华为云训练的模型怎么导出，华为云模型训练

在ArchSummit全球架构师峰会2024上，华为云aPaaS平台首席架构师马慧斌受邀出席，并与技术爱好者分享AI原生应用引擎的架构和实践。

在AI大模型和AI再造软件的大趋势下，软件会发生哪些根本性的变化？如果“所有软件都值得用AI重做”，我该如何重新开始？华为云aPaaS平台首席架构师马慧斌分析了AI重塑软件的本质变化以及AI原生的概念和含义，并为我分享了华为云AI原生应用引擎的架构设计和实践思考。

华为云aPaaS平台首席架构师马慧斌ArchSummit分享

AI重塑软件产业：变化与趋势

大型模型正在推动一场历史性的技术革命。如果你的公司想成为AI技术浪潮中的赢家，你需要回答是否需要训练自己的全行业模型以及如何寻找或创建自己的ChatGPT时刻。如何借鉴企业现有的IT、架构和组织能力来支持这三个问题的实施。

大规模模型的四个关键技术驱动因素使人工智能重塑软件成为可见的未来

驱动力1：万物皆可Embedding，泛化万物的通用机器智能表示

Embedding 解决了将文本、图像、声音和视频转换为可计算标记的问题，将纯文本NLP 快速演变成多模态大规模模型，并对大规模模型和AI 技术的融合产生根本性影响。波浪。

驱动力2：Transformer架构催生Scaling Law，统一了模型架构

此前，经典模型缺乏通用功能，只能解决个别问题，但现在Transformer架构已被证明是最有效的大规模模型架构，模型参数规模、数据规模、训练计算复杂度均得到显着提升。大模型的表现有明确的方向。

驱动力3：从智能摩尔定律到场景摩尔定律，大模型成为通用生产力引擎

计算能力的演化、模型智能能力的演化、模型场景泛化能力都符合摩尔定律，而且就模型而言，演化速度会在一定程度上超过摩尔定律。我是。它解决的问题和适用的场景是随着时间的推移自然获得的，不需要在编程或算法设计上进行太多处理。

驱动力4：LLM OS抽象了通用AI计算架构，使AI原生应用成为可能

LLM OS 是一种以大规模模型为核心处理单元构建的理论计算架构，业界已在此基础上建立了通用的实现和解决通用问题的能力。

AI重塑软件、赋能行业智能化

业务视角的变化

大模型带来三大颠覆性创新：创造能力、推理能力、自然交互能力。这些对整个软件行业产生重大影响，主要体现在两个关键方面。 ）人工智能赋能人、模拟人，并在某种程度上超越人。例如，实体智能和人工智能代理将分别协助和取代物理世界和数字世界中的人们。经验。

技术视角的变化

软件架构变化：传统程序或软件1.0 是精心设计的确定性组合架构，而AI 原生软件或软件2.0 是基于大规模模型的生成架构。

软件工程的变化：传统的程序化软件工程是以人为中心的协作开发，强调开发过程、工具和人之间的协作，而基于大规模模型的软件开发过程变得更加以数据为中心，需要生成式开发。合作度没有那么高。

软件体验的变化：传统软件通过键盘、鼠标或触摸进行交互。在AI原住民时代，AI能理解的时间和空间不仅仅是对话。这是一个很大的问题。

软件业务的变化：传统上，软件是一种以服务的形式提供软件功能的服务，但现在服务不仅提供软件功能，而且是让软件直接运行并完成业务的服务。

基于这四个变化，出现了三种格式。第一个是新的AI原生应用程序（AI-native）采用或遵守这四个变化，第二个是程序或应用程序不变，但软件的完成方式发生了变化。第三种，程序或应用程序没有改变，但软件开发工程和工具系统发生了改变。后两类可以被认为是人工智能重塑的传统软件。

AI原生架构及AI原生应用新范式

大模型催生新的AI原生应用新范式

新架构：从组合架构到生成架构的转变，新体验：从键盘、鼠标、触摸到自然交互的转变：从以人为中心的协作开发到以数据为中心的转变。生成式开发的新业务：从“软件即服务”到“软件即服务”的转变。基于这四点，人工智能原生应用的新范式有两个含义。第一个是名为“人工智能优先”的新想法。如果您想创建基于大型模型的软件或应用程序，您首先需要以不同的方式思考。第二个是新的人工智能原生实践。这是架构和工程方法论的问题。只有将二者融合，才能真正实现大规模模式驱动的新应用、新软件产业的落地。

AI原生架构之变：从经典编程架构，进入生成式架构模式

传统软件强调具有特定输入和特定输出的算法、逻辑和数据。一代软件的架构与以前有根本的不同。模型是独立开发的，特征和场景的开发，即即时单词输入，是在任务的场景上下文中确定的，而不是在更大模型的开发过程中确定的。我们的整个工作方式已经完全改变。也就是说，整个软件开发过程中的角色和方法都发生了变化。在开发阶段仅确定模型或软件框架，因此实时软件功能或结果是在业务过程中生成的。

AI原生工程之变：从以人为本的协同开发，到以数据为本的生成式开发

以人为中心的协作开发走向模型驱动、数据导向、大规模生成式开发，特别强调项目管理和软件工程，无论是瀑布模式还是敏捷模式，都可以概括为中心。一些根本性的变化：

全流程数字化：这允许使用文本、音频和视频来记录设计和需求，从而可以通过大型模型来理解和理解它们，而以前的软件开发需求总是在提交过程中丢失，这意味着它可以被理解。生成的。现在情况可能并非如此。软件研发正在进入数字时代。 AIGC：Software（软件），任何一种产生代码、测试脚本、文档的软件都是生成式的。终极持续交付：流程对人类的依赖显着减少，显着缩短交付周期并实现真正的持续交付。人机交互智能：人机交互过程是一个发展过程。基于数据和模型：研发人员提供大模型和大数据平台。

AI原生体验之变： 从点击、触摸交互模式到新的自然交互模式

应用程序或软件可以分为两层。最底层是一个保持不变的记录系统，更大的模型显着改变了它的交互方式。分三个方面：

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