大模型训练多少次
并优化了语料接入和开发、提示工程、大模型训练、知识抽取和融合、模型管理、应用和智能体构建、应用部署、运维和监控,以及业务效果对齐提升的全链路流程。星环大模型运营平台(Sophon LLMOps)是星环科技推出的企业级大模型全生命周期运营管理平台,旨在赋能企业用户能敏捷、高效、有闭环地将大模型落地到生产和业务中去。Sophon LLMOps打通
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大模型训练
大模型训练是一种机器学习的方法,通过训练大规模的模型来提高训练速度和减少训练时间。在训练过程中,通常使用并行计算的方法来加速训练。同时,为了处理大规模的数据和模型,需要使用更高效的算法和优化技术,例如数据并行、模型并行、流水线并行和张量并行等。此外,大模型训练还需要考虑存储和网络通信的问题,例如如何有效地存储和传输大规模的数据和模型。在训练过程中,需要使用更多的计算资源和存储资源,因此需要更高效地管理和调度这些资源。随着深度学习和大数据技术的发展,大模型训练已经成为机器学习领域的重要研究方向之一。星环科技大模型训练工具,帮助企业打造自己的专属大模型星环科技在行业内首先提出行业大模型应用创新了SophonLLMOps,帮助企业构建自己的行业大模型。具体来看,它解决了客户三个核心痛点:第一,提供一站式工具链,帮助客户从“通用大语言模型”训练/微调,得到“满足自身业务特点的领域大语言模型”;第二,帮助客户将场景,推出相应的工具,帮助企业构建自有的行业大模型,通过大模型基础设施,形成具备“新型人机交互”且“敏捷可持续迭代“的人工智能应用。为了帮助企业用户基于大模型构建未来应用,星环科技推出

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大模型训练
大模型训练是一种机器学习的方法,通过训练大规模的模型来提高训练速度和减少训练时间。在训练过程中,通常使用并行计算的方法来加速训练。同时,为了处理大规模的数据和模型,需要使用更高效的算法和优化技术,例如数据并行、模型并行、流水线并行和张量并行等。此外,大模型训练还需要考虑存储和网络通信的问题,例如如何有效地存储和传输大规模的数据和模型。在训练过程中,需要使用更多的计算资源和存储资源,因此需要更高效地管理和调度这些资源。随着深度学习和大数据技术的发展,大模型训练已经成为机器学习领域的重要研究方向之一。星环科技大模型训练工具,帮助企业打造自己的专属大模型星环科技在行业内首先提出行业大模型应用创新了SophonLLMOps,帮助企业构建自己的行业大模型。具体来看,它解决了客户三个核心痛点:第一,提供一站式工具链,帮助客户从“通用大语言模型”训练/微调,得到“满足自身业务特点的领域大语言模型”;第二,帮助客户将场景,推出相应的工具,帮助企业构建自有的行业大模型,通过大模型基础设施,形成具备“新型人机交互”且“敏捷可持续迭代“的人工智能应用。为了帮助企业用户基于大模型构建未来应用,星环科技推出

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大模型训练
大模型训练是一种机器学习的方法,通过训练大规模的模型来提高训练速度和减少训练时间。在训练过程中,通常使用并行计算的方法来加速训练。同时,为了处理大规模的数据和模型,需要使用更高效的算法和优化技术,例如数据并行、模型并行、流水线并行和张量并行等。此外,大模型训练还需要考虑存储和网络通信的问题,例如如何有效地存储和传输大规模的数据和模型。在训练过程中,需要使用更多的计算资源和存储资源,因此需要更高效地管理和调度这些资源。随着深度学习和大数据技术的发展,大模型训练已经成为机器学习领域的重要研究方向之一。星环科技大模型训练工具,帮助企业打造自己的专属大模型星环科技在行业内首先提出行业大模型应用创新了SophonLLMOps,帮助企业构建自己的行业大模型。具体来看,它解决了客户三个核心痛点:第一,提供一站式工具链,帮助客户从“通用大语言模型”训练/微调,得到“满足自身业务特点的领域大语言模型”;第二,帮助客户将场景,推出相应的工具,帮助企业构建自有的行业大模型,通过大模型基础设施,形成具备“新型人机交互”且“敏捷可持续迭代“的人工智能应用。为了帮助企业用户基于大模型构建未来应用,星环科技推出

