盘古大模型

 

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。

 
 

    华为云AI大模型 更多内容
  • ModelArts Studio大模型开发平台使用流程

    开发盘古科学计算模型 训练科学计算模型 进行模型的训练,如预训练、微调等训练方式。 训练科学计算模型 部署科学计算模型 部署后的模型可进行调用操作。 部署科学计算模型 调用科学计算模型 支持“能力调测”功能与API两种方式调用模型。 调用科学计算模型 管理盘古模型空间资产

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  • NLP大模型训练流程与选择建议

    NLP模型训练流程与选择建议 NLP模型训练流程介绍 NLP模型专门用于处理和理解人类语言。它能够执行多种任务,如对话问答、文案生成和阅读理解,同时具备逻辑推理、代码生成和插件调用等高级功能。 NLP模型的训练分为两个关键阶段:预训练和微调。 预训练阶段:在这一阶段,模型通过

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  • 使用“能力调测”调用NLP大模型

    使用“能力调测”调用NLP模型 平台提供的“能力调测”功能支持用户直接调用预置模型或经过训练的模型。使用该功能前,需完成模型的部署操作,详见创建NLP模型部署任务。 NLP模型支持文本对话能力,在输入框中输入问题,模型就会返回对应的答案内容。 图1 调测NLP模型 表1 NLP模型能力调测参数说明

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  • 查看科学计算大模型部署任务详情

    查看科学计算模型部署任务详情 部署任务创建成功后,可以在“模型开发 > 模型部署”页面查看模型的部署状态。 当状态依次显示为“初始化 > 部署中 > 运行中”时,表示模型已成功部署,可以进行调用。 此过程可能需要较长时间,请耐心等待。在此过程中,可单击模型名称可进入详情页,查看

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  • 附录:Standard大模型推理常见问题

    self.inv_freq.npu() 问题7:使用Qwen2-7B、Qwen2-72B模型有精度问题,重复输出感叹号 检查【配置环境变量】章节中,高精度模式的环境变量是否开启 父主题: 主流开源模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.908)

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  • 附录:Standard大模型推理常见问题

    self.inv_freq.npu() 问题7:使用Qwen2-7B、Qwen2-72B模型有精度问题,重复输出感叹号 检查【配置环境变量】章节中,高精度模式的环境变量是否开启 父主题: 主流开源模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.909)

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  • 附录:大模型推理standard常见问题

    附录:模型推理standard常见问题 问题1:在推理预测过程中遇到NPU out of memory。 解决方法:调整推理服务启动时的显存利用率,将--gpu-memory-utilization的值调小。 问题2:在推理预测过程中遇到ValueError:User-specified

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  • 大模型微调需要的数据有要求吗?

    模型微调需要的数据有要求吗? AI原生应用引擎用于模型微调的数据集任务领域为“ 自然语言处理 ”、数据集格式为“对话文本”。 文件内容要求为标准json数组,例如: [{"instruction": "aaa", "input": "aaa", "output": "aaa"},{"instruction":

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  • 创建科学计算大模型训练任务

    计算模型”。模型选择完成后,参考表1、表2完成训练参数设置,启动模型训练。 表1 科学计算模型(中期天气要素预测)训练参数说明 参数分类 参数名称 参数说明 训练配置 模型来源 选择“盘古模型”。 模型类型 选择“科学计算模型”。 场景 选择“中期天气要素预测”。 训练类型

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  • 计费说明

    云存储AI模型性能诊断与优化服务 SFS Turbo AI模型性能诊断与优化服务基础包 针对百卡以内规模的AI模型训练与推理场景 华为云国内优先提供远程服务,会结合项目需求,提供连续的、不超过2人天的现场驻场服 352,800.00 每套 SFS Turbo AI模型性能诊断与优化服务增量包

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  • 概述

    概述 盘古模型整合华为云强大的计算和数据资源,将先进的AI算法集成在预训练模型中,打造出具有深度语义理解与生成能力的人工智能语言模型。可进行对话互动、回答问题、协助创作。 盘古模型(NLP模型、科学计算模型)在ModelArts Studio模型开发平台部署后,可以通过API调用推理接口。

