ai气象预报大模型
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。
盘古大模型:解决行业难题,释放AI生产力 盘古大模型:解决行业难题,释放AI生产力 5大基础大模型,夯实基础能力 5大基础大模型,夯实基础能力 盘古NLP大模型 业界首个超千亿参数的中文预训练大模型 盘古CV大模型 基于海量图像、视频数据和盘古独特技术构筑的视觉基础模型 盘古多模态大模型 融合语言和
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 加速构建企业专属大模型
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
盘古大模型 概览 盘古NLP大模型 盘古CV大模型 盘古多模态大模型 盘古预测大模型 盘古科学计算大模型 概览 盘古NLP大模型 盘古CV大模型 盘古多模态大模型 盘古预测大模型 盘古科学计算大模型 盘古预测大模型 盘古预测大模型 AI for Industries 大模型赋能千行百业
盘古科学计算大模型 盘古科学计算大模型 AI for Industries 大模型赋能千行百业 AI for Industries 大模型赋能千行百业 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,融合AI数据建模和AI方程求解的方法;从海量的数据中提取出数理规律,
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大模型混合云TOP N 场景 大模型混合云TOP N 场景 1对1咨询 了解华为云Stack 大模型行业场景落地三要素 大模型行业场景落地三要素 场景是大模型行业落地的关键所在,而在场景落地过程中,数据、经验和生态是核心要素,数据的数量和质量决定模型效果上限;经验就像“名师指导”
盘古NLP大模型 最贴合行业落地的NLP大模型 盘古CV大模型 赋能行业客户利用少量场景数据对模型微调即可实现特定场景任务 盘古预测大模型 基于神经网络Transformer架构,通过任务理解、模型推荐、模型融合技术,构建通用的预测能力
AI开发平台ModelArts AI开发平台ModelArts 面向开发者的一站式AI开发平台,可快速创建和部署模型,管理全周期AI工作流,助力千行百业智能升级 面向开发者的一站式AI开发平台,可快速创建和部署模型,管理全周期AI工作流,助力千行百业智能升级 重磅发布MaaS大模
《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
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
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
. 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
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
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
华为云盘古大模型 华为云盘古大模型 AI for Industries 大模型重塑千行百业 AI for Industries 大模型重塑千行百业 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
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。
此外,会销系统也是这款产品的一大亮点。企业可以通过平台实现全员任务推广、问卷邀约、流量沉淀,将物料分发与商品表单链接相结合,促进成交转化。数据智能分析功能帮助企业优化推广策略,提高客户粘度和观看满意度。 中小企业在面临市场竞争时,如何提高销售效率和品牌影响力成为关键。智能名片配套服务通过创新
端口。 高斯数据库模型-应用场景 金融核心交易 ERP/CRM 政企OA/办公 金融核心交易 金融核心交易 适用于各类银行核心交易系统分布式改造,数据库的原生分布式能力可以极大的降低改造和迁移工作量。两地三中心等极致高可用能力,可以为核心业务保驾护航。 优势 大容量高扩展:支持T
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ai气象预报大模型
盘古科学计算大模型面向气象、医药、水务、机械、航天航空等领域,融合了AI数据建模和AI方程求解方法。该模型从海量数据中提取数理规律,利用神经网络编码微分方程,通过 AI 模型更快速、更精准地解决科学计算问题。
ModelArts Studio大模型开发平台为用户提供了多种规格的科学计算大模型,以满足不同场景和需求。以下是当前支持的模型清单,您可以根据实际需求选择最合适的模型进行开发和应用。
模型支持区域 |
模型名称 |
说明 |
---|---|---|
西南-贵阳一 |
Pangu-AI4S-Ocean_24h-20241030 |
此版本在Studio上首次发布,用于海洋基础要素预测,支持在线推理、能力调测特性,可以Snt9B3部署,可支持1个推理单元部署推理。 |
Pangu-AI4S-Ocean_Regional_24h-20241030 |
此版本在Studio上首次发布,用于区域海洋基础要素预测,支持预训练、微调、在线推理、能力调测特性,基于Snt9B3支持1个训练单元训练及1个推理单元部署。 |
|
Pangu-AI4S-Ocean_Ecology_24h-20241030 |
此版本在Studio上首次发布,用于海洋生态要素预测,支持在线推理、能力调测特性,基于Snt9B3部署,可支持1个推理单元部署推理。 |
|
Pangu-AI4S-Ocean_Swell_24h-20241030 |
此版本在Studio上首次发布,用于海浪预测,支持在线推理、能力调测特性,基于Snt9B3部署,可支持1个推理单元部署推理。 |
|
Pangu-AI4S-Weather_Precip-20241030 |
此版本在Studio上首次发布,用于降水预测,支持在线推理、能力调测特性,基于Snt9B3部署,支持1个推理单元部署推理。 |
|
Pangu-AI4S-Weather_1h-20241030 |
此版本在Studio上首次发布,用于天气基础要素预测,时间分辨率为1小时,支持预训练、微调、在线推理、能力调测特性,基于Snt9B33,支持1个训练单元训练及1个推理单元部署。 |
|
Pangu-AI4S-Weather_3h-20241030 |
此版本在Studio上首次发布,用于天气基础要素预测,时间分辨率为3小时,支持预训练、微调、在线推理、能力调测特性,基于Snt9B3,支持1个训练单元训练及1个推理单元部署。 |
|
Pangu-AI4S-Weather_6h-20241030 |
此版本在Studio上首次发布,用于天气基础要素预测,时间分辨率为6小时,支持预训练、微调、在线推理、能力调测特性,基于Snt9B3,支持1个训练单元训练及1个推理单元部署。 |
|
Pangu-AI4S-Weather_24h-20241030 |
此版本在Studio上首次发布,用于天气基础要素预测,时间分辨率为24小时,支持预训练、微调、在线推理、能力调测特性,基于Snt9B3,支持1个训练单元训练及1个推理单元部署。 |
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、模型压缩、在线推理和能力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。以下是盘古科学计算大模型支持的具体操作:
模型 |
预训练 |
微调 |
模型压缩 |
在线推理 |
能力调测 |
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Pangu-AI4S-Ocean_24h-20241030 |
- |
- |
- |
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√ |
Pangu-AI4S-Ocean_Regional_24h-20241030 |
√ |
√ |
- |
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Pangu-AI4S-Ocean_Ecology_24h-20241030 |
- |
- |
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√ |
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Pangu-AI4S-Ocean_Swell_24h-20241030 |
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Pangu-AI4S-Weather_Precip-20241030 |
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Pangu-AI4S-Weather_1h-20241030 |
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√ |
Pangu-AI4S-Weather_3h-20241030 |
√ |
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√ |
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Pangu-AI4S-Weather_6h-20241030 |
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√ |
- |
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√ |
Pangu-AI4S-Weather_24h-20241030 |
√ |
√ |
- |
√ |
√ |
ai气象预报大模型常见问题
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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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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