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大模型训练
大模型训练是一种机器学习的方法,通过训练大规模的模型来提高训练速度和减少训练时间。在训练过程中,通常使用并行计算的方法来加速训练。同时,为了处理大规模的数据和模型,需要使用更高效的算法和优化技术,例如数据并行、模型并行、流水线并行和张量并行等。此外,大模型训练还需要考虑存储和网络通信的问题,例如如何有效地存储和传输大规模的数据和模型。在训练过程中,需要使用更多的计算资源和存储资源,因此需要更高效地管理和调度这些资源。随着深度学习和大数据技术的发展,大模型训练已经成为机器学习领域的重要研究方向之一。星环科技大模型训练工具,帮助企业打造自己的专属大模型星环科技在行业内首先提出行业大模型应用创新了SophonLLMOps,帮助企业构建自己的行业大模型。具体来看,它解决了客户三个核心痛点:第一,提供一站式工具链,帮助客户从“通用大语言模型”训练/微调,得到“满足自身业务特点的领域大语言模型”;第二,帮助客户将场景,推出相应的工具,帮助企业构建自有的行业大模型,通过大模型基础设施,形成具备“新型人机交互”且“敏捷可持续迭代“的人工智能应用。为了帮助企业用户基于大模型构建未来应用,星环科技推出

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大模型预训练
大模型预训练是大模型训练过程中的关键环节。让模型学习到广泛的语言知识、语义理解能力和各种模式,以便在后续的微调或直接应用中能够更好地适应各种具体任务,如文本生成、问答、翻译等。关键步骤数据收集与预处理收集海量数据:从多种渠道收集大量的文本数据,来源涵盖互联网文章、书籍、新闻报道、学术论文、社交媒体等,以覆盖各种领域和主题,为模型提供丰富的语义信息。例如训练一个通用语言大模型,可能会收集数十亿甚至大规模数据中发现模式和规律。常见的预训练任务包括语言模型任务,即预测文本序列中的下一个单词或字符;以及掩码语言模型任务,随机掩盖输入文本中的一些单词或字符,让模型预测这些被掩盖的内容。数据源采样与平衡。同时,可根据需要扩充词表,如添加常见汉字等,以提高模型对特定语言或领域的适应性。模型选择与架构搭建选择合适的预训练模型基座:模型架构在自然语言处理任务中表现出色,具有高效的特征提取和表示能力,能够为预训练提供良好的基础。设计与优化模型结构:加入注意力机制的优化,如多查询注意力机制、快速注意力机制,以及位置嵌入策略,以加速训练并提高模型性能。预训练过程无监督学习:采用无监督学习的方式,让模型自动从

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大模型预训练
大模型预训练是大模型训练过程中的关键环节。让模型学习到广泛的语言知识、语义理解能力和各种模式,以便在后续的微调或直接应用中能够更好地适应各种具体任务,如文本生成、问答、翻译等。关键步骤数据收集与预处理收集海量数据:从多种渠道收集大量的文本数据,来源涵盖互联网文章、书籍、新闻报道、学术论文、社交媒体等,以覆盖各种领域和主题,为模型提供丰富的语义信息。例如训练一个通用语言大模型,可能会收集数十亿甚至大规模数据中发现模式和规律。常见的预训练任务包括语言模型任务,即预测文本序列中的下一个单词或字符;以及掩码语言模型任务,随机掩盖输入文本中的一些单词或字符,让模型预测这些被掩盖的内容。数据源采样与平衡。同时,可根据需要扩充词表,如添加常见汉字等,以提高模型对特定语言或领域的适应性。模型选择与架构搭建选择合适的预训练模型基座:模型架构在自然语言处理任务中表现出色,具有高效的特征提取和表示能力,能够为预训练提供良好的基础。设计与优化模型结构:加入注意力机制的优化,如多查询注意力机制、快速注意力机制,以及位置嵌入策略,以加速训练并提高模型性能。预训练过程无监督学习:采用无监督学习的方式,让模型自动从

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大模型预训练
