大模型国产

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国产大模型
国产大模型是指由中国企业研发的、具有大规模计算和数据处理能力的大型人工智能模型。这些模型旨在解决特定的问题或领域,例如自然语言处理、图像识别、智能推荐等。在国产大模型领域,一些知名的企业不仅在研发大模型方面具有丰富的经验和技术实力,同时也为其他企业提供大模型服务。随着技术的进步和应用场景的不断扩大,国产大模型有望在更多领域得到应用和发展。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,帮助客户将原型的大语言模型应用,成功在实际生产中投入应用;第三,帮助客户运营在生产中应用的大语言模型和大模型的持续提升。除此之外,星环科技在行业首先推出了两大行业大模型:服务于金融行业的星环金融大模型无涯,以及大数据分析大模型SoLar“求索”。
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国产大模型推理
国产大模型推理:人工智能的新篇章近年来,人工智能领域迎来了一场前所未有的变革,其中大语言模型的出现尤为引人注目。在这场全球性的技术竞赛中,中国的科研团队和企业也交出了令人瞩目的答卷。国产大模型的崛起不仅代表着技术上的突破,更彰显了中国在人工智能领域的自主创新能力。本文将带您了解国产大模型推理的基本原理、发展现状以及应用前景。大模型推理的本质,是让计算机模拟人类的思维过程,根据输入的提示生成连贯循环往复,形成完整的回答。在推理能力方面,国产大模型已经能够胜任多种复杂任务。从基础的问答对话,到需要多步推理的数学题解答;从文学创作到代码生成,这些模型的表现日益接近人类水平。应用场景的拓展是国产大模型发展的另一个亮点。在教育领域,大模型可以充当个性化辅导老师;在医疗行业,它能辅助医生进行诊断;在创意产业,模型可以帮助撰写文案、生成设计。更令人期待的是,随着多模态技术的发展,国产大模型开始具备处理图像、音频等多种信息的能力,这为更丰富的应用场景打开了大门。展望未来,国产大模型推理技术还将继续进化。一方面,模型规模可能会进一步扩大,以获取更强的推理能力;另一方面,小型化、专业化也将成为重要方向,使大

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大数据平台国产化
大数据平台国产化随着我国数字化转型的加速,大数据平台的国产化已成为保障信息安全、提升自主创新能力的重要战略方向。近年来,国内企业和科研机构在大数据平台的国产化技术研发和应用实践方面取得了显著进展,推动了国产大数据平台从概念走向成熟。一、大数据平台国产化的定义与背景大数据平台国产化是指在大数据处理、存储、分析等关键技术领域,采用国内自主研发的软硬件产品和服务,替代国外同类产品,实现数据处理的自主可控。这一过程不仅涉及技术的自主创新,还包括与国产操作系统、芯片、数据库等生态系统的深度融合。我国在大数据平台国产化方面的努力,源于对信息安全和自主可控的迫切需求。长期以来,我国在大数据平台建设中依赖国外技术和产品,存在数据泄露、技术“卡脖子”等风险。因此,推动大数据平台国产化,不仅是技术发展的必然选择,更是国家战略安全的重要保障。二、大数据平台国产化的重要性1.信息安全保障:国产化大数据平台能够:大数据平台国产化能够带动国内相关产业的发展,促进数字经济的繁荣。三、大数据平台国产化的技术实现近年来,我国在大数据平台国产化方面取得了显著进展,涌现出一批具有自主知识产权的技术和产品。1.国产数据库

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国产大数据基础软件
星环科技作为一家企业级大数据基础软件开发商,自成立之初就坚持自主研发与技术创新,勇担时代使命,积极参与信息产业国产化进程,成为大数据基础软件国产化的重要推动者之一。通过自主研发,公司已实现多项技术突破,形成了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。目前,星环科技已助力金融、能源、制造、交通等行业多个客户实现了数据分析场景中部分关键信息系统的国产替代,替代的。为此星环科技采用新一代的分布式技术,自主研发了分布式数据库ArgoDB和分布式交易型数据库KunDB。作为公司自主研发的数据库,ArgoDB是一款具备多模型、联邦等特性的高性能分析型数据库,并且注重与国产成本。在分析型业务方面以更低成本、更高性能完整替代了传统Oracle数据仓库,确保分析型业务与交易型业务的隔离。凭借持续的自主研发和技术创新,星环科技在推动大数据基础软件国产化替代进程的过程中,也收获了诸多对象包括传统关系型数据库Oracle、IBMDB2、Teradata,以及搜索引擎ElasticSearch、大数据平台ClouderaDataPlatform、数据统计分析软件SAS等多家国外主流厂商

