大模型与分布式训练

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大模型分布式训练
大模型分布式训练是一种在多个计算节点上并行训练大型机器学习模型的方法,它能够显著提高训练效率和缩短训练时间。以下是一些关键的分布式训练技术和策略:数据并行:数据并行是最常见的分布式训练策略,数据被结构和计算资源的特点,可以选择最适合的并行策略组合进行训练。异步更新机制:在分布式训练中,异步更新机制可以提高效率,通过无锁数据结构最小化同步开销,并支持批量更新提高吞吐量。分布式训练器设计与实现:分布式训练器负责协调数据加载、前向传播、反向传播和参数更新等过程。一个高效的训练器需要处理多个关键问题,包括混合精度训练、梯度累积、优化器集成等。不同部分被分配到不同的设备上进行计算。每个设备仅拥有模型的一部分,这使得超大的模型能够在有限的计算资源上训练。模型并行通常与流水线并行结合使用,数据按顺序经过所有设备进行计算。流水线并行:流水线并行是切分为多份并分发到每个设备上进行计算。每个设备都拥有完整的模型参数,计算完成后,设备间的梯度会被聚合并更新模型参数。这种方法能够充分利用多个设备的计算能力,加快训练速度。模型并行:在模型并行中,模型的
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大模型训练方法
大模型训练方法包括预训练、指令微调、强化学习、模型并行与分布式训练、优化器与学习率调整以及模型压缩与量化等,各环节协同助力大模型训练与优化。以下是一些常见的大模型训练方法:预训练数据收集与预处理成结果的质量和适应性。模型并行与分布式训练数据并行:将训练数据分割成多个子集,分别分配到不同的计算设备上进行处理,每个设备计算得到的梯度在参数更新时进行汇总和平均,以实现并行训练,加快训练速度。模型并行强化学习(RLHF):让人类对模型生成的结果进行评价和打分,基于这些反馈信息训练一个奖励模型。奖励模型学习预测生成结果的评分,然后在强化学习过程中,利用奖励模型的输出作为奖励信号,引导大模型生成更符合:当模型规模过大,单个设备无法容纳整个模型时,将模型的不同层或部分分配到不同的设备上进行计算,设备之间需要进行通信以传递中间结果,从而实现对大规模模型的训练。混合并行:结合数据并行和模型并行的方法,充分利用计算设备的资源,进一步提高训练效率,适用于超大规模的模型训练。优化器选择与学习率调整选择合适的优化器:根据模型的特点和训练数据的性质选择合适的优化器,以更好地更新模型参数,提高训练效果和收敛速度

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分布式机器学习
准确性和稳定性。在传统的机器学习过程中,数据集通常集中存储在一台计算机上进行模型的训练和推理,因此计算和存储的压力非常大,训练时间长且效率低下。而分布式机器学习则将数据存储在多台计算机上,通过数据切分和并行计算的方式加速模型训练。分布式机器学习的优势包括:可扩展性:可以将计算和存储分配到不同计算机上,随着数据集的增大,系统可以自动扩展。高效性:分布式机器学习可以将大规模数据分成多个小数据集,同时在分布式机器学习是一种利用多个计算节点进行机器学习或者深度学习的算法和系统,旨在提高性能、保护隐私,并可扩展至更大规模的训练数据和更大的模型。分布式机器学习方法可以有效地加速训练过程,同时提高模型的多个计算机上进行训练和优化,大大缩短训练时间。鲁棒性:由于数据可以被存储在多台设备上,因此即使某台设备或某个节点出现故障,系统仍然可以正常工作。分布式机器学习平台-SophonBaseSophonBase作为企业级一站式数据科学平台,支持数据管理、可视化建模、编程式建模等功能模块,包含完备的统计、机器学习、深度学习算法,覆盖从数据接入、数据预处理,到模型训练、模型部署、监控运维的机器学习模型全生命周期流程。

