模型测试

大模型测试通常是指对基于大规模语言模型的人工智能系统进行的一系列评估，以验证其性能、准确性和适用性。测试过程可能包括以下几个方面：功能测试：检查大模型是否能够正确理解和执行各种指令，如文本生成、语法检查、内容优化等。性能测试：评估模型在处理大量数据或复杂任务时的响应速度和资源消耗。准确性测试：通过对比模型输出与预期结果，评估模型生成内容的准确性和合理性。稳定性测试：确保模型在不同环境和条件下都能保持一致的表现。用户反馈测试：收集真实用户使用后的反馈，了解模型的实际效果和用户体验。安全性与隐私保护测试：确保模型在处理敏感信息时遵守相关法规，保护用户隐私。

数据治理测试是确保数据治理方案有效实施以及数据质量达标的重要手段，以下是关于它的详细介绍：测试目的验证数据治理规则：检查所制定的数据标准、数据质量规则、数据安全策略等是否在实际数据处理过程中得到正确。发现潜在问题与风险：深入查找数据治理流程、工具和技术应用中存在的缺陷、漏洞以及可能导致数据质量下降或安全隐患的因素，为进一步优化数据治理方案提供依据。测试范围数据全生命周期：涵盖数据的产生、采集、存储过程的所有系统、软件工具以及它们之间的接口进行测试，保证整个数据治理生态系统的协同工作能力。测试类型数据质量测试：准确性测试：通过与权威数据源或实际业务情况进行对比，验证数据值的正确性，例如检查财务报表中的数据是否与实际账目相符，客户联系方式是否准确无误。完整性测试：确认数据是否存在缺失值，检查必填字段是否完整，以及数据记录是否存在遗漏，比如在订单信息中，确保所有订单都包含必要的产品信息、客户信息和交易金额等。一致性测试：保证数据在不同系统、不同表以及不同业务流程中的一致性，包括数据格式、编码规则、业务逻辑等方面的统一。时效性测试：评估数据的更新频率和及时性，确保数据能够反映当前的业务状态

），并可扩展到TB级别；数据管理阶段包含数据清洗、数据探索和预处理等过程，实际模拟了商业生产环境的数据处理流程。后使用数据集进行模型训练、模型推理和模型评估。AI测试用例的端到端流程秉持研发创新对于不同种类硬件的异构运算，也提出了能力要求。AI全流程的测试场景TPCx-AI的测试场景包含数据生成、数据管理、模型训练、模型推理、模型评估、吞吐量并发测试，包含了端到端的数据科学全流程，需要平台具备AI全生命周期的能力。丰富的测试用例TPCx-AI共提供10个测试用例，包含7个机器学习模型和3个深度学习模型，模型涉及有监督学习和无监督学习。其中，用例9使用的是混合模型（模型结构为2022年8月2日，TPC事务处理性能委员会官网正式发布了星环科技在3TB数据量下的TPCx-AI测试结果，SophonDiscover3.0以AIUCpm2,740.05分的优异表现，成为该数据量下全球首个成功通过测试及官方审计的产品，也是截至目前该AI基准测试大的数据量级。TPCx-AI，贴合实际人工智能使用场景的BenchmarkTPC

时序数据库性能测试通常包括对写入、查询、存储等方面性能的评估。以下是一些常见的测试方法和工具：测试方法写入性能测试测试目标：评估数据库在高并发情况下的数据写入速度和吞吐量.测试步骤：配置测试环境，包括硬件资源（如CPU、内存、磁盘等）和软件版本.使用测试工具或脚本生成大量的时间序列数据，并以高频率写入数据库.记录写入数据的速度和吞吐量，观察系统的性能指标（如CPU利用率、内存使用情况等）.查询性能测试测试目标：评估数据库在不同查询条件下的响应时间和查询效率.测试步骤：设计不同类型的查询语句，如时间范围查询、聚合查询、降采样查询等.执行查询操作，并记录查询的响应时间、返回结果的准确性等.分析查询性能，找出性能瓶颈和优化方向.存储性能测试测试目标：评估数据库存储数据的效率和存储空间的占用情况.测试步骤：在数据库中存储大量的时间序列数据，观察数据存储的压缩比和存储空间的占用情况.分析存储性能，评估数据的存储效率和成本.