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国产AI大模型一体机
国产AI大模型一体机:让智能计算触手可及在人工智能技术飞速发展的今天,一个名为"AI大模型一体机"的新事物正在悄然改变着我们获取智能计算能力的方式。这种将强大AI模型与硬件设备融为一体的创新产品,正场景来说,这些特点尤为重要。国产AI大模型一体机的技术实现主要依靠几个关键组成部分。在硬件方面,采用高性能处理器和加速芯片,如GPU、TPU等,为模型运行提供强大算力支持。在软件层面,集成经过优化的国产大模型,这些模型通常针对中文语境和国内应用场景进行了专门训练。此外,还包括模型压缩技术,使庞大的模型能够在有限的硬件资源上有效运行,以及配套的推理框架和管理系统。目前,国产AI大模型一体机已经在多个以其独特的优势,为各行各业提供着前所未有的便捷智能服务。AI大模型一体机,顾名思义,是将训练好的大型人工智能模型与专用计算硬件集成在一起的设备。与传统的云计算服务不同,它不需要依赖网络连接,所有计算

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大数据基础平台国产化
大数据基础平台国产化是指在大数据处理的各个环节,从硬件到软件,全面采用国产技术和产品,以实现自主可控、安全可靠的大数据处理能力。以下从其重要性、涉及的关键技术与产品、面临的挑战及应对策略几个方面进行介绍:重要性保障国家安全:大数据涉及国家关键信息基础设施、民生等多领域的数据。实现大数据基础平台国产化,可避免因使用国外技术而带来的潜在安全威胁,如数据泄露、后门风险等,保障国家信息安全。推动产业自主发展:促进国内大数据产业生态的完善,带动芯片、操作系统、数据库、中间件等上下游产业协同发展,减少对国外技术的依赖,提升我国在全球信息技术产业中的竞争力。满足合规要求:随着数据保护法规的完善,使用国产大数据平台对计算资源的需求。存储设备:包括分布式存储系统,能够提供海量数据存储,具备高可靠性、可扩展性和数据冗余保护能力,保障大数据的安全存储。软件层面操作系统:国产操作系统在稳定性和安全性上不断提升,能够为大数据平台提供稳定的运行环境,支持多种硬件架构,适配不同的服务器设备。数据库:国产数据库具备处理大规模数据的能力,支持复杂查询和事务处理,满足大数据平台对结构化数据存储和管理的需求。同时,在与国产

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国产化大数据平台替换 CDH
化大数据平台需要在数据存储格式、计算模型、接口等方面与CDH兼容,以确保原有数据和应用能够顺利迁移。比如部分国产平台的文件系统与CDH的HDFS在数据块大小、存储策略等方面存在差异,需要进行数据格式转换和国产化大数据平台替换CDH是企业实现自主可控、保障数据安全和满足合规要求的重要举措,以下为你介绍一些相关的案例、难点、注意事项和步骤:替换难点技术兼容性:CDH有其特定的技术架构和生态体系,国产参数调整。数据迁移:企业使用CDH积累了大量数据,将这些数据安全、高效地迁移到国产化平台是一大挑战。要解决数据一致性、完整性问题,还要尽量减少对业务的影响。例如,在迁移海量的实时流数据时,如何保证数据,开发和测试的工作量较大。人才短缺:国产化大数据平台相对较新,市场上熟悉其技术和操作的专业人才相对较少。企业缺乏既有国产化平台技术知识,又有CDH替换经验的专业人员,给替换工作的实施和后续运维带来困难。注意事项充分评估需求:全面梳理企业当前的业务需求、数据量、数据处理场景等,结合国产化平台的功能和性能特点,确定是否能够满足企业未来发展需求。选择合适的平台:目前国产大数据平台众多,要从技术实力、产品

