什么是盘古大模型服务
盘古大模型服务简介
盘古大模型服务以“模型能力+开发平台”为核心架构，整体涵盖盘古系列大模型与ModelArts Studio 大模型开发平台两大板块，形成从模型供给到全流程开发的完整服务闭环，具体内容如下：
一、盘古系列大模型：多维度覆盖场景需求
盘古系列大模型围绕 “基础能力支撑 - 行业场景适配 - 专业需求落地 - 外部补充拓展” 的逻辑，构建了多层次模型矩阵，满足不同领域的应用需求：
- 盘古基础大模型：核心能力底座
作为整个模型体系的基础支撑，盘古基础大模型提供核心基础能力模型，为上层模型开发与应用提供底层技术保障，具体包括：
- CV（计算机视觉）模型：覆盖图像识别、检测、分割等视觉类应用；
- 三方大模型：拓展能力边界
为进一步丰富模型选择、满足多样化场景需求，引入外部优质模型资源，目前已涵盖 DeepSeek、通义千问系列模型，与盘古自有模型形成互补，覆盖更多细分应用场景。
二、ModelArts Studio 大模型开发平台：全流程开发支撑
ModelArts Studio 定位为 “一站式大模型工具链平台”，以 “支持百模千态” 为目标，构建了数据、模型的开发体系，为大模型的全生命周期开发提供工具支撑，具体工具链如下：
- 数据工程工具链：保障训练数据质量
数据是大模型训练的核心基础，该工具链围绕 “数据全流程管理” 设计，具备七大核心功能：数据获取、数据清洗、数据合成、数据标注、数据评估、数据配比、数据发布与管理。
通过自动化质量检测与数据清洗能力，可对原始数据进行优化，确保数据的质量与一致性；同时支持多格式数据的高效收集与处理，满足不同训练、评测任务的需求，并提供强大的数据存储与管理能力，为大模型训练提供稳定、高质量的数据支撑。
- 模型开发工具链：核心开发全流程覆盖
作为盘古大模型服务的核心组件，该工具链提供 “从模型创建到部署” 的一站式解决方案，涵盖五大关键功能：模型训练、模型压缩、模型部署、模型评测、模型推理。
依托高效的推理性能优化技术与跨平台迁移工具，可保障模型在不同硬件环境、应用场景中的高效运行，降低模型开发与落地的技术难度。
盘古大模型与ModelArts Studio大模型开发平台关系
盘古大模型通过ModelArts Studio大模型开发平台承载，用户在平台上可以使用自己的数据训练和微调模型，可对训练的模型进行压缩、评测、部署，也可以在平台上创建自己的Agent应用。