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大模型分布式推理
大模型分布式推理是应对大模型推理过程中算力需求和成本挑战的重要技术手段。大模型通常具有海量的参数,其推理对算力要求极高,导致推理成本中95%用于算力,且“万卡集群”的使用效率经常在50%以下,存在算需求。增强系统的可扩展性:随着数据量和模型规模的不断增加,可以方便地添加更多的计算设备到分布式系统中,实现系统的线性扩展,以应对不断增长的业务需求。的闲置和浪费,进一步降低了运营成本。提高推理性能:分布式推理可以并行处理多个任务,大大缩短了推理的时间,提高了系统的响应速度和吞吐量,能够更好地满足实时性要求较高的应用场景,如在线客服、智能助手等的力资源浪费的情况。单张GPU卡的显存难以支撑大模型的推理,无法满足大模型的实时性和高吞吐量要求。实现方式模型并行:将大模型分割成多个子模型,分配到不同的计算设备上进行推理,然后再将结果进行合并。例如一致性和同步问题。优势降低算力成本:通过将推理任务分布到多个计算设备上,可以充分利用现有的算力资源,避免了为单个大模型配备昂贵的高端计算设备,从而降低了硬件成本。同时,提高了算力的使用效率,减少了算力

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AI大模型训练方法
AI大模型训练方法涉及数据预处理、模型构建、分布式训练、优化技术应用、正则化、学习率调整和迁移学习等关键步骤,以提升模型性能和加速训练过程。AI大模型的训练方法主要包括以下几个关键步骤:数据预处理提高模型性能。分布式训练:为了加速模型训练,采用数据并行和模型并行等分布式训练技术,以提高计算效率。优化技术:优化算法,在训练过程中自适应地调整学习率,提高模型的收敛速度。正则化和学习率调整:通过引入:对原始数据进行清洗、整理和标注,以符合训练AI大模型的标准和要求。模型构建:设计和调整模型架构,可能需要对基础大模型进行微调或者迁移学习。模型训练:利用准备好的数据集对模型进行训练,评估模型在特定任务上的性能表现,并进行多轮迭代优化,直到模型达到预定的性能指标和精度要求。模型评估:对训练好的模型进行评估,以了解其在训练集和验证集上的表现,并根据评估结果对模型进行调整,如调整模型结构、参数设置等,以正则化项降低模型过拟合的风险,并在训练过程中调整学习率以适应模型的表现。迁移学习:利用预训练模型在相关任务上的知识,提高模型在新任务上的表现。

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分布式技术介绍
随着企业数字化进程的进一步深入,企业为了解决大数据的“4个V”问题,往往需要构建多个不同技术栈的大数据平台,其中不乏会使用到分布式相关的存储、计算、资源管理技术。分布式系统的出现解决了单机系统无法GoogleFileSystem在内的著名的3篇论文,打开了分布式技术快速发展的大门。2006年,Apache基金会创建了Hadoop开源项目,用来解决大规模的数据存储和离线计算的难题,开始解决商业场景下如Snowflake等。这些新的分布式技术的出现和逐渐成熟,让大数据的业务化发展有更快的趋势。不过随着企业数字化进程的进一步深入,企业为了解决大数据的“4个V”问题,往往需要构建多个不同技术栈的大技术总体上可以概括为分布式计算技术、分布式存储技术和分布式资源管理技术,我们将对这些技术分别展开论述。—分布式数据存储技术—分布式存储技术是相对于集中式存储技术来说的,在大数据技术被广泛使用任务,用多台计算机通过网络组装起来后,然后将每个小任务交给一些服务器来独立完成,终完成这个复杂的计算任务。Google是分布式计算的引导者,其发明的MapReduce计算框架是第一代被成功用于大规模生产

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分布式技术,分布式技术架构
能力。同时,通过将数据分布在多个节点上,分布式技术还能够提供更高的存储容量和可靠性。分布式技术被广泛应用于大规模数据处理、云计算、物联网等领域,分布式技术的出现极大地推动了计算机技术的发展和应用。星环分布式技术星环科技基于分布式软件架构设计了全新的大数据技术栈,实现了统一的分布式计算技术、分布式一致性技术、分布式存储管理技术和分布式事务技术,使用统一融合的数据平台架构取代了业界的混合架构。星环大数据基础平台TDH是全球首个通过TPC-DS基准测试并经官方审计的产品,基于分布式架构构建的基础软件在海量数据的计算和分析上达到业界先进水平。分布式计算技术是支持大数据分析的核心技术,星环自主研发的分布式计算引擎具备较好的扩展性和容错性,在从GB到PB不同量级的数据处理上都具备很好的计算性能,支持数千台服务器规模;除了支持关系表的计算分析以外,该计算引擎还可以支持图数据、时空数据等多种数据模型之间的分布式技术是一种在计算机系统中使用的技术,它将计算和存储分散在不同的机器上,以实现更高效和可扩展的系统。通过将任务分解为多个子任务,并在多个计算机节点上并行执行,分布式技术能够大大提高计算速度和处理

