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大模型管理平臺整體流程
大語言模型整體運維流程
大語言模型微調數(shù)據(jù)準備
平臺功能
數(shù)據(jù)集管理

支持對各行各業(yè)垂直場景的專有數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一化管理和標注，支持業(yè)務側反饋數(shù)據(jù)回流，用于模型微調及強化學習訓練

問答數(shù)據(jù)管理
多格式支持
對象存儲導入
專有數(shù)據(jù)微調
數(shù)據(jù)標注
預標注
業(yè)務數(shù)據(jù)回流
人工審核
模型微調

覆蓋自研曹植大語言模型，另附多種開源大模型，如LLaMA2、ChatGLM、baichuan、InternLM增加模型選擇維度，并支持擴展

多基座模型
內置自研模型
開源模型支持
模型擴展
模型量化
SFT微調訓練
多樣訓練方式
參數(shù)配置
模型服務

精準、快捷地選擇需要上線服務的模型，可選經(jīng)過微調的模型、曹植基座模型、量化后的模型

接口封裝
基座模型切換
服務日志
服務監(jiān)控
數(shù)據(jù)回流配置
支持熱切換
在線測試
異構GPU
Prompt指令管理

支持根據(jù)業(yè)務側的實際場景需求定義針對性的Prompt模板，內含部分參數(shù)，調用時只需輸入對應參數(shù)即可獲取完整Prompt

參數(shù)自定義
內容自由編輯
內含參數(shù)
綁定服務
指令調試
兼容下游應用
靈活調用
指令工程
模型管理

根據(jù)垂直業(yè)務場景需求，建立針對性的模型組，選取合適的數(shù)據(jù)集進行模型訓練、版本迭代，為服務上線提供模型選擇

豐富預置模型供選擇

自研曹植大語言模型，提供了7B、33B兩種參數(shù)規(guī)格模型供選擇；另附多種開源大模型，如LLaMA2、ChatGLM、baichuan、InternLM增加模型選擇維度，并支持擴展

垂直場景下模型訓練

支持根據(jù)特定垂直場景創(chuàng)建模型組，在此基礎上迭代專用垂直場景模型，多種基礎模型、多基礎版本靈活選擇

多樣化訓練方式

多樣化訓練模式適應不同場景需求，支持多種模型訓練方式

多模式超參數(shù)配置

多種參數(shù)配置模式適配不同的目標使用人群，易上手、高效、便捷，支持多模式超參數(shù)配置

產(chǎn)品優(yōu)勢

強大的多模型接入能力

統(tǒng)一的模型管理倉庫，對企業(yè)外部模型或第三方開源大語言模型的兼容能力強大， 實現(xiàn)多模型并聯(lián)Ensemble，類MoE模型的輸出效果

規(guī)范的模型訓練流程

幫助企業(yè)在進行大模型調優(yōu)訓練運維時構建規(guī)范的執(zhí)行流程及科學引導式操作步驟，涉及從數(shù)據(jù)同步加工、模型開發(fā)訓練評估到模型發(fā)布上線等相關環(huán)節(jié)

信創(chuàng)及異構資源兼容性強

全面信創(chuàng)兼容，支持眾多國產(chǎn)AI芯片、GPU加速卡；具備異構計算能力，具備可擴展性

業(yè)務需求響應快，開發(fā)周期短

對企業(yè)各業(yè)務線、眾多環(huán)節(jié)的模型訓練訴求響應迅速，體系化的指令Prompt模板構建交互方案，實現(xiàn)快速準確的Prompt自定義構建、應用

應用場景

智能寫作

基于強大的曹植大模型生成能力和對專業(yè)領域寫作的深度理解的智能寫作平臺。具備文本自動生成模板一鍵成稿、智能文段改寫、智能文本審查、步驟式引導寫作等功能，能夠自動創(chuàng)建符合專業(yè)標準的文檔，并提供多種寫作工具和管理模塊，實現(xiàn)全流程、一體化的寫作體驗。