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大数据平台国产化替换
大数据平台国产化替换是指将原有的国外大数据平台或技术替换为国产的大数据平台及相关技术,以实现自主可控、安全可靠、符合国内法规和业务需求的数据处理与管理环境,主要包括以下几个方面:替换原因安全与自主可控需求:随着数据安全重要性的日益提升,国外大数据平台可能存在数据安全隐患,如数据泄露风险、对国外技术供应商的依赖等。国产化替换可以使企业和组织对数据的存储、处理和管理拥有更高的控制权,减少外部安全威胁:国产大数据平台通常在成本方面具有一定优势,包括软件采购成本、维护成本等。同时,国内供应商能够提供更及时、本地化的技术支持和服务,方便企业快速解决问题,提高系统的运行效率和稳定性。替换内容硬件层面:将原有的国外服务器、存储设备等硬件替换为主流国产CPU平台以及配套的国产存储设备等,确保硬件底层的自主可控。软件层面:操作系统:采用国产操作系统替代国外操作系统,为大数据平台提供稳定、安全的运行环境。数据库:把国外数据库替换成国产数据库,以满足数据存储和管理的需求,并实现更好的性能优化和功能扩展。大数据处理框架:用国产的大数据处理框架的自主优化版本或自研框架替代国外的类似框架,以提升数据处理效率和

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国产大数据集群
国产大数据集群:数字浪潮下的崛起与奋进国产大数据集群:崭露头角的数字新势力在当今这个数字化浪潮汹涌澎湃的时代,数据已然成为了如同石油一般珍贵的战略资源,驱动着各个行业的创新与发展。而大数据集群,作为承载和处理海量数据的关键基础设施,正逐渐成为数字经济时代的中流砥柱。近年来,国产大数据集群异军突起,在技术创新、市场应用等多个方面取得了令人瞩目的成绩,正逐步打破国外产品长期以来的垄断局面,成为推动我国数字化进程的一股新兴力量。蓬勃发展的现状应用领域拓展国产大数据集群的应用领域正在不断拓展,广泛渗透到政务、金融、工业等多个关键领域,为各行业的数字化转型与创新发展注入了强大动力。在政务领域,大数据集群助力政府实现了治理能力的现代化提升。在金融领域,大数据集群发挥着至关重要的作用。一方面,金融机构利用大数据集群对海量的客户交易数据、信用数据以及市场数据进行实时分析与处理,实现了风险的精准评估与有效管控。在工业领域,大数据集群推动了制造业的智能化升级。工业企业借助大数据集群对生产过程中的设备运行数据、工艺参数数据以及质量检测数据等进行实时采集与分析,实现了生产过程的优化控制与故障预测。
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国产时空数据库有哪些?
随着科技和信息技术的快速发展,时空数据已经成为重要的技术支撑和决策工具。与此同时,国内也出现了不少优秀的国产时空数据库产品,不仅在空间分析、时序分析等方面实现了卓越的表现,同时也在存储管理、可视化展示等方面有着出色的成果。不少时空数据库产品已实现了高可靠性、高性能和高稳定性的功能,在交通运输、城市规划、GIS和物流供应链等领域都有着广泛的应用。其中星环科技的分布式时空数据库-TranswarpSpacture就是其中一款优秀的时空数据库产品。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。产品优势原生空间:时空数据类型,针对空间时空数据的特定优化。兼容OGC标准:提供丰富的分析函数,具备复杂分析挖掘能力。支持SQL:基于SQL完成空间分析和轨迹分析,降低产品使用门槛。兼容Po...

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数据库国产化替代
数据库作为提供数据存储与处理能力的基础软件,是信息系统的基础、信息安全的基石,因此,数据库自主可控和国产化替代已经刻不容缓。兼容性是国产化替代关键,自研数据库更具潜力Oracle数据库发展较早,在国内市场内占领了一定先机,企业经过信息化的长期积累和革新,基于Oracle开发了大量的系统业务。为了能够适配新的国产数据库产品,必须对应用代码进行大量修改,各数据表的数据类型、函数、语法规则需要进行系统、全面的改造,这就要求新的国产数据库对原有数据库能够有很好的兼容性支持,降低迁移的代码改造成本。Oracle经过多年的发展,在SQL语言、性能、实例形态、容灾方案等方面有很多积累扩展。若要实现Oracle数据库的国产化替代,除了要能够提供在性能、容灾能力、安全能力等方面全方位提供对等的能力,首先要解决的就是如何兼容Oracle的大量SQL方言,尤其是Oracle的PL/SQL这一独特的广受欢迎的语法体系。中国信通院《数据库发展研究报告》中表示,“国内关系型数据库产品中多数是基于MySQL和PostgreSQL二次开发的”。因此,这些产品对MySQL、PostgreSQL兼容性较好,但没有体系化的...