算法应用：使用优化算法调整权重参数，迭代进行前向传播和反向传播过程。验证与调整：在验证集上评估模型性能，根据结果调整超参数或模型结构。测试评估：在独立的测试集上评估最终模型的泛化能力。微调大模型训练的流程通常包括以下几个关键步骤：数据准备：收集和预处理大量数据，包括清洗、标注和格式化，以适应模型训练的需求。模型设计：选择或设计适合任务需求的神经网络架构。初始化参数：为模型中的权重和偏置设置初始值。前向传播：将输入数据送入模型，计算预测输出。损失计算：根据预测输出与实际标签之间的差异计算损失函数的值。反向传播：通过链式法则计算损失函数关于每个权重的梯度，并更新权重以最小化损失。优化（Fine-tuning）：：对于特定任务或领域，可能需要在预训练的基础上进行微调以提高性能。部署与监控：将训练好的模型部署到生产环境，并持续监控其性能和稳定性。

部署方式将大模型集成到应用中。使用API简单快捷，适合初创项目；本地部署可保障数据安全与隐私，适合对数据敏感的应用。开发过程中，结合前端界面设计，打造良好用户体验。测试优化：对应用进行功能测试，检查回答准确性、内容合理性等。进行性能测试，评估响应时间、吞吐量等指标。根据测试结果优化，如调整模型参数、改进提示策略、优化代码。基于大模型开发应用是当前人工智能领域的热门方向，以下从应用场景、开发流程、面临挑战等方面介绍如何基于大模型做应用：应用场景探索智能客服：利用大模型理解用户咨询内容，自动生成准确回答。如电商平台的售后咨询，大模型可快速回应商品退换货政策、物流进度等常见问题，提高客服效率与用户满意度。内容创作辅助：在写作、设计领域发挥作用。例如，帮助文案撰写人员生成创意、完善内容，为设计师提供设计理念和文案描述基础代码框架，检查代码中的语法错误并给出修改建议。开发流程明确需求：确定应用解决的具体问题和功能。如开发智能客服，需梳理常见问题类型、用户交互方式、响应速度要求等。选择大模型：依据需求和资源选择合适的

近日星环联合思科进行了TPCx-HS10TB级别的标准测试，经过双方的通力合作，不仅通过了TPC组织官方的审核，并在同级别性能测试中排名第一。该结果反映了TDH系列对于海量数据的超强处理性能，证明其在大数据领域中的领先水平。该性能排名中我们以12.18的HSph分数击败了MapR5.0，CDH5.4.2，MapRM54.0.1，位于第一。本次测试里，我们利用面向大数据与分析的思科UCS集成基础设施搭建星环一站式大数据综合平台TDH。下面是测试报告中记录的被测试的大数据平台的各项属性：其中Hsph是用于反映系统性能的分数，ScaleFactor指处理的数据量级，ApacheHadoopCompatibleSoftware是测试对象。TPCx-HS介绍TPCx-HS是TPC组织提供的Hadoop性能测试基准(http://www.tpc.org/tpcx-hs/default.asp)，用于测试大数据平台硬件、软件和Hadoop文件系统API兼容软件，对它们的性能、性价比、可用性以及耗电性提供客观评估。TPCx-HS本质上是Hadoop的TeraSortbenchmark，通过对TB级数

在项目迭代周期有限的情况下，流程冗长条件复杂的升级测试无法再依赖人工的办法完成，必须借助自动化测试的工具和方法解决这个问题。本文将以TranswarpDataHub(TDH)的自动化升级测试的架构为例，分析应如何选择并系统性的整合不同技术以合理实现自动化测试以及部署升级。随着产品发行版的增多，大量存在于客户现场的老版本有待升级更新，每当一个新版本产品发布给客户前，测试人员必须保证新的发行版可以完美支持老版本的升级。每一版产品引入的新功能或组件，也需确定不会和老版本产品既有的功能产生冲突。由此体现了升级测试的极度必要性。通常在对TDH进行版本升级测试时，我们的开发人员不仅要考虑到前端界面，还要考虑到后端升级程序的执行。而且为了保证测试维度的完备性以及便于分析，升级测试框架必须保证以下几点：1.自动升级测试2.模拟用户的行为3.稳定性保证4.详细的测试报告5.随时查看升级过程考虑到上述几项需求，我们决定采用Docker+Jenkins再结合Selenium+VNCServer+Guacamole+Python这种技术混合型组合构建自动化升级测试环境。首先请读者阅读下面的技术详解，简单了解

