ai大模型训练
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
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 十大创新技术 加速构建企业专属大模型 围绕企业大模型构建关键过程,聚焦根技术,为AI原生系统性创新 围绕企业大模型构建关键过程,聚焦根技术,为AI原生系统性创新 多样性算力调度
挖掘数据规律和背后趋势,更好实现智能决策 插件应用集成 通过插件开发模型,与预置插件相匹配使用,快速集成应用,灵活匹配不同的业务场景 为什么选择盘古NLP大模型 超千亿大模型参数 超千亿大模型参数 超千亿参数的中文预训练大模型,它利用大数据预训练、对多源丰富知识相结合,并通过持续
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,
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 盘古多模态大模型 盘古多模态大模型 AI for Industries 大模型重塑千行百业
稳定安全的算力底座,极快至简的模型训练 稳定安全的算力底座,极快至简的模型训练 支持万节点计算集群管理 大规模分布式训练能力,加速大模型研发 零代码自动学习,AI应用高灵活、低门槛 零代码自动学习,AI应用高灵活、低门槛 可根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型 支持图像分
支持三方开源大模型,加速客户大模型业务上线 构建大模型应用开发工具链,使能大模型开箱即用 构建大模型应用开发工具链,完善云上数据清洗|模型微调|部署|Prompt|评测|Agent,大模型应用开发效率提升; 原生昇腾云组件Agent,构建“大模型+云组件”组合竞争力,如搜索Agent,大数据Agent等,使能云上存量用户零迁移构建大模型应用;
Studio大模型即服务平台 ModelArts Studio大模型即服务平台 聚焦优质大模型全场景性能精度提升,构建云上大模型一站式模型开发托管服务,践行大模型即服务MaaS(Model-as-a-Service)理念。 聚焦优质大模型全场景性能精度提升,构建云上大模型一站式模型
《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
&撰写根据大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 完成数据格式的转换,可进行跨网络环境的数据导入。 九、调优方案设计 根据大模型训练及调优工具和平台,输出大模型调优方案。 十、模型训练实施1. 基于大模型训练所需的云服务,完成大模型训练及微调。2.
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
,只需人工提供极少量的标注数据,通过平台的自动标注功能,能够提升50%的标注效率,节省人力及时间成本;3、解决模型训练门槛高问题,可视化的模型训练界面,自动推荐训练参数,5分钟快速上手,模型训练成本降低70%;4、克服算法只能解决单一业务场景问题,通过拖拽的方式将多个模型串联起来
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
调试分布式训练。 了解更多 收起 展开 模型训练加速 收起 展开 针对AI训练场景中大模型Checkpoint保存和加载带来的I/O挑战,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。 了解更多 模型训练最佳实践示例 模型训练入门级使用教程,小白也能快速上手。
ModelArts训练管理 ModelArts训练管理 ModelArts训练管理模块用于创建训练作业、查看训练情况以及管理训练版本。在训练模块的统一管理下,方便用户试验算法、数据和超参数的各种组合,便于追踪最佳的模型与输入配置,您可以通过不同版本间的评估指标比较,确定最佳训练作业。 Mo
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训练之超参搜索 ModelArts训练之超参搜索 ModelArts训练中新增了超参搜索功能,自动实现模型超参搜索,为您的模型匹配最优的超参。ModelArts支持的超参搜索功能,在无需算法工程师介入的情况下,即可自动进行超参的调优,在速度和精度上超过人工调优。 Mo
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
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。
使用MindSpore训练手写数字识别模型 基于昇腾AI处理器的算子开发 使用MindSpore训练手写数字识别模型 基于昇腾AI处理器的算子开发 在线课程 体系化的培训课程,快速完成学习覆盖,让您轻松上云 AI基础 AI基础课程--概览 AI基础课程--Python编程知识 AI基础课程--数学基础知识
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
类型对象全景图 AI全栈成长计划-AI进阶篇 什么是数据集 2019大学生ICT大赛加分赛人工智能测试题 查看更多 收起
ai大模型训练
在最佳实践文档中,提供了针对多种场景、多种AI引擎的 ModelArts 案例,方便您通过如下案例快速了解使用ModelArts完成AI开发的流程和操作。
LLM大语言模型训练推理场景
样例 |
场景 |
说明 |
---|---|---|
