更新Embedding模型服务： POST _inference/model_service/pangu_vector/update
{
"description": "搜索大模型-语义向量化模型更新",
"service_config": {
"semantic_vector": {
"service_urls": ["http://{endpoint}/app/search/v1/vector"],
"timeout_ms": 60000
}
}
} |
返回更新后的模型服务信息： {
"service_name" : "pangu_vector",
"service_type" : "remote",
"description" : "搜索大模型-语义向量化模型更新",
"create_time" : 1747966388508,
"service_config" : {
"semantic_vector" : {
"embedding_type" : "query2doc",
"service_urls" : [
"http://{endpoint}/app/search/v1/vector"],
"method" : "POST",
"timeout_ms" : 60000,
"max_conn" : 200,
"security" : false,
"dimension" : "768",
"algorithm" : "GRAPH",
"metric" : "inner_product"
}
}
} |
|
检查模型服务连通性 |
GET _inference/model_service/{service_name}/check |
检查Embedding模型服务的连通性： GET _inference/model_service/pangu_vector/check |
{
"acknowledged" : true
} |
|
查看模型服务 |
|
查看Embedding模型服务的配置信息： GET _inference/model_service/pangu_vector |
返回模型服务信息： {
"count" : 1,
"model_service_configs" : [
{
"service_name" : "pangu_vector",
"service_type" : "remote",
"description" : "搜索大模型-语义向量化模型",
"create_time" : 1747966388508,
"service_config" : {
"semantic_vector" : {
"embedding_type" : "query2doc",
"service_urls" : ["http://{endpoint}/app/search/v1/vector"],
"method" : "POST",
"timeout_ms" : 60000,
"max_conn" : 200,
"security" : false,
"dimension" : "768",
"algorithm" : "GRAPH",
"metric" : "inner_product"
}
}
}
]
} |
|
删除模型服务配置（删除后，索引将无法使用该模型服务） |
DELETE _inference/model_service/{service_name} |
删除Embedding模型服务配置： DELETE _inference/model_service/pangu_vector |
{
"acknowledged" : true
} |
|
设置模型服务的数量上限（最多支持创建几个模型服务） |
PUT _cluster/settings
{
"transient": {
"pg_search.inference.max_inference_model_service": 100 //最大值是1000，最小值是1，默认值是100。
}
} |
设置模型服务的数量上限为10： PUT _cluster/settings
{
"transient": {
"pg_search.inference.max_inference_model_service": 10
}
} |
{
"acknowledged" : true,
"persistent" : { },
"transient" : {
"pg_search" : {
"inference" : {
"max_inference_model_service" : "10"
}
}
}
} |
ai大模型的定义常见问题
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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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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OBS使用PUT操作为桶设置自定义域名,设置成功之后,用户访问桶的自定义域名就能访问到桶。必须保证此自定义域名通过DNS能够正确解析到OBS服务。
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OBS使用DELETE操作来删除桶的自定义域名。
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本次Serverless应用中心上线文生图应用，用户无需下载源代码、了解各种安装部署知识、安装复杂的依赖，通过华为云Serverless应用中心即可一键创建AI文生图应用，体验 “0” 构建门槛、“0” 资源闲置并具备极致弹性的Serverless AI绘图能力。
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