进行测试的测试体系，具备规范的测试流程和统一的测试数据模型，Databench-A性能测试工具能对分析型数据库在多种部署节点数、多种数据量、多种压力条件下的性能表现进行全面的测试和分析。Databench-A性能测试工具预置了一种典型金融场景测试模型，能通过模拟真实的应用场景对数据库的性能水平进行检验。经过对实际精准营销场景的脱敏裁剪，选择其中的32张作为测试用表。表中字段数量最小为7，最大来源：数据库应用创新实验室近日，星环科技关系型分析引擎TranswarpInceptor在中国信通院组织开展的"可信数据库"产品测试中，经过严格的测试和专家评审，顺利通过了“分布式数据库基础能力”、“分布式数据库(大规模)基础能力”、“分布式数据库性能”三项测试。该测试依托YD/T3774-2020《大数据分布式数据库技术要求与测试方法》行业标准以及中国信通院联合北京银行等多家头部单位共同开发的分析型数据库性能测试工具Databench-A，全面检验了该数据库在多种场景下的功能及性能水平，充分证明了星环科技Inceptor在分布式数据库领域的成熟度与技术。《大数据分布式数据库技术要求与测试

近年来，企业数据安全问题的重要性被提上了前所未有的高度。星环科技提供了从云基础设施、数据平台、数据资源、数据应用的数据安全能力。覆盖数据生命周期的各个阶段，涉及数据的收集、存储、使用、加工以及开放流通。全方位保障企业的数据安全，支撑业务合法合规的开展。星环科技凭借全面的数据安全能力助力某支付机构构建安全防线的落地实践。该支付机构拥有大量数据资产，目前机构面临着较大的挑战，需要加强数据安全管理，为此，机构决定与星环科技合作，利用星环科技的技术来提升数据安全管理能力，共同打造一个基于隐私计算的数据服务平台DaaS。根据客户需求，星环科技在基础设施层提供了基于容器的云原生操作系统TCOS，可以为用户提供独立的数据与计算环境，减少数据对外暴露的风险。在数据平台层，星环科技大数据基础平台TDH新版本增强了安全技术，支持行列级权限控制、动态脱敏等。在数据资产层，星环科技借助两款新产品：数据安全管理平台Defensor帮助企业构建整个数据安全管理域及数据流通平台Navier：包含隐私计算平台SophonP²C和数据交易门户datamall，提供包括联邦学习和差分隐私等技术能力。该支付机构的数据管理平...

图数据库的应用场景非常广泛，可以应用于各个行业。以下是一些常见的应用场景：金融：在金融领域，图数据库可以帮助银行、保险公司等企业处理复杂的数据结构，支持欺诈检测、交易路由、投资组合分析等操作。社交网络：图数据库可以存储和处理社交网络中的复杂关系图谱和大量用户数据，支持好友推荐、社区发现、个性化内容推荐等操作。物流：在物流领域，图数据库可以帮助企业优化路径规划、物流运输等操作，加速发货、配送时间并提高效率。制造业：图数据库可以支持企业处理复杂的设备关系结构图，进行维修保养、设备性能分析、生产计划优化等操作。能源行业：在能源领域，图数据库可以处理复杂的电网、管道等结构图谱，并支持多种能源趋势分析和紧急事件监测等操作。电商：图数据库可以应用于电商业务中，存储和处理复杂的商品与用户之间的关系，支持个性化推荐、购物车分析、用户行为预测等操作。图数据库可以在各个领域中应用，并且在处理复杂的数据结构和大量的数据时比传统数据库具有更高的性能和效率。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、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与...

