Generative AI 服务产品导览


使用生成式 AI 革新企业业务

Generative AI 概述视图,详情如下
概述视图左侧为菜单,提供以下选项:
  • 概述
  • 游乐场
  • 专用 AI 集群
  • 自定义模型
  • 端点
在“Scope(范围)”下,用户可通过下拉菜单选择区间。

使用大语言模型和生成式 AI 为应用赋能

OCI Generative AI 是一项全托管式服务,它提供了一组先进的可自定义 LLM,涵盖了文本生成等广泛用例。您可以通过游乐场来试用现成模型,也可以基于您自己的数据,在专用 AI 集群上创建和托管您的自定义模型。

为当前区间提供了以下指标:
  • 专用 AI 集群
  • 自定义模型
  • 端点
“Resources(资源)”和“Get Started(开始)”部分受图片边缘裁剪原因而未全部展示。

一款面向企业的全托管的生成式 AI 服务

充分利用预先训练和使用就绪的可自定义大语言模型 (LLM),满足广泛的生成式 AI 使用场景需求,例如文本摘要、文案生成、搜索以及聊天等等。

详细了解 Oracle 的生成式 AI 战略

详细了解生成式 AI 使用场景

Generative AI 游乐场视图,详情如下
Generative AI 游乐场视图支持用户选择模型和示例。用户可修改右侧栏中的 AI 参数,包括:
  • 最大输出令牌数
  • 温度
  • Top p
  • Top k
  • 停止序列
  • 频率惩罚
更多参数受图像底部裁剪原因而未做展示。图中展示了输入和输出文本示例。如图示,本案例将一段计算机操作系统更新说明文字作为输入,要求 Generative AI 服务输出带编号的分步式说明。

在游乐场中使用现成可用的模型和示例库

游乐场提供了类似聊天的探索式体验,支持用户轻松使用现成的 LLM 和经过微调的自定义模型。用户可以尝试修改参数设置,获得不同的模型输出结果,还可以在应用中使用自动生成的 Python 和 Java 代码片段。

数据治理和安全性

以可靠数据治理和强大安全性为依托的企业级生成式 AI

只有您有权访问您的数据和自定义模型,有权对您的数据应用自定义模型。除此之外,任何其他用户都无法查看您的数据和自定义模型。

详细了解 OCI Generative AI 如何处理数据

AI 基础设施

同类优秀的 AI 基础设施

按需使用预构建模型,仅为实际发送和接收的令牌付费,同时使用专用 AI 集群,以可预测的成本获得可预测的性能。预构建模型和专用 AI 集群均基于 OCI 运行,同时得益于 NVIDIA GPU,您可以获得行业优秀的强大性能和成本效率。

了解 OCI AI 基础设施

可用预训练模型和自定义模型端点视图

使用预训练、现成可用的 LLM 快速启动

OCI Generative AI 提供现成可用的 Cohere 和 Meta 模型。

  • Cohere Command R 和 R+
  • Cohere Embed
  • Meta Llama 3

详细了解预训练模型

文本生成视图,详情如下
如同 OCI Generative AI 游乐场视图一样展示输入、输出和参数。用户可修改右侧栏中的 AI 参数,包括:
  • 最大输出令牌数
  • 温度
  • Top p
  • Top k
  • 停止序列
  • 频率惩罚
  • 存在惩罚
更多参数受图像底部裁剪原因而未做展示。图中展示了输入和输出文本示例。本案例要求 LLM 为数据可视化专家创建职位描述,列出三项资质条件,最终文本如图中所示 — 因图片裁剪原因而未全部展示。

文本生成

快速创建职位描述、博客、电子邮件、营销文案等文本,执行文本翻译,使用自然语言来对话式地提出问题。

详细了解文本生成模型的使用和参数

文本摘要视图,详情如下
文本摘要视图中展示了输入、输出和参数。用户可修改右侧栏中的 AI 参数,包括:
  • 长度
  • 格式
  • 提取
  • 温度
  • 更多命令
图中展示了输入和输出文本示例。本案例将两段 Oracle AI 战略文字作为输入,最终输出为包含 4 个要点的文本摘要。

摘要

使用 Cohere Summarize 模型来为文章、博客、电子邮件以及其他体裁的文本创建简短、准确、流畅的摘要,更轻松、更快速地理解和分享大型文本文档的核心观点。

详细了解摘要模型

嵌入导出视图,详情如下
受视图顶部裁剪原因,仅显示列表(包含 11 个条目)的部分条目。
  • 9. 我们致力于就.....向客户保持透明
  • 10. 计费流程可能十分复杂,我们帮助客户......
  • 11. 我们珍视客户,希望客户对......满意
之下是“Run(运行)”和“Clear(清除)”按钮,继而是输出向量投影图,其中点标记为 1 到 11。图中还提供了一个旨在将嵌入导出为 JSON 文件的按钮。

嵌入

创建段落、句子和短语的向量表示,可视化展示输出向量,识别异常值和类似短语。使用向量表示来执行语义搜索、文本分类和许多其他工作。

配置微调视图,详情如下
图中展示了模型创建界面,通过链接提供了三个步骤:
  • 模型定义
  • 配置微调(当前步骤)
  • 数据选择
配置微调选项包括:
  • 基础模型
  • 微调方法
  • 区间/专用 AI 集群

使用自有业务知识微调模型

使用自有领域知识微调 Cohere 和 Llama 3 模型,在应用中充分利用自定义模型端点。使用专用的微调集群,以可预测的成本获得可预测的性能。

查看模型端点文档

Generative AI 概述视图,详情如下
概述视图左侧为菜单,提供以下选项:
  • 概述
  • 游乐场
  • 专用 AI 集群
  • 自定义模型
  • 端点
在“Scope(范围)”下,用户可通过下拉菜单选择区间。

使用大语言模型和生成式 AI 为应用赋能

OCI Generative AI 是一项全托管式服务,它提供了一组先进的可自定义 LLM,涵盖了文本生成等广泛用例。您可以通过游乐场来试用现成模型,也可以基于您自己的数据,在专用 AI 集群上创建和托管您的自定义模型。

为当前区间提供了以下指标:
  • 专用 AI 集群
  • 自定义模型
  • 端点
“Resources(资源)”和“Get Started(开始)”部分受图片边缘裁剪原因而未全部展示。

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