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. 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
《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
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
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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
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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。
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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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盘古系列ai大模型
盘古大模型服务简介
盘古大模型服务以“模型能力+开发平台”为核心架构,整体涵盖盘古系列大模型与 ModelArts Studio 大模型开发平台两大板块,形成从模型供给到全流程开发的完整服务闭环,具体内容如下:
一、盘古系列大模型:多维度覆盖场景需求
盘古系列大模型围绕 “基础能力支撑 - 行业场景适配 - 专业需求落地 - 外部补充拓展” 的逻辑,构建了多层次模型矩阵,满足不同领域的应用需求:
- 盘古基础大模型:核心能力底座
作为整个模型体系的基础支撑,盘古基础大模型提供五大核心基础能力模型,为上层模型开发与应用提供底层技术保障,具体包括:
- NLP(自然语言处理)模型:支撑文本理解、生成、翻译等语言类任务;
- 多模态模型:实现文本、图像、音频等多类型信息的融合处理;
- CV(计算机视觉)模型:覆盖 图像识别 、检测、分割等视觉类应用;
- 预测模型:提供趋势预测、数据研判等分析能力;
- 科学计算模型:助力物理、化学、工程等领域的科学问题求解。
- 盘古行业大模型:垂直领域定制化方案
基于盘古基础大模型的核心能力,结合各行业的业务特性与数据特征,打造行业定制化大模型,已覆盖多个关键领域,包括金融、政务、油气、矿山、电力、制造、交通、医学等,可直接适配行业场景中的核心业务需求,降低企业应用门槛。
- 盘古专业大模型:聚焦特定场景落地
针对细分场景的专业化需求,提供专项模型支持,目前主要面向 RAG(检索增强生成)场景,提供两类核心模型:
- 搜索规划模型:优化检索流程中的需求解析与搜索路径规划;
- 向量 & 重排模型:提升检索结果的准确性与相关性排序效果,强化 RAG 场景的输出质量。
- 盘古 AIKits 图像搜索 大模型:细分领域专项工具
聚焦服装行业的特定需求,提供专业化图像搜索能力,可支持服装款式识别、相似款检索等场景,助力服装企业实现商品高效匹配与管理。
- 三方大模型:拓展能力边界
为进一步丰富模型选择、满足多样化场景需求,引入外部优质模型资源,目前已涵盖 DeepSeek、通义千问系列模型,与盘古自有模型形成互补,覆盖更多细分应用场景。
二、ModelArts Studio 大模型开发平台:全流程开发支撑
ModelArts Studio 定位为 “一站式大模型工具链平台”,以 “支持百模千态” 为目标,构建了数据、模型、Agent 三引擎驱动的开发体系,为大模型的全生命周期开发提供工具支撑,具体工具链如下:
- 数据工程工具链:保障训练数据质量
数据是大模型训练的核心基础,该工具链围绕 “数据全流程管理” 设计,具备七大核心功能:数据获取、数据清洗、数据合成、数据标注、数据评估、数据配比、数据发布与管理。
通过自动化质量检测与数据清洗能力,可对原始数据进行优化,确保数据的质量与一致性;同时支持多格式数据的高效收集与处理,满足不同训练、评测任务的需求,并提供强大的数据存储与管理能力,为大模型训练提供稳定、高质量的数据支撑。
- 模型开发工具链:核心开发全流程覆盖
作为盘古大模型服务的核心组件,该工具链提供 “从模型创建到部署” 的一站式解决方案,涵盖五大关键功能:模型训练、模型压缩、模型部署、模型评测、模型推理。
依托高效的推理性能优化技术与跨平台迁移工具,可保障模型在不同硬件环境、应用场景中的高效运行,降低模型开发与落地的技术难度。
- Agent 开发工具链:加速智能应用落地
该工具链是盘古大模型平台的关键模块,聚焦智能 Agent 应用的开发需求,提供两大核心能力:
- 提示词工程支持:提供提示词设计与管理工具,可优化大模型的输入提示,提升输出结果的准确性与相关性;
- 可视化编排能力:通过可视化工具简化 Agent 应用的开发流程,加速大模型在复杂业务场景中的应用落地,满足企业多样化的业务需求。
盘古大模型与ModelArts Studio大模型开发平台关系
盘古大模型通过ModelArts Studio大模型开发平台承载,用户在平台上可以使用自己的数据增训和微调模型,可对训练的模型进行压缩、评测、部署,也可以在平台上创建自己的Agent应用。
盘古系列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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