什么叫ai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。
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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”
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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
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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
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什么叫ai大模型
什么是AI开发
AI(人工智能)是通过机器来模拟人类认识能力的一种科技能力。AI最核心的能力就是根据给定的输入做出判断或预测。
AI开发的目的是什么
AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼,从而总结得到研究对象的内在规律。
对数据进行分析,一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法,对收集的大量数据进行计算、分析、汇总和整理,以求最大化地开发数据价值,发挥数据作用。
AI开发的基本流程
AI开发的基本流程通常可以归纳为几个步骤:确定目的、准备数据、训练模型、评估模型、部署模型。
- 确定目的
在开始AI开发之前,必须明确要分析什么?要解决什么问题?商业目的是什么?基于商业的理解,整理AI开发框架和思路。例如,图像分类、物体检测等等。不同的项目对数据的要求,使用的AI开发手段也是不一样的。
- 准备数据
数据准备主要是指收集和预处理数据的过程。
按照确定的分析目的,有目的性的收集、整合相关数据,数据准备是AI开发的一个基础。此时最重要的是保证获取数据的真实可靠性。而事实上,不能一次性将所有数据都采集全,因此,在数据标注阶段你可能会发现还缺少某一部分数据源,反复调整优化。
- 训练模型
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。
业界主流的AI引擎有TensorFlow、PyTorch、MindSpore等,大量的开发者基于主流AI引擎,开发并训练其业务所需的模型。
- 评估模型
训练得到模型之后,整个开发过程还不算结束,需要对模型进行评估和考察。经常不能一次性获得一个满意的模型,需要反复的调整算法参数、数据,不断评估训练生成的模型。
一些常用的指标,如准确率、召回率、AUC等,能帮助您有效的评估,最终获得一个满意的模型。
- 部署模型
模型的开发训练,是基于之前的已有数据(有可能是测试数据),而在得到一个满意的模型之后,需要将其应用到正式的实际数据或新产生数据中,进行预测、评价、或以可视化和报表的形式把数据中的高价值信息以精辟易懂的形式提供给决策人员,帮助其制定更加正确的商业策略。
什么叫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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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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产品模型用于描述设备具备的能力和特性。开发者通过定义产品模型,在物联网平台构建一款设备的抽象模型,使平台理解该款设备支持的服务、属性、命令等信息,如颜色、开关等。当定义完一款产品模型后,在进行注册设备时,就可以使用在控制台上定义的产品模型。
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