智能知識問答

通過大模型及深度學習、自然語言理解，提供即時、準確的信息檢索和問題解答服務。能夠理解復雜查詢意圖，從海量數(shù)據(jù)中提取相關知識，支持多語言和跨領域問答，為用戶提供便捷的知識獲取方式，廣泛應用于智能助手、在線客服。

內容生產(chǎn)助手

結合大模型的文本生成能力，可以用于輔助、自動撰寫和編輯文章、創(chuàng)作內容或生成創(chuàng)意文案，提供寫作靈感，提高內容生產(chǎn)效率。通過構建索引吸收大量數(shù)據(jù)，理解用戶需求，定制個性化內容，提高創(chuàng)作效率，同時確保信息的準確性和吸引力。

智能知識管理

基于曹植大語言模型 + 知識圖譜輔助企業(yè)搭建更加智能化、人性化的新一代的知識管理系統(tǒng)，幫助企業(yè)用戶快速、高效、便捷的實現(xiàn)知識獲取、共享、應用和創(chuàng)新， 提高企業(yè)整體知識管理水平，賦能業(yè)務并創(chuàng)造更大的業(yè)務價值。

智能數(shù)據(jù)庫問答

提供智能數(shù)據(jù)庫問答（NL2SQL），通過口語對話，即可生成SQL語句并自動執(zhí)行，智能查詢數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)。利用大模型及獨家的算法工程確保實時數(shù)據(jù)查詢理解正確，還可二次驗證數(shù)據(jù)的準確性，真正實現(xiàn)對話即數(shù)據(jù)分析的業(yè)務應用。

智能文檔審閱

大模型結合自然語言處理、深度學習、計算機視覺等技術，打造全新的文檔一體化智能文檔處理平臺，能提供自動抽取文檔的關鍵信息、 對比文檔之間的差異、審核文檔潛在風險、識別提取文檔中的表格等功能。

更多場景……

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MoE大模型一鍵訓練！達觀大模型管理平臺新功能驚艷發(fā)布！
在當下MoE架構模型可能成為主流趨勢的背景下，達觀大模型管理平臺為了滿足用戶多樣化模型管理需求，此次帶來了2大內容更新，除了更大參數(shù)量級的70B曹植模型，更重量級的是上線全新曹植MoE模型，獨家支持在平臺上完成MoE大模型私有化部署、一鍵訓練，支持用戶對曹植MoE模型進行和常規(guī)模型同樣的SFT微調……
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持續(xù)提升專業(yè)場景寫作體驗-曹植大模型管理平臺的創(chuàng)新應用實踐
在實際智能寫作場景中，模型輸出效果未能始終滿足業(yè)務需求，存在一系列挑戰(zhàn)需要應對。這些挑戰(zhàn)主要包括：01缺少模型訓練規(guī)范流程：傳統(tǒng)的大模型在輸出內容時可能未能達到業(yè)務的專業(yè)標準，缺乏領域特定的深度知識，從數(shù)據(jù)同步加工、模型開發(fā)訓練評估到模型發(fā)布上線，整體開發(fā)過程中涉及到多種角色……
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業(yè)內首創(chuàng)多模并聯(lián)Ensemble架構大模型管理平臺快速構建場景專用模型
自達觀數(shù)據(jù)2023年3月宣布研發(fā)大語言模型以來，一直積極探索大語言模型的專業(yè)化、特長化和產(chǎn)品化，并在7月7日世界人工智能大會上，正式推出具有長文本、多語言、垂直化三大特點的專用國產(chǎn)“曹植”大語言模型，并創(chuàng)新性地采用了多模型并聯(lián)（Ensemble）架構，可以通過將不同參數(shù)規(guī)模和不同類型的模型相結合……
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達觀大模型管理平臺

