[快速入门]ai大模型的定义
盘古NLP大模型

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盘古预测大模型

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盘古大模型 panguLM

盘古大模型:解决行业难题,释放AI生产力 盘古模型:解决行业难题,释放AI生产力 5基础模型,夯实基础能力 5基础模型,夯实基础能力 盘古NLP模型 业界首个超千亿参数中文预训练模型 盘古CV模型 基于海量图像、视频数据和盘古独特技术构筑视觉基础模型 盘古多模态模型 融合语言和

大模型混合云

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盘古科学计算大模型

ADMET 相关 80 多种成药性质预测以及药物可合成性分数评估,以雷达图方式直观展示,更好地辅助药物分子设计。 基于盘古药物分子模型,在秒级内完成化合物 ADMET 相关 80 多种成药性质预测以及药物可合成性分数评估,以雷达图方式直观展示,更好地辅助药物分子设计。 立即咨询

盘古多模态大模型

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大模型混合云十大场景

模型混合云TOP N 场景 模型混合云TOP N 场景 1对1咨询 了解华为云Stack 模型行业场景落地三要素 模型行业场景落地三要素 场景是模型行业落地关键所在,而在场景落地过程中,数据、经验和生态是核心要素,数据数量和质量决定模型效果上限;经验就像“名师指导”

ModelArts Studio

LangChain、九问、RAG、Agent、Guard等组件化集成,快速构建一站式应用。 模型开发:开箱即用模型开发工具链 模型开发:开箱即用模型开发工具链 模型广场 预置丰富主流开源模型,支持对模型进一步调优、压缩、部署等 模型调优 通过构建符合业务场景训练输入与训练参数,提高在业务场景中的模型效果

工业智能体 - EI企业智能-华为云

盘古NLP模型 最贴合行业落地NLP模型 盘古CV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,构建通用预测能力

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AI大模型 算法备案

《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

AI大模型专业服务

湘江鲲鹏目前在人工智能模型领域拥有算力、数据、算法三关键要素经验积累,构建了模型三个方面的差异化竞争力,盘古模型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完整流程。基于华为盘古提供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

大模型及AI应用配套服务

等,以及整体规划设计(需求、思路、方案、架构、落地周期、预算等)。3. 数据咨询、治理和梳理,数据采集(各业务系统中多种业务模型、网络等等),数据标注,关联关系定义,以及数据导入。4. 基于具体任务和对应数据分布,设计适合微调训练框架和方案;使用不同调参策略和技

天尊大模型AIGC场景解决方案

,满足企业在不同地点工作需求。5、我们保证了业务高质量数据供给。我们工作站拥有强大数据处理能力,可以提供高质量数据,帮助企业做出更好决策。总的来说,太杉天尊模型AIGC场景解决方案具备功能强大、安全可靠、易于使用特点,是政府得力助手,企业重要伙伴。1、数据私有化;

人工智能AI大模型技术研发定制服务

%+,能够为客户提供定制化解决方案。 公司集成了世界领先底层模型,具备打通跨模型和工具链平台能力,采用最新的人工智能技术和算法,能够基于业务场景,支持大规模数据处理和复杂模型训练,根据客户特定需求调整模型参数和功能,确保为客户提供高效、可靠技术服务,以满足业务目标。

博匠行业AI大模型专业服务

择和技术方案设计。提供NLP/CV等模型训练集数据标准设计指导。2. 规划设计:提供需求调研服务,基于盘古模型能力进行科学合理方案设计和模型选择。完成需求调研报告和方案设计报告输出及交付。提供L0盘古模型服务部署方案规划设计及部署实施服务。3. 数据工程:

盘古大模型专家服务

注&撰写根据模型微调数据标注规范,通过配套工具进行数据标注。 八、数据转换与导入 完成数据格式转换,可进行跨网络环境数据导入。 九、调优方案设计 根据模型训练及调优工具和平台,输出模型调优方案。 十、模型训练实施1. 基于模型训练所需云服务,完成大模型训练及微调。2

天尊大模型AIGC场景解决方案配套服务

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序列猴子大模型

出门问问模型“序列猴子”是一款具备多模态生成能力语言模型模型以语言为核心能力体系涵盖“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。出门问问模型“序列猴子”是一款具备多模态生成能力语言模型,模

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ai大模型的定义

应用场景

近年来,AI快速发展并应用到很多领域中,AI新产品掀起一波又一波热潮,AI应用场景越来越多,有自动驾驶、大模型、AIGC、科学AI等不同行业。AI人工智能的实现需要大量的基础设施资源,包括高性能算力,高速存储和网络带宽等基础设施,即“大算力、大存力、大运力”的AI基础大设施底座,让算力发展不要偏斜。