作为一家企业级大数据基础软件开发商，星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。其中，三中心分别是存储中心、分析探索中心、业务赋能中心；六能力包括数据汇聚能力、数据整合能力、智能分析能力、实时计算能力、统一访问能力、统一服务能力；两个体系则是安全和运维保障体系与数据和分析支撑体系。三中心、六能力、两个保障体系都构建在一个云底座之上，满足企业私有化或者混合云多云的部署形态，同时灵活组件式的可插拔式部署形态，能够帮助企业更迅速的起步，按规划分步完善数据中台建设。除了提供基础组件和相应的工具帮助客户快速构建数据中台之外，星环科技还提供咨询实施服务，可以为企业提供量身定制的“数据云基础设施+咨询服务的端到端产品+服务”的综合解决方案。在星环科技的咨询服务产品体系中，包括为企业构建中台的架构规划、应用规划，以及帮助企业实施建设数据底座、数据中台、数据仓库，以及数据治理服务，也包括了数据的分析、业务分析、...

随着行业和技术领域的变化日新月异，从数据仓库、动态数仓，到数据湖，从新一代湖仓一体技术到可插拔数据库，概念的引入虽然简单，但如何做到更有效，更复杂的数据资产管理就考验着对生产能力和工艺过程的管理能力。星环科技认为数据中台是一种能力、是一种组织上的策略而不仅仅是一种技术架构，它是在信息化基础上建立的可编织和可复用的数据可分析能力，从而支撑企业数字化转型。星环科技的数据中台三中心、六能力、两个体系星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。数据存储、分析探索、业务赋能三中心第一，帮助企业构建存储中心，提升数据的汇聚和整合能力；第二，构建数据分析探索中心，专注于智能分析能力和实时计算能力的提升，推动智能推荐能力和全链路实时监测和保障能力；第三，构建业务赋能中心，提供统一的访问能力实现跨平台联邦，统一的访问层控制，确保数据安全可用，同时搭建统一的服务能力，面向多场景的服务应用支撑。安全和运维、数据和分...

星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，具备大数据与云基础平台、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具的软件产品矩阵，多年来深耕电力领域，覆盖电力产业“发-输-变-配-用”五大环节，为推动电力行业数字化转型做出了重要贡献。在国网上海电力智能配用电大数据应用系统建设项目中，基于星环科技大数据基础平台TDH构建的智能配用电大数据应用系统汇集了浦东1210平方千米的236万户的用电数据，高负荷738万千瓦，年用电量329亿度，占上海全网四分之一。集成的内外部数据源有10个，整个数据量到现在已经接近8个T了，台账的数据总量有29.14万条。在多元数据集成及大数据平台基础之上，应用系统实现了用电查询，电力地图等基础功能及用户用电行为分析，节电用电预测网架优化和错峰调度等业务应用。基于多源异构数据的关联解析，和海量用电负荷实际数据存储、索引，实现了用电查询的基础应用，包括230万用户，26000个台区，4000余中压馈线的基本台账及用电数据的快速查询，并可以进行用户用电画像、地图定位、供电范围等数据的查询，服务响应时间在三秒以内。此前，星环科技还曾凭借《星环科技电力智慧供应链智能决策平台建设方...

时空数据库时空数据库是一种针对时空数据处理的数据库系统。它以时间和空间为基础，整合了空间信息和时间信息，能够对时空数据进行存储、查询和分析。时空数据库广泛应用于交通运输、城市规划、GIS等领域。分布式时空数据库分布式时空数据库是一种对时空数据进行存储和处理的数据库系统，通过分布式存储和分布式计算等技术，可以实现对大规模时空数据的高效处理和分析。与传统的集中式数据库系统不同，分布式时空数据库将数据存储在多个存储节点上，并将计算任务分配给多个计算节点来完成，从而极大地提高了时空数据的处理能力和可靠性。分布式时空数据库的出现，使得处理大规模时空数据成为了可能，也更好地满足了各个领域对时空数据深度分析的需求。星环分布式时空数据库-TranswarpSpactureSpacture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。

双碳目标下，全国碳排放监测服务平台启动建设力争2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和，我国明确提出“双碳”目标，充分彰显了在构建人类命运共同体进程中的大国担当。国家电网公司主动担当重要使命，提出“实现双碳目标，能源是主战场，电力是主力军，电网是排头兵”的战略部署，率先行动，发布《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》。“双碳”目标的实现离不开科技支撑。《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》指出，全国碳排放监测服务平台建设的总体目标是以电网数字化赋能和助力国家碳达峰碳中和，实现“电力看双碳”，“双碳看经济”，为国家碳排放统计核算体系建设、宏观调控政策制定、经济社会全面绿色转型发展等工作提供决策支持。平台建设需要解决以下问题：以数字化平台技术解决各省的地市、区县、重点行业碳排放数据维度不全面、核算方法不完善、碳核算体系不统一等方面的问题；强化数据应用，发挥好决策支撑作用，深挖电力大数据价值，开展“电力看环保”“电力看经济”等大数据应用。积极响应号召，星环科技打造碳排放监测服务平台解决方案星环科技作为大数据基础软件领域的代表性企业，有着高度的责任感和使命感，为响应“全国碳排放监测服务平...