大模型预训练是大模型训练过程中的关键环节。让模型学习到广泛的语言知识、语义理解能力和各种模式,以便在后续的微调或直接应用中能够更好地适应各种具体任务,如文本生成、问答、翻译等。关键步骤数据收集与预处理收集海量数据:从多种渠道收集大量的文本数据,来源涵盖互联网文章、书籍、新闻报道、学术论文、社交媒体等,以覆盖各种领域和主题,为模型提供丰富的语义信息。例如训练一个通用语言大模型,可能会收集数十亿甚至大规模数据中发现模式和规律。常见的预训练任务包括语言模型任务,即预测文本序列中的下一个单词或字符;以及掩码语言模型任务,随机掩盖输入文本中的一些单词或字符,让模型预测这些被掩盖的内容。数据源采样与平衡。同时,可根据需要扩充词表,如添加常见汉字等,以提高模型对特定语言或领域的适应性。模型选择与架构搭建选择合适的预训练模型基座:模型架构在自然语言处理任务中表现出色,具有高效的特征提取和表示能力,能够为预训练提供良好的基础。设计与优化模型结构:加入注意力机制的优化,如多查询注意力机制、快速注意力机制,以及位置嵌入策略,以加速训练并提高模型性能。预训练过程无监督学习:采用无监督学习的方式,让模型自动从

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大模型训练语料
大模型训练语料是指用于训练人工智能大模型的文本数据集合。特点大规模性:大模型通常需要海量的语料来学习丰富的语言知识和语义信息,以提高模型的泛化能力和性能。一般来说,训练数据规模越大,模型能够学习到的语言表达,对于训练具有专业领域知识的大模型非常有价值,但需要注意版权问题。社交媒体数据:社交媒体平台上的用户生成内容,反映了当下社会热点、用户情感和各种生活场景,能够为模型提供更贴近实际应用的语言样本,但数据的噪声较大,需要进行有效的处理和筛选。企业数据:一些企业拥有大量的内部数据,如客服记录、产品描述、用户评论等,这些数据与企业的业务和用户需求密切相关,可用于训练针对特定行业或领域的大模型,以提高质量和标注准确性,可直接用于特定任务的模型训练或作为预训练数据的一部分。书籍、文献和论文:包括各种专业书籍、学术文献、研究论文等,这些文本数据经过专业编辑和审核,质量较高,蕴含着丰富的专业知识和深度的。标注数据可用于监督学习,帮助模型学习特定任务的特征和模式,提高模型在该任务上的性能。数据划分:将语料划分为训练集、验证集和测试集。训练集用于模型的训练,验证集用于在训练过程中调整模型的超参数和评估模型

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AI大模型训练
AI大模型的训练是一个复杂的过程,涉及使用深度学习技术对模型进行大规模的数据训练。以星环科技的无涯为例,作为一个基于大规模语言模型的智能助手,其训练过程通常包括以下几个关键步骤:数据收集:收集大量,并最终部署到实际应用中。AI大模型的训练需要大量的计算资源和专业知识,旨在使模型能够理解和生成高质量的文本内容。星环大语言模型运营平台——SophonLLMOps为了帮助企业用户基于大模型构建未来应用,星环科技推出了大模型持续提升和开发工具SophonLLMOps,实现领域大模型的训练、上架和选代。SophonLLMOps服务于大模型开发者,帮助企业快捷地构建自己的行业大模型,通过大模型基础设施,形成具备“新型人机交互”且“敏捷可持续迭代”的人工智能应用。文本数据,这些数据可以来自互联网、书籍、文章等多源渠道,对于政务大模型而言,则侧重于政务相关的文档和资料。数据预处理:清洗和格式化数据,去除噪声和无关信息,确保数据质量。模型构建:设计神经网络架构,用于处理序列数据。训练过程:使用GPU或TPU等高性能计算资源对模型进行迭代训练,调整参数以最小化损失函数。评估与优化:在验证集上评估模型性能,并根据结果进行调优。测试与部署:在测试集上进一步验证模型效果
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技术支持感谢你使用星环信息科技(上海)股份有限公司的产品和服务。如您在产品使用或服务中有任何技术问题,可以通过以下途径找到我们的技术人员给予解答。email:support@transwarp.io技术支持热线电话:4007-676-098官方网址:http://www.transwarp.cn/论坛支持:http://support.transwarp.cn/意见反馈如果你在系统安装,配置和使用中发现任何产品问题,可以通过以下方式反馈:email:support@transwarp.io感谢你的支持和反馈,我们一直在努力!