预训练、SFT全参微调训练、LoRA微调训练 |
介绍主流的开源大模型Llama系列、Qwen系列、Yi系列、Baichuan系列、ChatGLM系列等基于ModelArts DevServer的训练过程,训练使用PyTorch框架和昇腾NPU计算资源。训练后的模型可用于推理部署,搭建大模型问答助手。 |
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预训练、SFT全参微调训练、LoRA微调训练 |
介绍主流的开源大模型Llama系列、Qwen系列、Yi系列、Baichuan系列、ChatGLM系列等基于ModelArts Standard的训练过程,训练使用PyTorch框架和昇腾NPU计算资源。 训练后的模型可用于推理部署,搭建大模型问答助手。 |
推理部署、推理性能测试、推理精度测试、推理模型量化 |
介绍主流的开源大模型Llama系列、Qwen系列、Yi系列、Baichuan系列、ChatGLM系列等基于ModelArts DevServer的推理部署过程,推理使用PyTorch框架和昇腾NPU计算资源。 启动推理服务后,可用于搭建大模型问答助手。 |
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推理部署、推理性能测试、推理精度测试、推理模型量化 |
介绍主流的开源大模型Llama系列、Qwen系列、Yi系列、Baichuan系列、ChatGLM系列等基于ModelArts Standard的推理部署过程,推理使用PyTorch框架和昇腾NPU计算资源。 启动推理服务后,可用于搭建大模型问答助手。 |
多模态模型场景
样例 |
场景 |
说明 |
---|---|---|
Qwen-VL基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch NPU训练指导(6.3.912) Qwen-VL模型基于Standard+OBS适配PyTorch NPU训练指导(6.3.912) Qwen-VL基于DevServer适配PyTorch NPU的Finetune训练指导(6.3.912) Qwen-VL基于DevServer适配Pytorch NPU的推理指导(6.3.909) MiniCPM-V2.6基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导(6.3.912) MiniCPM-V2.0推理及LoRA微调基于DevServer适配PyTorch NPU指导(6.3.910) InternVL2基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导(6.3.912) LLaVA-NeXT基于DevServer适配Pytorch NPU训练微调指导(6.3.912) LLaVA模型基于DevServer适配PyTorch NPU预训练指导(6.3.912) LLaVA模型基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导(6.3.906) Llama 3.2-Vision基于DevServer适配Pytorch NPU训练微调指导(6.3.912) |
Qwen-VL、MiniCPM-V2系列、InternVL2、LLaVA-NeXT、LLaVA、Llama 3.2-Vision、LLaMA-VID、moondream2等模型的训练或推理 |
介绍常见多模态模型使用PyTorch框架和昇腾NPU计算资源,基于ModelArts DevServer或者Standard的训练或推理过程。 |
文生图模型训练推理场景
样例 |
场景 |
说明 |
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SDXL、SD1.5模型训练 |
介绍AIGC模型SDXL、SD1.5基于ModelArts DevServer的训练过程,训练使用PyTorch框架和昇腾NPU计算资源。训练后的模型可用于推理部署,应用于文生图场景。 |
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SDXL、SD1.5模型推理 |
介绍AIGC模型SDXL、SD1.5基于ModelArts DevServer的推理过程,推理使用PyTorch框架和昇腾NPU计算资源。 启动推理服务后,可应用于文生图场景。 |
|
Open-Clip模型训练 |
介绍Open-Clip模型基于ModelArts DevServer的训练过程,训练使用PyTorch框架和昇腾NPU计算资源。 应用于AIGC和多模态视频编码器。 |
文生视频场景
样例 |
场景 |
说明 |
---|---|---|
CogVideo模型、Open-Sora模型训练推理 |
介绍CogVideo、Open-Sora-Plan、Open-Sora1.2模型基于ModelArts DevServer的训练推理过程,训练使用PyTorch框架和昇腾NPU计算资源。 训练后的模型可用于推理部署,应用于文生视频场景。 |
数字人场景
样例 |
场景 |
说明 |
---|---|---|
Wav2Lip,人脸说话视频模型,训练、推理 |
Wav2Lip是一种基于对抗生成网络的由语音驱动的人脸说话视频生成模型。主要应用于数字人场景。不仅可以基于静态图像来输出与目标语音匹配的唇形同步视频,还可以直接将动态的视频进行唇形转换,输出与输入语音匹配的视频,俗称“对口型”。该技术的主要作用就是在将音频与图片、音频与视频进行合成时,口型能够自然。 案例主要介绍如何基于ModelArts DevServer上的昇腾NPU资源进行模型训练推理。 |