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分布式图数据库
解锁分布式图数据库:数据世界的新“图”破分布式图数据库是什么?分布式图数据库,是一种基于分布式系统架构的数据库,它专门用于存储和处理大规模的图数据。与传统数据库不同,分布式图数据库以图的结构来组织和提供坚实的数据支持。灵活的数据模型适应多变需求在实际应用中,业务需求常常像六月的天气一样多变,这就要求数据库的数据模型具备足够的灵活性。与关系型数据库不同,分布式图数据库不需要预定义严格的模式,允许的增长速度犹如火箭升空,迅猛而不可阻挡。分布式图数据库凭借其高度的可扩展性,成为了应对大数据挑战的有力武器。它能够处理从小型到大型的数据集,随着数据量的增长,可以通过横向扩展的方式,增加更多的节点和边,而不会对查询性能产生明显的影响。分布式图数据库还可以通过分片技术,将数据分布在多个服务器上,就像将一个大任务分解成多个小任务,每个服务器负责一部分,进一步提升了系统的处理能力和可靠性。在物联网领域人物的出生地、事件的发生时间等)就是边。通过分布式图数据库,我们能快速查询和分析这些知识之间的联系,为智能问答、语义搜索等应用提供强大支持。分布式图数据库的独特优势分布式图数据库之所以在当今数据驱动的

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分布式数据治理
分布式数据治理是一种针对分布式数据环境的综合性管理方法,旨在确保分布式数据的质量、安全性、一致性和可用性等,以下是具体介绍:数据治理架构与模型去中心化架构:与传统的集中式数据治理不同,分布式数据治理采用去中心化的架构,不存在单一的控制中心,而是通过多个节点之间的协作和共识机制来实现数据的管理和决策。数据治理模型:建立适合分布式环境的数据治理模型,如区块链技术中的分布式账本模型,通过密码学技术和共识算法确保数据的一致性和不可篡改。数据质量管理数据清洗与转换:在分布式环境下,数据来源广泛且格式多样,需要进行有效的清洗和转换,去除噪声和异常数据,统一数据格式,提高数据的准确性和可用性。数据一致性保障:通过分布式事务处理、数据同步机制等,确保不同节点上的数据在更新和操作过程中的一致性,避免数据冲突和不一致性问题。数据安全与隐私保护加密技术:采用加密算法对分布式数据进行加密处理,确保数据在传输和存储过程中的保密性和完整性,防止数据被窃取或篡改。访问控制:建立严格的访问控制机制,基于身份认证、授权和权限管理,限制对分布式数据的访问,确保只有授权用户才能访问和操作相应的数据。元数据管理元数据采集与

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分布式技术
分布式技术是一种基于网络的计算机处理技术,与集中式相对应。分布式技术是指将一个大型的计算和数据处理任务分解成多个小任务,之后分配到多个不同的计算机节点上进行并行处理。这些节点可以是位于同一地区,也来提高计算能力和数据存储能力。这也意味着,分布式系统可以更快、更准确地处理大量数据,适用于需要进行处理大规模数据的业务需求。分布式系统的另一个优点是它可以提高系统的稳定性和可靠性。因为如果一个节点出现问题,其他节点仍可以继续工作,保证系统不会崩溃。分布式技术在大数据处理方面特别有效。在大数据时代,海量数据的处理方式已成为企业的核心业务。通过分布式系统,数据可以分散在不同的虚拟节点上,充分利用多核心和多处理器,以实现“分而治之”的策略。这样就可以减少大数据处理时间,并将更多的数据存储在不同的内存中。分布式技术的另一个重要应用领域是区块链。区链技术本身就是一种基于分布式技术的去中心化系统。在这个系统的节点中、通过网络连接并行处理,实现更快、更准确和更可靠的数据处理。适用于多个领域和行业,包括大数据、区块链,云计算,机器学习等,并且在未来的发展中,分布式技术也将继续寻新的应用领域。
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数据要素安全流通服务
数据要素是数字经济发展的关键生产要素,是数字经济发展的基础。加快培育数据要素市场是全面建设社会主义现代化国家的一项基础性工作,对推动经济高质量发展、建设数字中国和数字强省、促进经济社会数字化转型具有重要意义。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,围绕数据全生命周期提供基础软件与服务。基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域的多年积累,星环科技研发了数据要素流通全过程的一系列工具,在各方数据不出域的前提下,为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动,分享数据安全出境解决方案。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。星环科技在产品的各层级上都完善了安全技术,从而可以给用户提供体系化的数据安全防护能力,助力企业高效、合规的开展数据流通业务。在基础设施层,星环科技提供基于容器的云原生操作系统TCOS,它不仅能够提供容器隔离和镜像扫描,还新增了漏洞检测以及面向业务的微隔离安全技术,从而可以为用户开辟一个独立的数据与计算环境,外部的服务未经授权无...