为了方便您接下来的安装使用,社区版团队为您准备了视频教程,可以搭配手册内容一起查看:https://transwarp-ce-1253207870.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/TDH-CE-2024-5/%E8%A7%86%E9%A2%91/%E5%BC%80%E5%8F%91%E7%89%88StellarDB%E5%AE%89%E8%A3%85%E8%A7%86%E9%A2%912024.5.mp4安装教程在安装启动StellarDB社区开发版容器之前,请务必执行dockerps确保环境当前无其他正在运行的开发版容器,如果有,请及时停止以防止后续端口冲突。请务必确保您的安装环境已经配置好了hostname以及/etc/hosts文件,否则hostname和IP地址将无法映射,最终导致安装失败。具体配置方式详见安装前系统配置改动安装流程步骤一将从官网下载下来的产品包上传至安装环境产品包名称:TDH-Stellardb-Standalone-Community-Transwarp-2024.5-X86_64-final.tar.gz步骤二执行下述命令进行解...
hbaseSQL的IndexDDL支持创建和删除表的全局索引,包括:创建全局索引:CREATEGLOBALINDEX删除全局索引:DROPGLOBALINDEX但是,目前Hyperbase不支持使用SQL生成索引,您可以从HyperbaseShell中执行rebuild指令来生成索引,具体请参考《Hyperbase使用手册》。(创建索引前插入的数据没有索引,但是创建索引之后的数据有索引。)下面将具体介绍创建和删除索引的语法。创建全局索引:CREATEGLOBALINDEX语法:为Hyperbase表建全局索引CREATEGLOBALINDEX<index_name>ON<tableName>(<column1><SEGMENTLENGTHlength1>|<<(length1)>①[,<column2><SEGMENTLENGTHlength2>|<(length2)>,...]②);①column1:指根据哪个列建全局索引,可以有多个列,但不可包含首列(因该列映射为RowKey)。②...
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2 社区版家族介绍及资源获取
2.1关于社区版您可能想要知道的2.2怎么联系到我们?遇到问题怎么办2.3产品资源汇总
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附录 D: JSON 配置使用说明
JSON配置操作简介表数据VS表的扩展数据索引是Hyperbase的核心功能之一,我们在使用Hyperbase时,常常会为表建各类索引,包括全局索引、局部索引和LOB索引,利用索引中的数据提高查询效率。索引中的数据不属于表数据,但是从表数据而来,和表密不可分,所以我们将表数据和它所有索引中的数据合称为表的扩展数据,也就是说,我们做如下定义:表的扩展数据=表数据+全局索引数据+局部索引数据+LOB索引数据表的元数据VS表的扩展元数据Hyperbase表的元数据包括表名、列族名、DATA_BLOCK_ENCODING、TTL、BLOCKSIZE等等。一张Hyperbase表的各个索引也有自己的元数据,和索引数据一样,索引的元数据和表的关系也十分紧密,所以我们将表的元数据和它所有索引的元数据合称为表的扩展元数据:表的扩展元数据=表的元数据+全局索引元数据+局部索引元数据+LOB索引元数据我们有时也会将表的元数据称为基础元数据或者Base元数据。JSON配置的命令行指令为操作表的扩展数据和扩展元数据服务,Hyperbase提供了扩展的命令行指令:describeInJson、alterUseJ...