为解决AI落地难的问题，星环科技从用户需求端出发，研发了一款基于云原生架构的企业级AI能力运营平台SophonMLOps，助推AI模型落地。SophonMLOps是基于云原生架构构建的企业级AI能力运营平台，聚焦于机器学习模型全生命周期中的模型管理、模型部署、模型监控预警、模型评估和模型迭代等关键环节。通过统一纳管、统一运维、统一应用、统一监控、统一评估、统一解释，赋予企业客户易用、高效且安全可靠的AI能力运营服务，协助客户规模化管理日益增长的机器学习模型，提升模型使用效率，降低模型集成管理成本，控制模型生产环境风险。SophonMLOps针对企业AI运营的痛点，围绕企业AI模型接入、运营管理、持续训练的全生命周期，分别提供规模化集成管理、高效模型推理、模型监控预警、模型性能评估、隐私安全保障等功能，为企业的AI日常运营插上翅膀。SophonMLOps打通了AI的全生命周期，为企业的各类用户角色搭建了统一的AI协作平台。对于企业而言，MLOps规模化集成管理了多源异构的机器学习模型，并提供高效且保障隐私安全的模型推理、监控预警及性能评估服务；对用户而言，能感受到操作上的快捷，AI应用与...

在国产数据库产品方面，星环科技坚持自主研发与技术创新，打造了自主可控的高性能分布式数据库ArgoDB和分布式交易型数据库KunDB，以及分布式图数据库StellarDB等产品。KunDB具备较强的SQL兼容性，同时具备高可用、高并发、在线扩缩容、数据强一致性等能力，适用于操作型业务、高并发业务等场景。ArgoDB具备完整的SQL兼容性，同时具备高扩展、高可靠、多模型、存算解耦等能力，一站式满足数据仓库、实时数据仓库、数据集市、OLAP、联邦计算等场景。通过不断的打磨和对业务场景不断的落地实践，ArgoDB和KunDB已成为具有完全自主知识产权的成熟的国产数据库，能够为更多的客户提供高性能、高可靠、成熟的数据库产品服务，帮助用户应对智能数据时代海量数据的分析与探索。分布式图数据库StellarDB兼容openCypher查询语言，提供海量图数据的存储和分析能力，支持原生图存储结构，支持万亿边PB级数据存储。同时，StellarDB具备毫秒级点边查询能力，10+层的深度链路分析能力，提供近40种的图分析算法，具备数据2D和3D展示能力。星环科技StellarDB在金融、政府和社交网络等领域...

星环科技作为一家企业级大数据基础软件开发商，在图计算领域深耕多年，有着深厚的技术积淀和丰富的实践经验。星环科技自主研发的分布式图数据库StellarDB，兼容openCypher查询语言，提供海量图数据的存储和分析能力，支持原生图存储结构，支持万亿边PB级数据存储。同时，StellarDB具备毫秒级点边查询能力，10+层的深度链路分析能力，提供近40种的图分析算法，具备数据2D和3D展示能力。StellarDB克服了海量关联图数据存储的难题，通过集群化存储和丰富算法，实现了传统数据库无法提供的低延时多层关系查询，目前已经用于金融、政府、交通等众多行业，用于反洗钱、风险控制、营销等多种场景。同时StellarDB还获得了多项行业权威认可：入选信通院2022大数据十大关键词“图计算平台”代表厂商；通过了中国信通院图数据库和图计算平台基础能力两项专项测评；入选著名咨询机构Gartner《中国数据库市场指南》、《工具：中国数据库管理系统供应商甄选》报告等，彰显了其产品技术领先性。如今，5G、物联网、AI等技术的发展应用让数据呈指数倍增长，为图数据库发展提供了更广阔的应用空间。顺势而为，乘势而上...