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表1 盘古NLP大模型规格

模型支持区域

模型名称

可处理最大上下文长度

可处理最大输出长度

说明

西南-贵阳一

Pangu-NLP-N1-32K-3.1.34

32K

4K

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

4K

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

4K

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

4K

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-N2-4K-3.2.35

4K

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,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-N2-8K-3.1.39

8K

4K

2025年3月发布的版本,支持8K序列长度训练,8K序列长度推理。预训练、全量微调、DPO训练支持32个训练单元起训,LoRA微调支持8个训练单元起训,4个推理单元即可部署,支持192并发。

Pangu-NLP-N2-32K-3.1.35

32K

4K

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

4K

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

4K

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

4K

2025年3月发布的版本,仅支持32K序列长度推理部署,4个推理单元128并发。

Pangu-NLP-N2-Reasoner-128K-3.0.1.1

128K

4K

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-N4-4K-3.2.36

4K

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

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

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

4K

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

4K

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-3.0.1.1

32K

4K

2025年5月发布的版本,仅支持32K序列长度推理部署,4个推理单元104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。

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模型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:

表2 盘古NLP大模型支持的能力

模型名称

预训练

微调

模型评测

模型压缩

在线推理

体验中心模型调测

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-N2-4K-3.2.35

Pangu-NLP-N2-8K-3.1.39

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-128K-3.0.1.1

-

-

-

-

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-3.0.1.1

-

-

-

-

Pangu-RAG-N1-32K-4.3.2

-

-

-

-

-

您可进一步根据左侧导航栏参考“用户指南 > 开发盘古NLP大模型”章节对盘古NLP大模型的训练、压缩、部署、评测等操作做详细理解。也可参考“API参考 > API > 模型推理接口 > NLP大模型 > 文本对话”内容,详细了解盘古NLP大模型推理API调用详情。

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-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-N2-8K-3.1.39

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-128K-3.0.1.1

支持,4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-RAG-N1-32k

支持,1个推理单元部署

-

盘古ai大模型怎么用常见问题

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。

  • 华为云Astro大屏应用盘古助手是由华为研发的基于盘古大模型的AI助手,它能够快速生成转换器代码,帮助您将数据接入大屏,并擅长回答各类通用问题。无论是编程、技术咨询还是其他领域的问题,华为云Astro大屏应用盘古助手都能为您提供准确、逻辑性强且友好的回复。

  • 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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