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2.1 安装 Hyperbase
通过Manager管理平台,可一键部署Hyperbase。可以在第一次安装TranswarpDataHub集群时安装,也可以向安装好的集群另外安装Hyperbase服务。详细安装步骤及配置项,请参考《TDH安装手册》。安装Hyperbase可以分为以下步骤:软硬件环境检查:检查服务器配置、操作系统、浏览器是否满足要求。安装前配置:配置系统运行过程中所需的文件目录,确保系统运行正常。确认网络配置、Java环境、NTP服务器配置、安全配置、节点访问配置。安装Manager:安装Manager并实现集群管理。安装Hyperbase:您可以通过Manager管理平台安装Hyperbase,并在安装过程中选择所需的HDFS、YARN和Zookeeper等依赖服务以完成部署。产品包上传:在【应用市场】>【产品包】页面上传Hyperbase及相关服务的产品包。服务添加:通过【集群管理】>【添加服务】添加TranswarpHyperbase服务及TranswarpBasic组件(包括HDFS、YARN、Zookeeper、KunDB等)。配置安全:选择安全认证方式,可选简单认证或Kerbe...
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2.3 Hyperbase 管理页面
HyperbaseWeb管理页面主要用于Hyperbase服务的各种数据和信息的查看,下面我们将介绍管理页面的一些简单操作。HMaster管理页面打开HyperbaseActiveMaster管理页面的方法有两种:根据集群的ActiveMaster的IP地址打开:http://master_node_ip:60010。如下图:图25.ActiveMasterWeb页面通过TDH管理页面中Hyperbase服务的HMaster的ServiceLink打开,详细流程如下:TranswarpDataHubWEB管理页面也要根据集群的ActiveMaster的IP地址打开,地址一般是http://master_node_ip:8180。打开对应的Hyperbase服务的Roles页面。如下图:图26.Hyperbase角色页面左上角服务名后的圆点颜色表示集群中的Hyperbase服务的状态,比如当前是绿色的Green(HEALTHY),健康状态。另两种状态是Yellow(WARNING)和Red(DOWN)。通过每个HMaster对应的ServiceLink可以打开HMaster管理页面。如下...
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1 产品介绍
QuarkGateway是连接客户端与QuarkServer服务器的一个中间件,是客户请求QuarkServer服务的总入口,它严格按照用户预定义的配置文件,根据用户的不同需求来提供负载均衡、SQL规则路由、高可用(包括超时转发和宕机转发)、Web运维、Inceptor安全(LDAP,KERBEROS)等各项功能。QuarkGateway可以在多个QuarkServer间平衡业务流量,能够有效地为客户端屏蔽掉集群细节,能将不同的SQL类型路由到不同的QuarkServer,并且解决了QuarkServer超时或宕机后无法执行任务的问题,提高了产品的可用性。QuarkGateway的主要功能包括:负载均衡在这种情景下QuarkGateway可以将特定的业务分担给多个QuarkServer,从而实现多个InceptorServer平衡业务流量的功能,完成此项功能的前提是QuarkServer的TAG属性一致。SQL规则路由QuarkGateway基于特定规则,可将不同类型的SQL路由到不同的QuarkServer。高可用性包括超时转发和宕机转发等,QuarkGateway可将超时或者宕机的...