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图数据库有哪些?
图数据库是一种用于处理图形数据的特殊类型的数据库。它们旨在存储和管理关系和连接,具有比其他类型的数据库更强大的能力。目前国内有众多优秀图数据库产品,星环科技图数据库产品StellarDB其中之一。TranswarpStellarDB是星环科技自主研发的企业级分布式图数据库,提供高性能的图存储、计算、分析、查询和展示服务。StellarDB支持原生图存储,千亿点、万亿边、PB级大规模图数据存储;具备10+层的深度链路分析能力,提供丰富的图分析算法和深度图算法;支持标准图查询语言并兼容openCypher,并具备海量数据3D图展示能力。可以帮助用户快速开发欺诈检测、推荐引擎、社交网络分析、知识图谱等应用。TranswarpStellarDB优势: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...

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数字政府建设
近日,领先的IT市场研究和咨询公司IDC发布2022年数字政府百强榜,梳理出数字政府领域领先的技术供应商,评估了技术提供商的市场能力及市场份额。星环科技作为企业级大数据基础软件开发商,成功入选IDC数字政府百强榜“大数据及数据治理”模块。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,形成了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。在政府领域,星环科技通过智慧政务数字底座为政府数字化转型建设提供计算、存储、算法等基础能力支撑,归集业务数据,优化业务流程,治理出有价值的数据资源,进行专题分析沉淀数据资产,服务部门之间数据共享与业务协同,服务领导决策与政策制定,服务公众、企业便捷办事。公司产品已被多个部委或省市机关部门使用,助力构建数字化政府,提升治理效率。比如星环科技基于数据云平台TDC为建设上海市数据资源平台提供了底层支撑,将70多个委办局以及16个区县业务库的结构化和非结构化数据进行归集,构建三级数据共享交换体系,保障数据安全,支撑“一网通办”等数据服务能力。此外,根据不...

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国内隐私计算平台
星环SophonP²C是企业级隐私计算平台,拥有多项性能及安全认证,平台支持不同场景的隐私计算需求,包括横纵向联邦学习、多方安全计算、基于差分隐私的数据发布、匿踪查询等,为多方数据安全协作提供完整的平台底座。SophonP²C可用于解决跨组织协作时无法安全利用各方数据的难题,助力数据流通应用的合法合规。在保障隐私的前提下,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,提供多种开箱即用的工具,方便用户进行数据处理、分析、特征工程等工作,可快速进行多方数据统计、分析建模和应用工作。平台拥有的多种适应不同安全和通讯环境的加密安全手段和通信架构,为跨组织的数据协作提供安全、可靠、高效的平台支持。分布式隐私计算平台SophonP²C产品优势:支持多种隐私计算框架,平台易用易部署1.采用同态加密、差分隐私、秘密分享、不经意传输等隐私技术,覆盖联邦学习(FL)、多方安全计算(MPC)、匿踪查询(PIR)、隐私求交(PSI)等多种隐私计算功能。2.支持大数据规模的隐私计算场景,支持亿级数据进行联邦学习、多方安全计算和隐私求交。3.提供页面可视化安装部署,并支持实体部署、容器部署、...

