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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
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：·
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术手段
化需求而设计的大语言模型场景化解决方案，可以公有/私有化部署。它集成了先进的技术和强大的功能，可以为企业提供高效、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
%+，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。
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：涵盖数据
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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网相关的培训项目，培养物联网人才。2. 技术研发：嵌入式多功能IoT实训箱具有灵活性和可扩展性，可以支持多种通信模块和传感器，满足不同的应用需求。企业可以利用实训箱进行物联网技术的研发和验证，开展相关的科研项目，推动物联网技术的创新和应用。3. 产品开发：实训箱提供了丰富的硬件资
理并执行复杂的产品开发项目，提高项目执行效率。7. 提高产品质量和可靠性：通过质量管理功能，包括变更和配置管理、CAPA/SCARS和变更请求、风险和可靠性等，提高产品质量和可靠性。8. 提高需求和测试管理效率：通过高级创作和协同、客户和供给环节整合、流程和事件驱动的服务器到服务
生产流程和采用高效的生产设备，大幅度降低了生产成本。这不仅使我们能够以更低的价格提供Lora数据采集器，也使我们的客户能够在购买时节省更多的费用。我们的目标是为客户提供高性价比的产品，让客户在满足需求的同时，也能够获得更多的成本节约。 成本效益高 稳定的市场定位带来丰厚的投资回报
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ai大模型和lora的区别
应用场景
近年来，AI快速发展并应用到很多领域中，AI新产品掀起一波又一波热潮，AI应用场景越来越多，有自动驾驶、大模型、AIGC、科学AI等不同行业。AI人工智能的实现需要大量的基础设施资源，包括高性能算力，高速存储和网络带宽等基础设施，即“大算力、大存力、大运力”的AI基础大设施底座，让算力发展不要偏斜。
从过去的经典AI，到今天人人谈论的大模型，自动驾驶，我们看到AI模型的参数及AI算力规模呈现出指数级的爆发增长，对存储基础设施也带来全新的挑战。
- 高吞吐的数据访问挑战：随着企业使用 GPU/NPU 越来越多，底层存储的 IO 已经跟不上计算能力，企业希望存储系统能提供高吞吐的数据访问能力，充分发挥 GPU/NPU 的计算性能，包括训练数据的读取，以及为了容错做的检查点（以下简称Checkpoint）保存和加载。训练数据的读取要尽量读得快，减少计算对 I/O 的等待，而 Checkpoint主要要求高吞吐、减少训练中断的时间。
- 文件接口方式的数据共享访问：由于 AI 架构需要使用到大规模的计算集群（GPU/NPU服务器），集群中的服务器访问的数据来自一个统一的数据源，即一个共享的存储空间。这种共享访问的数据有诸多好处，它可以保证不同服务器上访问数据的一致性，减少不同服务器上分别保留数据带来的数据冗余等。另外以 AI 生态中非常流行的开源深度学习框架PyTorch为例，PyTorch默认会通过文件接口访问数据，AI算法开发人员也习惯使用文件接口，因此文件接口是最友好的共享存储访问方式。
方案架构
针对AI训练场景中面临的问题，华为云提供了基于 对象存储 服务 OBS +高性能文件服务 SFS Turbo的AI云存储解决方案，如图所示，华为云高性能文件服务SFS Turbo HPC型支持和OBS数据联动，您可以通过SFS Turbo HPC型文件系统来加速对OBS对象存储中的数据访问，并将生成的结果数据异步持久化到OBS对象存储中长期低成本保存。
方案优势
华为云AI云存储解决方案的主要优势如下表所示。
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序号 |
主要优势 |
详细描述 |
|---|---|---|
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1 |
存算分离，资源利用率高 |
GPU/NPU算力和SFS Turbo存储解耦，各自按需扩容，资源利用率提升。 |
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2 |
SFS Turbo高性能，加速训练过程 |
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3 |
数据导入导出异步化，不占用训练任务时长，无需部署外部迁移工具 |
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4 |
冷热数据自动流动，降低存储成本 |
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5 |
多 AI开发平台 、生态兼容 |
pytorch、mindspore等主流AI应用框架，kubernetes容器引擎、算法开发场景通过文件语义访问共享数据，无需适配开发。 |
ai大模型和lora的区别常见问题
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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逻辑模型和物理模型的对比介绍。
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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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关系型数据库与非关系型数据库的区别：不同的数据存储方法、不同的扩展方法、对事务的支持是不同的。
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近年来越来越多的行业采用AI技术提升效率、降低成本，然而AI落地的过程确并不容易，AI在具体与业务结合时常常依赖于业务数据的采集、处理、模型训练、调优、编排、部署和运维等很多环节。华为云ModelArts是全流程AI开发平台，包含了AI应用的开发、部署和分享交易，通过解决AI开发各个环节所遇到的核心问题，ModelArts有效解决了AI落地难的问题，将极大促进AI技术的普惠。本议题将分享ModelArts的主要关键技术和应用案例。
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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。
