CANN生态数据管理：cann-dataset 夯实AIGC大模型全链路数据根基

随着AIGC大模型向更大参数量、多模态、规模化落地转型，数据已成为决定大模型核心竞争力的关键资源——唯有实现数据的高质量管控、高效率利用、合规化保障，才能在提升模型性能的同时，降低研发成本、规避合规风险，推动大模型快速落地千行百业。当前AIGC大模型的数据管理面临质量参差不齐、多模态适配困难、标注成本高昂、合规安全风险突出等痛点，传统数据管理工具已无法满足大模型全链路数据管理的高需求，亟需一款与生

CANN生态数据基石：cann-dataset 赋能AIGC大模型全链路数据高效管控

随着AIGC大模型向更大参数量、多模态、多场景、规模化落地转型，数据管理已成为决定模型研发效率、性能效果与合规风险的核心前提——唯有实现全生命周期、高质量、高效率、合规化的数据管理，才能充分利用数据资源，提升模型训练效果，缩短研发周期，降低研发成本，确保模型合规安全落地，推动AIGC技术持续发展。

CANN生态性能加速器：cann-auto-tune 赋能AIGC大模型全链路智能调优

随着AIGC大模型向更大参数量、多模态、多场景、规模化落地转型，自动调优已成为释放硬件算力、提升模型性能、降低研发成本的核心关键——唯有实现全链路、智能化、高精度、硬件适配的自动调优，才能充分发挥昇腾硬件的算力优势，破解模型性能瓶颈，缩短研发周期，降低调优成本，确保模型在各场景下实现“高性能、低功耗、高适配”的落地效果，推动AIGC技术规模化赋能千行百业。