内容审核 场景
样例 |
场景 |
说明 |
---|---|---|
Bert基于DevServer适配MindSpore Lite推理指导(6.3.910) |
Bert、Yolov8、Paraformer等内容审核模型推理 |
案例主要介绍内容审核场景的相关模型如何基于ModelArts DevServer上的昇腾NPU资源进行模型推理。 |
ModelArts Standard权限配置
样例 |
对应功能 |
场景 |
说明 |
---|---|---|---|
IAM 权限配置、权限管理 |
为子账号配置权限 |
当一个华为云账号下需创建多个IAM子账号时,可参考此样例,为IAM子账号赋予使用ModelArts所需的权限。避免IAM子账号因权限问题导致使用时出现异常。 |
ModelArts Standard自动学习案例
ModelArts Standard开发环境案例
样例 |
对应功能 |
场景 |
说明 |
|
---|---|---|---|---|
- |
环境迁移 |
开发环境 |
本案例介绍如何将Notebook的Conda环境迁移到SFS磁盘上。 |
|
MindSpore |
VS Code Toolkit工具 |
目标检测 |
本案例以Ascend Model Zoo为例,介绍如何通过VS Code插件及ModelArts Notebook进行云端数据调试及模型开发。 |
ModelArts Standard模型训练案例
样例 |
镜像 |
对应功能 |
场景 |
说明 |
---|---|---|---|---|
PyTorch |
自定义算法 |
手写数字识别 |
使用用户自己的算法,训练得到手写数字识别模型,并部署后进行预测。 |
|
PyTorch |
镜像制作 自定义镜像训练 |
- |
此案例介绍如何从0到1制作镜像,并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是PyTorch,训练使用的资源是CPU或GPU。 |
|
MPI |
镜像制作 自定义镜像训练 |
- |
此案例介绍如何从0到1制作镜像,并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是MPI,训练使用的资源是CPU或GPU。 |
|
Tensorflow |
镜像制作 自定义镜像训练 |
- |
此案例介绍如何从0到1制作镜像,并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是Tensorflow,训练使用的资源是GPU。 |
|
MindSpore |
镜像制作 自定义镜像训练 |
- |
此案例介绍如何从0到1制作镜像,并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是MindSpore,训练使用的资源是NPU。 |
ModelArts Standard推理部署
样例 |
对应功能 |
场景 |
说明 |
---|---|---|---|
在线服务 |
物体检测 |
此案例以“商超商品识别”模型为例,完成从AI Gallery订阅模型,到ModelArts一键部署为在线服务的 免费体验 过程。 |
|
第三方框架 推理部署 |
- |
ModelArts支持第三方的推理框架在ModelArts上部署,本文以TFServing框架、Triton框架为例,介绍如何迁移到推理自定义引擎。 |
第三方案例列表
第三方案例来源为华为云开发者社区“云驻计划”。由于ModelArts产品的持续更新和迭代,第三方案例中的界面和步骤可能因时效性而与最新产品有所差异,仅供学习和参考。
ai大模型训练常见问题
更多常见问题 >>-
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。
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ModelArts模型训练旨在提升开发者模型训练的开发效率及训练性能。提供了可视化作业管理、资源管理、版本管理等功能,基于机器学习算法及强化学习的模型训练自动超参调优;预置和调优常用模型,简化模型开发和全流程训练管理。
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训练管理模块是ModelArts不可或缺的功能模块,用于创建训练作业、查看训练情况以及管理训练版本。模型训练是一个不断迭代和优化的过程。在训练模块的统一管理下,方便用户试验算法、数据和超参数的各种组合,便于追踪最佳的模型与输入配置,您可以通过不同版本间的评估指标比较,确定最佳训练作业。
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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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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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本实验指导用户在短时间内,了解和熟悉使用ModelArts进行模型开发和训练的基本流程,并利用ModelArts训练管理服务完成一次训练任务。
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