曹植大模型管理平臺（LLMP，large language model platform）可應用于對自研及開源大模型集中管理、調度、擴展；實現(xiàn)模型fine-tuning；實現(xiàn)訓練數(shù)據(jù)管理、模型訓練、模型評估、模型服務、指令Prompt工程、模型訓練監(jiān)控、GPU集群監(jiān)控等的全方位管理，廣泛應用于金融、工業(yè)制造、政府等具有文本內容生成場景、知識管理及問答場景的行業(yè)，為企業(yè)構建規(guī)范的大模型管理及訓練執(zhí)行流程，將數(shù)據(jù)、模型、服務、指令管理及系統(tǒng)監(jiān)控等流程規(guī)范化并實現(xiàn)有效閉環(huán)，手把手式引導企業(yè)構建完善的大模型運維模式及管理體系。

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大模型管理平臺整體流程

大語言模型整體運維流程
大語言模型微調數(shù)據(jù)準備

平臺功能

數(shù)據(jù)集管理

支持對各行各業(yè)垂直場景的專有數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一化管理和標注，支持業(yè)務側反饋數(shù)據(jù)回流，用于模型微調及強化學習訓練

問答數(shù)據(jù)管理
多格式支持
對象存儲導入
專有數(shù)據(jù)微調
數(shù)據(jù)標注
預標注
業(yè)務數(shù)據(jù)回流
人工審核

模型微調

覆蓋自研曹植大語言模型，另附多種開源大模型，如LLaMA2、ChatGLM、baichuan、InternLM增加模型選擇維度，并支持擴展

多基座模型
內置自研模型
開源模型支持
模型擴展
模型量化
SFT微調訓練
多樣訓練方式
參數(shù)配置

模型服務

精準、快捷地選擇需要上線服務的模型，可選經(jīng)過微調的模型、曹植基座模型、量化后的模型

接口封裝
基座模型切換
服務日志
服務監(jiān)控
數(shù)據(jù)回流配置
支持熱切換
在線測試
異構GPU

Prompt指令管理

支持根據(jù)業(yè)務側的實際場景需求定義針對性的Prompt模板，內含部分參數(shù)，調用時只需輸入對應參數(shù)即可獲取完整Prompt

參數(shù)自定義
內容自由編輯
內含參數(shù)
綁定服務
指令調試
兼容下游應用
靈活調用
指令工程

模型管理

根據(jù)垂直業(yè)務場景需求，建立針對性的模型組，選取合適的數(shù)據(jù)集進行模型訓練、版本迭代，為服務上線提供模型選擇

豐富預置模型供選擇

自研曹植大語言模型，提供了7B、33B兩種參數(shù)規(guī)格模型供選擇；另附多種開源大模型，如LLaMA2、ChatGLM、baichuan、InternLM增加模型選擇維度，并支持擴展

垂直場景下模型訓練

支持根據(jù)特定垂直場景創(chuàng)建模型組，在此基礎上迭代專用垂直場景模型，多種基礎模型、多基礎版本靈活選擇

多樣化訓練方式

多樣化訓練模式適應不同場景需求，支持多種模型訓練方式

多模式超參數(shù)配置

多種參數(shù)配置模式適配不同的目標使用人群，易上手、高效、便捷，支持多模式超參數(shù)配置

產(chǎn)品優(yōu)勢

強大的多模型接入能力

統(tǒng)一的模型管理倉庫，對企業(yè)外部模型或第三方開源大語言模型的兼容能力強大， 實現(xiàn)多模型并聯(lián)Ensemble，類MoE模型的輸出效果

規(guī)范的模型訓練流程

幫助企業(yè)在進行大模型調優(yōu)訓練運維時構建規(guī)范的執(zhí)行流程及科學引導式操作步驟，涉及從數(shù)據(jù)同步加工、模型開發(fā)訓練評估到模型發(fā)布上線等相關環(huán)節(jié)

信創(chuàng)及異構資源兼容性強

全面信創(chuàng)兼容，支持眾多國產(chǎn)AI芯片、GPU加速卡；具備異構計算能力，具備可擴展性

業(yè)務需求響應快，開發(fā)周期短

對企業(yè)各業(yè)務線、眾多環(huán)節(jié)的模型訓練訴求響應迅速，體系化的指令Prompt模板構建交互方案，實現(xiàn)快速準確的Prompt自定義構建、應用