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常见的图数据库应用场景有哪些?
图数据库有许多适用场景,常见的应用场景有:社交媒体:社交媒体中的用户和关系可以建模为图结构。用图数据库来管理和查询这些社交数据,可以实现更精确的社交关系分析。金融:在金融领域中,图数据库可以用于合规风控、反欺诈、投资和信贷决策等众多场景。例如,通过在图中存储和分析不同实体(如银行账户、信用卡、电话、邮箱、运单等)之间的关系,可以准确识别欺诈降低风险。物流和运输:物流和运输领域也是图数据库的应用场景之一。例如,通过在图中存储城市、仓库、货物、运输路线等信息,可以进行物流管理、运输计划优化、货物追踪等任务。生命科学:在生命科学领域,图数据库可以用于存储和分析复杂的基因、蛋白质、代谢物等数据,帮助科学家发现新的治疗方法和疾病机制。游戏:游戏开发者可以使用图数据库来管理玩家角色、各种装备、地图、任务等复杂的游戏数据,实现更好的游戏体验。图数据库的灵活性和高效性使其在多个领域都有着广泛的应用。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与服务,在图计算领域深耕多年,自主研发了分布式图数据...

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图数据库有哪些特点?
图数据库是现代数据库系统中的一种,它主要的特点就是使用了图论的概念来进行数据管理。传统的关系型数据库通常是基于表和列的结构进行数据管理,而图数据库则是构建了节点和边的图形结构,可以更好的表示现实世界中的复杂关系。下面是图数据库的几个主要特点:1.基于图形结构:图数据库是基于图形结构来进行数据管理的。它通过节点和边来构建数据的表示形式,使得数据之间的关系和结构更加直观和清晰。这对于处理关联复杂、数据关系复杂的场景具有重要意义。2.高效地关系查询和分析:图数据库具有高效的关系查询和分析能力。对于一个大规模的图,传统的SQL查询方式显然不能满足查询时间的要求。而图数据库则可以通过图数据库内部的算法来进行实时的查询和分析。尤其是针对一些复杂的图分析算法,图数据库更能够快速地获得结果,提高查询速度。3.可扩展性:由于采用了分布式的技术设计,使图数据库的可扩展性极佳。当需要管理的数据量增加时,图数据库可以通过简单的集群扩展方式来实现性能的提升。而且,图数据库的分布式能力也可以让其在多个节点上进行操作,提高了系统的容错能力和加载能力。4.元素和关系度量:图数据库具有丰富的元素数据和关系数据量度方式。...

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什么是时空数据库?
时空数据库(Spacial-temporaldatabase)是一种专门用于存储和管理时空数据的数据库管理系统,它是传统关系型数据库的一个扩展,可以实现对时空数据进行有效管理和处理。时空数据是指带有时空坐标或时间戳的数据,例如地图、气象数据、交通、城市规划等。因此,时空数据库可以用于多种应用程序,如地理信息系统、航空航天、气象预报、GPS导航等。时空数据库与传统数据库不同的是,它提供了额外的功能和数据类型,例如点、线、面等空间对象和时间序列数据类型。此外,时空数据库还支持空间查询和时空查询,例如常见的缓冲区查询,使得用户可以在时空范围内进行查询和分析。这种数据库可以对时空数据进行高效的存储、查询、更新和分析,并通过插件技术集成其他地理信息数据源。星环分布式时空数据库-SpactureSpacture是星环科技自主研发的一款面向空间、时空数据的存储与管理,集计算与存储为一体的分布式数据库产品,支持大规模矢量数据、时空轨迹数据的存储与计算,具有完备的数据查询、分析和挖掘能力,可用于时空查询分析、时空模式挖掘、时空轨迹聚类等时空轨迹数据分析场景,广泛应用于交通物流、城市管理、位置服务等场景。