从过去的经典AI,到今天人人谈论的大模型,自动驾驶,我们看到AI模型的参数及AI算力规模呈现出指数级的爆发增长,对存储基础设施也带来全新的挑战。

  1. 高吞吐的数据访问挑战:随着企业使用 GPU/NPU 越来越多,底层存储的 IO 已经跟不上计算能力,企业希望存储系统能提供高吞吐的数据访问能力,充分发挥 GPU/NPU 的计算性能,包括训练数据的读取,以及为了容错做的检查点(以下简称Checkpoint)保存和加载。训练数据的读取要尽量读得快,减少计算对 I/O 的等待,而 Checkpoint主要要求高吞吐、减少训练中断的时间。
  2. 文件接口方式的数据共享访问:由于 AI 架构需要使用到大规模的计算集群(GPU/NPU服务器),集群中的服务器访问的数据来自一个统一的数据源,即一个共享的存储空间。这种共享访问的数据有诸多好处,它可以保证不同服务器上访问数据的一致性,减少不同服务器上分别保留数据带来的数据冗余等。另外以 AI 生态中非常流行的开源深度学习框架PyTorch为例,PyTorch默认会通过文件接口访问数据,AI算法开发人员也习惯使用文件接口,因此文件接口是最友好的共享存储访问方式。

如果您想了解更多本方案相关信息,或在方案使用过程中存在疑问,可通过方案咨询渠道,寻求专业人员支持。

方案架构

针对AI训练场景中面临的问题,华为云提供了基于 对象存储 服务 OBS +高性能文件服务 SFS Turbo的AI云存储解决方案,如所示,华为云高性能文件服务SFS Turbo HPC型支持和OBS数据联动,您可以通过SFS Turbo HPC型文件系统来加速对OBS对象存储中的数据访问,并将生成的结果数据异步持久化到OBS对象存储中长期低成本保存。

图1 基于OBS+SFS Turbo的华为云AI云存储解决方案

方案优势

华为云AI云存储解决方案的主要优势如下所示。

表1 华为云AI云存储解决方案的主要优势

序号

主要优势

详细描述

1

存算分离,资源利用率高

GPU/NPU算力和SFS Turbo存储解耦,各自按需扩容,资源利用率提升。

2

SFS Turbo高性能,加速训练过程

  • 训练数据集高速读取,避免GPU/NPU因存储I/O等待产生空闲,提升GPU/NPU利用率。
  • 大模型TB级Checkpoint文件秒级保存和加载,减少训练任务中断时间。

3

数据导入导出异步化,不占用训练任务时长,无需部署外部迁移工具

  • 训练任务开始前将数据从OBS导入到SFS Turbo,训练过程中写入到SFS Turbo的Checkpoint数据异步导出到OBS,均不占用训练任务时长。
  • SFS Turbo和OBS存储服务之间数据直接导入导出,无需部署外部数据拷贝机器及工具。

4

冷热数据自动流动,降低存储成本

  • SFS Turbo支持自定义数据淘汰策略,冷数据自动分级到OBS,释放高性能存储空间用于接收新的热数据。
  • 访问冷数据时SFS Turbo从OBS自动加载数据提升访问性能。

5

AI开发平台 、生态兼容

pytorch、mindspore等主流AI应用框架,kubernetes容器引擎、算法开发场景通过文件语义访问共享数据,无需适配开发。

如果您想了解更多本方案相关信息,或在方案使用过程中存在疑问,可通过方案咨询渠道,寻求专业人员支持。

ai大模型的定义常见问题

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。

  • 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。

  • OBS使用PUT操作为桶设置自定义域名,设置成功之后,用户访问桶的自定义域名就能访问到桶。必须保证此自定义域名通过DNS能够正确解析到OBS服务。

  • OBS使用DELETE操作来删除桶的自定义域名。

  • 本次Serverless应用中心上线文生图应用,用户无需下载源代码、了解各种安装部署知识、安装复杂的依赖,通过华为云Serverless应用中心即可一键创建AI文生图应用,体验 “0” 构建门槛、“0” 资源闲置并具备极致弹性的Serverless AI绘图能力。

  • 在自然语言处理(NLP)领域中,使用语言模型预训练方法在多项NLP任务上都获得了不错的提升,广泛受到了各界的关注。本课程将简单介绍一下预训练的思想,几个代表性模型和它们之间的关系。