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  • 科学计算大模型训练流程与选择建议

    科学计算模型训练流程与选择建议 科学计算模型训练流程介绍 科学计算模型主要用于。 科学计算模型的训练主要分为两个阶段:预训练与微调。 预训练阶段:预训练是模型学习基础知识的过程,基于大规模通用数据集进行。例如,在区域海洋要素预测中,可以重新定义深海变量、海表变量,调整深度

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  • 盘古大模型是否可以自定义人设

    盘古模型是否可以自定义人设 模型支持设置人设,在用户调用对话问答(chat/completions)API时,可以将“role”参数设置为system,让模型按预设的人设风格回答问题。例如,以下示例要求模型以幼儿园老师的风格回答问题。 { "messages": [

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  • 使用“能力调测”调用科学计算大模型

    使用“能力调测”调用科学计算模型 平台提供的“能力调测”功能支持用户直接调用预置模型或经过训练的模型。使用该功能前,需完成模型的部署操作,详见创建科学计算模型部署任务。 科学计算模型支持全球中期天气要素预测、全球中期降水预测、全球海洋要素、区域海洋要素、全球海洋生态、全球海

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  • 调用盘古NLP大模型API实现文本对话

    调用盘古NLP模型API实现文本对话前,请确保您已完成NLP模型的部署操作,详见《用户指南》“开发盘古NLP模型 > 部署NLP模型 > 创建NLP模型部署任务”。 操作流程 登录ModelArts Studio模型开发平台,进入所需空间。 获取调用路径及部署ID。单击左侧“模型开发

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  • 查看科学计算大模型训练状态与指标

    查看科学计算模型训练状态与指标 查看模型训练状态 模型启动训练后,可以在模型训练列表中查看训练任务的状态,单击任务名称可以进入详情页查看训练指标、训练任务详情和训练日志。 表1 训练状态说明 训练状态 训练状态含义 已发布 模型已经训练完成并进行发布,用户可以使用模型进行部署、推理操作。

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  • MaaS大模型即服务平台功能介绍

    MaaS模型即服务平台功能介绍 对于普通企业来说,模型开发不仅需要强大的算力,还需要学习训练、部署的相关参数配置和规格选择等专业知识。ModelArts Studio模型即服务平台(后续简称为MaaS服务)作为一个面向客户的模型服务化平台,提供简单易用的模型开发工具链,支

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  • 如何评估微调后的盘古大模型是否正常

    如何评估微调后的盘古模型是否正常 评估模型效果的方法有很多,通常可以从以下几个方面来评估模型训练效果: Loss曲线:通过Loss曲线的变化趋势来评估训练效果,确认训练过程是否出现了过拟合或欠拟合等异常情况。 模型评估:使用平台的“模型评估”功能,“模型评估”将对您之前上传的测

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  • 如何判断盘古大模型训练状态是否正常

    如何判断盘古模型训练状态是否正常 判断训练状态是否正常,通常可以通过观察训练过程中Loss(损失函数值)的变化趋势。损失函数是一种衡量模型预测结果和真实结果之间的差距的指标,正常情况下越小越好。 您可以从平台的训练日志中获取到每一步的Loss,并绘制成Loss曲线,来观察其变化

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  • 通过Function Calling扩展大语言模型交互能力

    通过Function Calling扩展语言模型交互能力 Function Calling介绍 在Dify中配置支持Function Calling的模型使用 通过Function Calling扩展语言模型对外部环境的理解

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  • 方案概述

    是容联云最新打造的一款基于模型话术挖掘及推荐的AI产品。基于历史会话数据和企业知识文档从0到100构建话术库,跨越从无到有;实现新话术技巧挖掘推荐,完成从有到优。容犀Copilot 致力于利用 AI 技术实现客服工作的自动化和智能化,成为销售和客服的实时AI指引员。 容联云容犀Copilot智能平台可以帮助企业实现:

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