ai模型怎么做
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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盘古大模型 盘古大模型 盘古大模型是面向行业的大模型,包含L0中5类基础大模型、L1行业大模型及L2场景模型三层架构 盘古大模型是面向行业的大模型,包含L0中5类基础大模型、L1行业大模型及L2场景模型三层架构 专家咨询 控制台 ModelArts Studio控制台 高质量数据
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赋能千行万业 全链路专业服务,让大模型从可用到好用 · 6大阶段30+专业服务,覆盖大模型建设全流程,加速政企落地大模型 · 创新运营服务模式,实现全场景模型经验沉淀、全流程运营赋能产业,快速孵化大模型场景化应用 大模型混合云十大创新技术 大模型混合云十大创新技术 了解详情 十大创新技术
盘古NLP大模型 盘古NLP大模型 最贴合行业落地的NLP大模型 AI for Industries 大模型重塑千行百业 专家咨询 数据清洗 预置15+丰富的清洗算子 超长序列 支持32K长序列上下文能力 高效训推 覆盖全链路的训推工具 安全防护 支持模型加密与模型混淆保护 功能介绍
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智慧监控AI模型综合集成了人脸识别模型、安全帽识别模型、口罩佩戴识别模型、车牌识别模型、车辆占道识别模型5种AI模型。一,人脸识别服务 人脸识别模型目前提供授权认证、模型加载、人脸注册、人脸识别、人脸删除、特征提取六个接口服务。 授权认证:需先进行授权认证,才能够正常使用人脸识别服务;
《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
湘江鲲鹏目前在人工智能大模型领域拥有算力、数据、算法三大关键要素的经验积累,构建了大模型三个方面的差异化竞争力,盘古大模型AI专业服务覆盖从前期咨询、规划设计,到数据工程、模型训练,再到应用工程及模型运维的完整流程。基于华为盘古提供的AI专业服务包,致力于为企业提供一站式人工智能解决方案
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angChain等流行的大模型开发框架,构建企业级AI应用;团队拥有成熟的软件工程技术和管理能力。6. 大模型使用的技术支持,用户使用大模型平台,解答用户使用过程遇到的问题;大模型与应用对接集成,以及进行日常巡检、故障处理、模型升级等服务。4. 工业数据模型(CAD模型、CAE模
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
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品
数据质量。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: 提供技
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
了解详情 盘古预测大模型 盘古预测大模型是面向结构化类数据,基于10类2000个基模型空间,通过模型推荐、融合两步优化策略,构建图网络架构AI模型。 了解详情 盘古科学计算大模型 科学计算大模型是面向气象、医药、水务、机械、航天航空等领域,采用AI数据建模和AI方程求解的方法;从海
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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.email域名注册 什么是.email域名注册? 域名注册(Domain Registration)是用户付费获取Internet上某一域名一段时间使用权的过程。华为云域名注册服务提供域名的注册、购买、实名认证以及管理功能。 华为云的域名注册服务与新网合作,因此通过华为云注册的
人工智能学习入门 人工智能课程学习,动手实验,在线考试认证,掌握人工智能技能 人工智能知识图谱 在线课程 01 AI基础、技术领域、应用场景、华为云EI AI基础、技术领域、应用场景、华为云EI 动手实验 02 包括初级、中级实验 包括初级、中级实验 AI基础 AI基础 AI基础课程--概览
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ai模型怎么做
使用文本提示词可以生成一副精美的画作,然而无论再怎么精细地使用提示词来指导模型,也无法描述清楚人物四肢的角度、背景中物体的位置、光线照射的角度,使用Controlnet可以通过图像特征来为扩散模型的生成过程提供更加精细控制的方式。
将Controlnet适配到昇腾卡进行训练,可以提高能效、支持更大模型和多样化部署环境,提升昇腾云在图像生成和编辑场景下的竞争力。
本章节介绍SDXL&SD 1.5模型的Controlnet训练过程。
Step1 处理fill50k数据集
使用ma-user用户在容器上执行如下命令解压数据集。
cd /home/ma-user/datasets/fill50k unzip conditioning_images.zip unzip images.zip
接着修改fill50k.py文件,如果机器无法访问huggingface网站,则需要将脚本文件中下载地址替换为容器本地目录。
56 def _split_generators(self, dl_manager): 57 #metadata_path = dl_manager.download(METADATA_URL) 58 #images_dir = dl_manager.download_and_extract(IMA GES _URL) 59 #conditioning_images_dir = dl_manager.download_and_extract( 60 # CONDITIONING_IMAGES_URL 61 #) 62 metadata_path = "/home/ma-user/datasets/fill50k/train.jsonl" 63 images_dir = "/home/ma-user/datasets/fill50k" 64 conditioning_images_dir = "/home/ma-user/datasets/fill50k"
Step2 启动SD1.5训练服务
使用ma-user用户执行如下命令运行训练脚本。
cd /home/ma-user/diffusers sh diffusers_controlnet_train.sh
Step3 启动sdxl训练服务
cd /home/ma-user/diffusers sh diffusers_sdxl_controlnet_train.sh
训练执行成功如下图所示。
ai模型怎么做常见问题
更多常见问题 >>-
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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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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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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ModelArts是一个一站式的开发平台,能够支撑开发者从数据到AI应用的全流程开发过程。包含数据处理、模型训练、模型管理、模型部署等操作,并且提供AI Gallery功能,能够在市场内与其他开发者分享模型。
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AI一站式开发平台ModelArts横空出世,零基础AI开发人员的福音。学习本课程,带你了解AI模型训练,不会编程、不会算法、不会高数,一样可以构建出自己专属的AI模型。
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随着边缘设备数量指数级增长,以及设备性能的提升,数据量爆发式增长,数据规模已由原来的EB级扩展到ZB级。数据回传中心云处理成本太高,边缘计算的价值已经被证明。数据在哪,计算就应在哪,人工智能正逐步向边缘迁移,将云上AI能力下沉到边缘节点,做到本地处理,打通AI的最后一公里。虽然边缘AI技术的相关研究和应用都有着显著的进展,然而在成本、性能、安全方面仍有诸多挑战:
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