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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；實現模型fine-tuning；實現訓練數據管理、模型訓練、模型評估、模型服務、指令Prompt工程、模型訓練監控、GPU集群監控等的全方位管理，廣泛應用于金融、工業制造、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，為企業構建規范的大模型管理及訓練執行流程，將數據、模型、服務、指令管理及系統監控等流程規范化并實現有效閉環，手把手式引導企業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
平臺功能
數據集管理
支持對各行各業垂直場景的專有數據進行統一化管理和標注，支持業務側反饋數據回流，用于模型微調及強化學習訓練
問答數據管理
多格式支持
對象存儲導入
專有數據微調
數據標注
預標注
業務數據回流
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
服務監控
數據回流配置
支持熱切換
在線測試
異構GPU
Prompt指令管理
支持根據業務側的實際場景需求定義針對性的Prompt模板，內含部分參數，調用時只需輸入對應參數即可獲取完整Prompt
參數自定義
內容自由編輯
內含參數
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
根據垂直業務場景需求，建立針對性的模型組，選取合適的數據集進行模型訓練、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兩種參數規格模型供選擇；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
支持根據特定垂直場景創建模型組，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
多模式超參數配置
多種參數配置模式適配不同的目標使用人群，易上手、高效、便捷，支持多模式超參數配置
產品優勢
強大的多模型接入能力
統一的模型管理倉庫，對企業外部模型或第三方開源大語言模型的兼容能力強大， 實現多模型并聯Ensemble，類MoE模型的輸出效果
規范的模型訓練流程
幫助企業在進行大模型調優訓練運維時構建規范的執行流程及科學引導式操作步驟，涉及從數據同步加工、模型開發訓練評估到模型發布上線等相關環節
信創及異構資源兼容性強
全面信創兼容，支持眾多國產AI芯片、GPU加速卡；具備異構計算能力，具備可擴展性
業務需求響應快，開發周期短
對企業各業務線、眾多環節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，能夠自動創建符合專業標準的文檔，并提供多種寫作工具和管理模塊，實現全流程、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，從海量數據中提取相關知識，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、創作內容或生成創意文案，提供寫作靈感，提高內容生產效率。通過構建索引吸收大量數據，理解用戶需求，定制個性化內容，提高創作效率，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 + 知識圖譜輔助企業搭建更加智能化、人性化的新一代的知識管理系統，幫助企業用戶快速、高效、便捷的實現知識獲取、共享、應用和創新， 提高企業整體知識管理水平，賦能業務并創造更大的業務價值。
智能數據庫問答
提供智能數據庫問答（NL2SQL），通過口語對話，即可生成SQL語句并自動執行，智能查詢數據庫中的數據。利用大模型及獨家的算法工程確保實時數據查詢理解正確，還可二次驗證數據的準確性，真正實現對話即數據分析的業務應用。
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模型進行和常規模型同樣的SFT微調……
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持續提升專業場景寫作體驗-曹植大模型管理平臺的創新應用實踐
在實際智能寫作場景中，模型輸出效果未能始終滿足業務需求，存在一系列挑戰需要應對。這些挑戰主要包括：01缺少模型訓練規范流程：傳統的大模型在輸出內容時可能未能達到業務的專業標準，缺乏領域特定的深度知識，從數據同步加工、模型開發訓練評估到模型發布上線，整體開發過程中涉及到多種角色……
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業內首創多模并聯Ensemble架構大模型管理平臺快速構建場景專用模型
自達觀數據2023年3月宣布研發大語言模型以來，一直積極探索大語言模型的專業化、特長化和產品化，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“曹植”大語言模型，并創新性地采用了多模型并聯（Ensemble）架構，可以通過將不同參數規模和不同類型的模型相結合……
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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；實現模型fine-tuning；實現訓練數據管理、模型訓練、模型評估、模型服務、指令Prompt工程、模型訓練監控、GPU集群監控等的全方位管理，廣泛應用于金融、工業制造、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，為企業構建規范的大模型管理及訓練執行流程，將數據、模型、服務、指令管理及系統監控等流程規范化并實現有效閉環，手把手式引導企業構建完善的大模型運維模式及管理體系。
申請試用大模型管理平臺整體流程
大語言模型整體運維流程
大語言模型微調數據準備
平臺功能
數據集管理
支持對各行各業垂直場景的專有數據進行統一化管理和標注，支持業務側反饋數據回流，用于模型微調及強化學習訓練
問答數據管理
多格式支持
對象存儲導入
專有數據微調
數據標注
預標注
業務數據回流
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
服務監控
數據回流配置
支持熱切換
在線測試
異構GPU
Prompt指令管理
支持根據業務側的實際場景需求定義針對性的Prompt模板，內含部分參數，調用時只需輸入對應參數即可獲取完整Prompt
參數自定義
內容自由編輯
內含參數
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
根據垂直業務場景需求，建立針對性的模型組，選取合適的數據集進行模型訓練、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兩種參數規格模型供選擇；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
支持根據特定垂直場景創建模型組，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
多模式超參數配置
多種參數配置模式適配不同的目標使用人群，易上手、高效、便捷，支持多模式超參數配置
產品優勢
強大的多模型接入能力
統一的模型管理倉庫，對企業外部模型或第三方開源大語言模型的兼容能力強大， 實現多模型并聯Ensemble，類MoE模型的輸出效果
規范的模型訓練流程
幫助企業在進行大模型調優訓練運維時構建規范的執行流程及科學引導式操作步驟，涉及從數據同步加工、模型開發訓練評估到模型發布上線等相關環節
信創及異構資源兼容性強
全面信創兼容，支持眾多國產AI芯片、GPU加速卡；具備異構計算能力，具備可擴展性
業務需求響應快，開發周期短
對企業各業務線、眾多環節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，能夠自動創建符合專業標準的文檔，并提供多種寫作工具和管理模塊，實現全流程、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，從海量數據中提取相關知識，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、創作內容或生成創意文案，提供寫作靈感，提高內容生產效率。通過構建索引吸收大量數據，理解用戶需求，定制個性化內容，提高創作效率，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 + 知識圖譜輔助企業搭建更加智能化、人性化的新一代的知識管理系統，幫助企業用戶快速、高效、便捷的實現知識獲取、共享、應用和創新， 提高企業整體知識管理水平，賦能業務并創造更大的業務價值。
智能數據庫問答
提供智能數據庫問答（NL2SQL），通過口語對話，即可生成SQL語句并自動執行，智能查詢數據庫中的數據。利用大模型及獨家的算法工程確保實時數據查詢理解正確，還可二次驗證數據的準確性，真正實現對話即數據分析的業務應用。
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模型進行和常規模型同樣的SFT微調……
點擊查看文章 持續提升專業場景寫作體驗-曹植大模型管理平臺的創新應用實踐
在實際智能寫作場景中，模型輸出效果未能始終滿足業務需求，存在一系列挑戰需要應對。這些挑戰主要包括：01缺少模型訓練規范流程：傳統的大模型在輸出內容時可能未能達到業務的專業標準，缺乏領域特定的深度知識，從數據同步加工、模型開發訓練評估到模型發布上線，整體開發過程中涉及到多種角色……
點擊查看文章 業內首創多模并聯Ensemble架構大模型管理平臺快速構建場景專用模型
自達觀數據2023年3月宣布研發大語言模型以來，一直積極探索大語言模型的專業化、特長化和產品化，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“曹植”大語言模型，并創新性地采用了多模型并聯（Ensemble）架構，可以通過將不同參數規模和不同類型的模型相結合……
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