信通院发布！首个大模型混合云标准

近日，中国信通院发布了首个大模型混合云标准，通过定位当前大模型混合云的能力水平，为基于混合云的大模型服务实践提供指引，并明确未来提升方向。同时，中国信通院基于标准展开大模型混合云能力成熟度专项测试，其中华为云Stack大模型混合云解决方案顺利完成专项测试的全部内容，在AI-Native云基础设施层能力、模型层能力、应用层能力、安全能力及运营运维能力的评级，达到大模型混合云能力成熟度评估的最高卓越级，华为云成为首批通过测试的企业。

在这里插入图片描述

随着人工智能技术的不断突破，行业专属大模型日渐成为政企智能化的主要落地方向。因兼顾数据安全与隐私、训推效率与开发成本，混合云成为行业大模型落地的最优解，正迅速应用在金融、矿山、政务、制造等多个领域。

在此背景下，中国信通院对大模型混合云能力展开研究，从混合云基础设施的异构计算/高性能存储/高速网络等资源对大模型的支撑能力、大模型在混合云上实现包括数据工程、模型开发/训练及模型部署/推理的全流程的能力、大模型针对不同行业/场景的多样化需求的服务丰富度、大模型混合云综合安全能力及运营运维能力五个方面全面衡量大模型混合云技术能力。

在这里插入图片描述

大模型混合云能力成熟度框架

华为云Stack发布的大模型混合云解决方案，通过坚实算力底座、使能百模千态、赋能千行万业三大能力，帮助企业一站式建设自己的专属大模型。

· 坚实算力底座：从计算、存储、网络、安全和运维5大维度打造AI-Native云基础设施。在算力层面，通过多样性算力调度和算子加速能力，实现异构算力融合，算力利用率提升50%以上；结合高性能存储的多层缓存机制、高吞吐无阻塞AI网络，让算力发挥最大价值；四道大模型安全防线，可以智能拦截90%新型攻击；打破硬件、模型、应用碎片化的运维体系，实现全链路可观测，故障1分钟发现、10分钟定界、30分钟恢复。

· 使能百模千态：提供ModelArts开发生产线，支持大规模异构集群调度管理、分布式训练、云边协同部署及全流程工作流，并提供模型开发套件、全链路数据工程套件、应用开发套件3大套件，加速数据、模型、应用的一站式开发。同时，华为云Stack原生集成超过30个业界主流的基础模型，实现开箱即用。

· 赋能千行万业：目前，华为云Stack已联合100多个重点伙伴，基于大模型混合云打造丰富的行业大模型场景化方案，应用于政府、金融、煤矿、交通、电力等10多个行业。同时华为云Stack将与政企客户联合创新中的经验和能力固化下来，形成6大阶段30多个专业服务，覆盖大模型从规划设计到建设运营的全流程，让大模型从可用到好用。

今年6月，华为云Stack发布大模型混合云十大创新技术，通过聚焦根技术突破，帮助政企客户抓住大模型战略机遇，加速迈向智能世界。

在这里插入图片描述

面向未来，华为云Stack将以坚定的战略耐心，持续深耕根技术，打造更优的大模型底座和基础能力；并深入行业场景，通过工具和专业服务使能懂行的生态伙伴，与客户、合作伙伴共同探索更多大模型与行业结合的创新路径，共迎AI的黄金时代。

如何系统的去学习大模型LLM ？

作为一名热心肠的互联网老兵，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。

但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的 AI大模型资料 包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

所有资料 ⚡️ ，朋友们如果有需要全套《LLM大模型入门+进阶学习资源包》，扫码获取~

👉[CSDN大礼包🎁：全网最全《LLM大模型入门+进阶学习资源包》免费分享]👈

在这里插入图片描述

一、全套AGI大模型学习路线

AI大模型时代的学习之旅：从基础到前沿，掌握人工智能的核心技能！

二、640套AI大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。

三、AI大模型经典PDF籍

随着人工智能技术的飞速发展，AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT、XLNet等，以其强大的语言理解和生成能力，正在改变我们对人工智能的认识。那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。

在这里插入图片描述

四、AI大模型商业化落地方案

阶段1：AI大模型时代的基础理解

目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
内容：
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
  - L1.4.1 知识大模型
  - L1.4.2 生产大模型
  - L1.4.3 模型工程方法论
  - L1.4.4 模型工程实践
- L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
内容：
- L2.1 API接口
  - L2.1.1 OpenAI API接口
  - L2.1.2 Python接口接入
  - L2.1.3 BOT工具类框架
  - L2.1.4 代码示例
- L2.2 Prompt框架
  - L2.2.1 什么是Prompt
  - L2.2.2 Prompt框架应用现状
  - L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架
  - L2.2.4 Prompt框架与Thought
  - L2.2.5 Prompt框架与提示词
- L2.3 流水线工程
  - L2.3.1 流水线工程的概念
  - L2.3.2 流水线工程的优点
  - L2.3.3 流水线工程的应用
- L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。
内容：
- L3.1 Agent模型框架
  - L3.1.1 Agent模型框架的设计理念
  - L3.1.2 Agent模型框架的核心组件
  - L3.1.3 Agent模型框架的实现细节
- L3.2 MetaGPT
  - L3.2.1 MetaGPT的基本概念
  - L3.2.2 MetaGPT的工作原理
  - L3.2.3 MetaGPT的应用场景
- L3.3 ChatGLM
  - L3.3.1 ChatGLM的特点
  - L3.3.2 ChatGLM的开发环境
  - L3.3.3 ChatGLM的使用示例
- L3.4 LLAMA
  - L3.4.1 LLAMA的特点
  - L3.4.2 LLAMA的开发环境
  - L3.4.3 LLAMA的使用示例
- L3.5 其他大模型介绍