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国产化替代升级实践
新时代需要新技术,企业应抓住机遇实现旧平台的改造升级数据库技术经过不断的发展,已经从以Oracle、IBM为代表的集中式数据库,演进到分布式、多模型、云原生的形态,并在很多场景应用落地,带来了真实的业务价值。当前得益于国家政策的大力扶持以及国内市场环境的快速发展,国产软件加速发展,国产化替代进程正在不断加速。自主可控是国产化替代的核心,同时也是一个阶段性的目标。我们不应该满足于此,应该抓住国产化改造的机遇,用新技术去替代老技术,实现自主可控的同时,完成旧系统的改造升级,这也是信创的主旨。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,围绕数据全生命周期提供基础软件与服务,在分布式技术、多模型技术、数据云技术等方面有很多技术突破。比如大数据基础平台TDH是全球首个通过TPC-DS基准测试的产品;提出了创新的多模型统一技术架构,支持业内主流的10种数据模型,Gartner®发布的中国数据库技术发展趋势报告引用星环科技多模型联合分析用例,论证了多模型融合分析的趋势和价值。基于多年积累的分布式技术、多模型统一技术、数据云技术等,星环科技打造了分布式数据库ArgoDB、分布式交易型数据库KunDB、分布...

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基于数据安全网关的跨境安全流通方案
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星环科技图数据库StellarDB是国产高性能图数据库,采用分布式架构和原生图计算引擎,支持超大规模数据管理和高效的图计算。TranswarpStellarDB具有以下特点:原生图存储:StellarDB为数据存储设计了专有的图存储结构,优化查询性能,通过高效的压缩算法减少磁盘和内存的使用量。根据分区策略,图数据均匀分布于集群各节点。优越的性能:存储引擎和计算引擎结合,使计算引擎可以利用数据locality提升计算性能,拥有卓越的数据读写能力,支持大规模并行处理,毫秒级的查询响应。高扩展性:完全的分布式架构,具有良好的可扩展性,支持在线扩容和升级。拥有万亿级图数据处理能力,支持数据多副本,提供集群高可用和高可靠。灵活的查询方式:计算引擎支持灵活易懂的图查询语言TranswarpExtended-OpenCypher,拥有丰富的图操作语法。同时提供SQL支持,多模场景灵活切换。深度分析能力:支持10层及以上的图深度遍历和复杂分析。丰富的算法库:内置丰富的算法库,几十种图算法开箱即用,优化的分布式并行图算法,千万级子图计算效率达到行业先进水平。企业级功能:支持用户权限认证、集群状态监控、日...

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分布式隐私计算平台
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银行图数据库应用场景有哪些?
银行图数据库的应用场景:反洗钱:图数据库可以将可疑交易数据存储于其中,帮助银行更快速地提取、分析与关系,识别出潜在的洗钱行为。客户关系管理:银行图数据库可以将客户的不同信息(如交易记录、信用评级、客户所在地和行业等)进行整合,并将这些信息在一个数据仓库中呈现出来。这使得银行能够更加精准地分析客户需求,提供更加符合客户需求、更加优质的服务。风险管理:银行是一个与风险息息相关的行业。图数据库可以帮助银行对相关风险进行整合和分析。通过解析大量的金融数据,图数据库可以找出潜在的风险点,提前控制风险。数字化转型:图数据库能够将社交网络、收集的数据等信息关联起来,并创造性地开拓新业务模式。除了与客户密切相关的业务领域,图数据库还能够在支持业务流程优化方面发挥重要作用。营销:银行可以使用图数据库来收集客户数据、行为数据等,这样可以更加精确地预测客户习惯,对客户进行更加细致的营销和服务。银行图数据库有着广泛的应用场景,可以在多个角度上支持银行的业务发展,提高服务的质量和效率。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等...