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数据底座解决方案实践应用
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边缘计算平台
在边缘计算领域,星环科技研发了边缘计算平台Sophon。Sophon是解决多模态数据集成和治理过程中的边缘化、智能化的云端-边缘端融合计算平台,支持标准的视频和物联网协议接入,低代码的业务流程构建,高性能的数据处理和分析,企业级的云-边数据、服务治理,以及针对边缘嵌入式和云端服务器等异构硬件的适配。星环科技Sophon平台包括设备数据管理、模型训练迭代、边缘模型部署、应用构建分发、数据治理能力、边缘自治能力、云边协同能力七大能力。Sophon可以从两个层面实现效益价值:降低长尾应用的实施人力,降低从数据到模型,模型到应用的构建成本;改变长尾应用的落地模式,从粗放的一次性模型交付到精细化的模型持续运营。其主要技术创新包括:边缘可视化流处理构建、边缘数据采样驱动模型迭代、边缘实时数据可视化、边缘深度推理引擎。Sophon在智能制造、智能安防、智能工地、智能交通、智能城市、智能校园、智能加油站等城市治理、设备可预测性维护等云边一体场景有着广泛的应用。当前边缘计算作为产业数字化转型核心技术已形成共识,我国也高度重视边缘计算的发展,积极推进边缘计算在工业互联网等多个领域的技术、标准与产业发展。星...

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构建城轨交通数据底座
利用星环科技数据云平台TDC打造的基于PaaS平台的绿色轨道交通线网指挥中心,为轨交集团打造技术中台、数据中台、模型中台、业务中台。与传统模式相比,PaaS模式采取集约化部署,能大大提高资源利用率;可为开发人员提供隔离的租户环境,灵活选择所需大数据与AI能力,进行探索分析和数据挖掘。技术中台:统一资源管控,灵活资源分配,快速资源申请与部署。数据中台:全量数据接入;面向应用主题的指标计算与规范化数据存储。模型中台:基于人工智能、深度学习的算法模型,支撑业务分析、评估、与决策。业务中台:采用微服务架构,串联系统功能,打通整合业务应用。通过采集实时能耗、电能质量、设备状态等实时数据和客流信息、列车运营信息、基础信息等非实时数据,基于星环科技智能分析工具Sophon进行建模预测,支撑上层能耗统计与监测应用、能耗综合评估应用,实现行车调度精细化,促进轨道交通绿色低碳发展。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,形成了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。通过为企业搭建数字化转型的数字底座,星环科技助力政府、金融、能源、...

企业选择合适的图数据库需要考虑多方面的因素,包括以下几点:数据集规模:如果需要处理大规模的图形数据,应选择支持水平扩展和集群部署的图数据库。查询需求:不同的图数据库对数据类型和查询需求的支持程度有所不同,应根据实际需求选择。性能和可扩展性:不同的图数据库性能和可扩展性有所不同,应选择性能和可扩展性良好的图数据库。支持程度:选择使用支持程度好的图数据库,可以得到更好的技术支持。维护和成本:选择维护成本低、方便使用的图数据库,能够降低维护成本和使用难度。在选择图数据库时,应根据具体需求进行综合分析、评估和选择。星环科技分布式图数据库是国内比较知名的图数据库产品之一。星环分布式图数据库StellarDB星环科技在图计算领域深耕多年,自主研发了分布式图数据库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在数据导入、多跳查询和图算法性能方面实现了数倍升级,同时在易用...

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数据安全出境解决方案
近年来,随着数字经济的蓬勃发展,数据跨境活动日益频繁,数据处理者的数据出境需求快速增长。为规范数据出境活动,保护个人信息权益,维护国家安全和社会公共利益,促进数据跨境安全、自由流动,国家互联网信息办公室公布了《数据出境安全评估办法》,9月1日起施行。《数据安全出境评估办法》构建了我国数据出境安全评估的制度,然而企业在具体落地方面,还存在诸如数据分类分级;重要数据识别、存储、管理;数据安全监督;敏感数据防泄露等实际困难,国内迫切需要落实数据安全出境的企业。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,构建明日数据世界。在数据安全与流通方面,星环科技具备一系列产品和解决方案。针对有数据跨境需求的企业,星环科技可以提供一套可落地的企业数据安全出境合规解决方案,为企业提供数据跨境一站式服务,助力企业高效、合规的开展数据流通业务。以某智能车企云端车联网全球化数据安全合规案例为例,针对客户面对的系统内存在大量个人隐私数据,但是没有资产地图;缺乏数据分类分级策略;缺乏个人隐私数据使用、流转的监测与防护;需要敏感资产风险评...