應用場景

智能寫作

基于強大的曹植大模型生成能力和對專業(yè)領域寫作的深度理解的智能寫作平臺。具備文本自動生成模板一鍵成稿、智能文段改寫、智能文本審查、步驟式引導寫作等功能，能夠自動創(chuàng)建符合專業(yè)標準的文檔，并提供多種寫作工具和管理模塊，實現(xiàn)全流程、一體化的寫作體驗。

智能知識問答

通過大模型及深度學習、自然語言理解，提供即時、準確的信息檢索和問題解答服務。能夠理解復雜查詢意圖，從海量數(shù)據(jù)中提取相關知識，支持多語言和跨領域問答，為用戶提供便捷的知識獲取方式，廣泛應用于智能助手、在線客服。

內容生產(chǎn)助手

結合大模型的文本生成能力，可以用于輔助、自動撰寫和編輯文章、創(chuàng)作內容或生成創(chuàng)意文案，提供寫作靈感，提高內容生產(chǎn)效率。通過構建索引吸收大量數(shù)據(jù)，理解用戶需求，定制個性化內容，提高創(chuàng)作效率，同時確保信息的準確性和吸引力。

智能知識管理

基于曹植大語言模型 + 知識圖譜輔助企業(yè)搭建更加智能化、人性化的新一代的知識管理系統(tǒng)，幫助企業(yè)用戶快速、高效、便捷的實現(xiàn)知識獲取、共享、應用和創(chuàng)新， 提高企業(yè)整體知識管理水平，賦能業(yè)務并創(chuàng)造更大的業(yè)務價值。

智能數(shù)據(jù)庫問答

提供智能數(shù)據(jù)庫問答（NL2SQL），通過口語對話，即可生成SQL語句并自動執(zhí)行，智能查詢數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)。利用大模型及獨家的算法工程確保實時數(shù)據(jù)查詢理解正確，還可二次驗證數(shù)據(jù)的準確性，真正實現(xiàn)對話即數(shù)據(jù)分析的業(yè)務應用。

智能文檔審閱

大模型結合自然語言處理、深度學習、計算機視覺等技術，打造全新的文檔一體化智能文檔處理平臺，能提供自動抽取文檔的關鍵信息、 對比文檔之間的差異、審核文檔潛在風險、識別提取文檔中的表格等功能。

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MoE大模型一鍵訓練！達觀大模型管理平臺新功能驚艷發(fā)布！
在當下MoE架構模型可能成為主流趨勢的背景下，達觀大模型管理平臺為了滿足用戶多樣化模型管理需求，此次帶來了2大內容更新，除了更大參數(shù)量級的70B曹植模型，更重量級的是上線全新曹植MoE模型，獨家支持在平臺上完成MoE大模型私有化部署、一鍵訓練，支持用戶對曹植MoE模型進行和常規(guī)模型同樣的SFT微調……
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持續(xù)提升專業(yè)場景寫作體驗-曹植大模型管理平臺的創(chuàng)新應用實踐
在實際智能寫作場景中，模型輸出效果未能始終滿足業(yè)務需求，存在一系列挑戰(zhàn)需要應對。這些挑戰(zhàn)主要包括：01缺少模型訓練規(guī)范流程：傳統(tǒng)的大模型在輸出內容時可能未能達到業(yè)務的專業(yè)標準，缺乏領域特定的深度知識，從數(shù)據(jù)同步加工、模型開發(fā)訓練評估到模型發(fā)布上線，整體開發(fā)過程中涉及到多種角色……
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業(yè)內首創(chuàng)多模并聯(lián)Ensemble架構大模型管理平臺快速構建場景專用模型
自達觀數(shù)據(jù)2023年3月宣布研發(fā)大語言模型以來，一直積極探索大語言模型的專業(yè)化、特長化和產(chǎn)品化，并在7月7日世界人工智能大會上，正式推出具有長文本、多語言、垂直化三大特點的專用國產(chǎn)“曹植”大語言模型，并創(chuàng)新性地采用了多模型并聯(lián)（Ensemble）架構，可以通過將不同參數(shù)規(guī)模和不同類型的模型相結合……
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