大模型ai私有化部署方案

私有化大模型是指企业在自身的技术基础设施和数据环境中构建、训练和部署的专属大模型，与公有云大模型相对应，具有以下特点和优势：数据隐私与安全数据隔离性：企业的数据保留在自己的私有环境中，与其他企业的企业实际情况的解决方案，从而提升企业的核心竞争力。灵活调整与优化：企业拥有对私有化大模型的完全控制权，可以根据业务的发展和变化，灵活地对模型进行调整、优化和升级，以适应不断变化的市场环境和业务需求。性能与成本优势性能优化：私有化部署可以根据企业的硬件资源和业务负载情况，进行针对性的性能优化，确保大模型在企业内部的运行效率和响应速度。成本效益：虽然私有化大模型的建设和维护需要一定的前期投入，但从长期来看，对于数据量较大、使用频率较高的企业，私有化部署可以降低对公有云服务的依赖，减少云服务费用支出，同时避免因公有云资源共享可能导致的性能瓶颈和成本增加问题。提升企业创新能力激发内部创新：私有化大模型增强数据的安全性。符合法规要求：对于一些对数据隐私和安全要求极高的行业，如金融、医疗等，私有化大模型能够更好地满足相关法规和监管要求。定制化程度高适应特定业务需求：企业可以根据自身的业务特点、流程和目标

私有化大模型是指企业在自身的技术基础设施和数据环境中构建、训练和部署的专属大模型，与公有云大模型相对应，具有以下特点和优势：数据隐私与安全数据隔离性：企业的数据保留在自己的私有环境中，与其他企业的企业实际情况的解决方案，从而提升企业的核心竞争力。灵活调整与优化：企业拥有对私有化大模型的完全控制权，可以根据业务的发展和变化，灵活地对模型进行调整、优化和升级，以适应不断变化的市场环境和业务需求。性能与成本优势性能优化：私有化部署可以根据企业的硬件资源和业务负载情况，进行针对性的性能优化，确保大模型在企业内部的运行效率和响应速度。成本效益：虽然私有化大模型的建设和维护需要一定的前期投入，但从长期来看，对于数据量较大、使用频率较高的企业，私有化部署可以降低对公有云服务的依赖，减少云服务费用支出，同时避免因公有云资源共享可能导致的性能瓶颈和成本增加问题。提升企业创新能力激发内部创新：私有化大模型增强数据的安全性。符合法规要求：对于一些对数据隐私和安全要求极高的行业，如金融、医疗等，私有化大模型能够更好地满足相关法规和监管要求。定制化程度高适应特定业务需求：企业可以根据自身的业务特点、流程和目标

。近日，大模型一体机的发布，为企业提供了一种有效、便捷的解决方案，助力企业私有化部署加速。大模型一体机：私有化部署的新选择大模型一体机是一种集成了硬件、软件和预训练大模型的综合解决方案。它专为企业全方位的支持。企业私有化部署的痛点与需求企业在考虑私有化部署大模型时，常常面临多方面的挑战。首先是技术门槛高，大模型的部署需要专业的技术团队和深厚的AI知识积累，这对于许多非科技型企业来说是一个不小的大模型一体机发布助力企业私有化部署加速在人工智能技术迅猛发展的今天，大模型已成为推动企业智能化转型的重要力量。然而，大模型的部署和应用并非易事，尤其是对于希望实现私有化部署的企业而言，面临着诸多挑战私有化部署设计，旨在简化部署流程，降低技术门槛。一体机的核心优势在于其开箱即用的特性，企业无需自行搭建复杂的硬件环境或进行繁琐的软件配置，即可快速启动大模型的应用。从技术架构上看，大模型一体机通常包含要求，企业需要确保模型在本地环境中运行，避免数据外泄。最后，模型维护和更新的复杂性也不容忽视，企业需要持续投入资源以保持模型的性能和时效性。一体机如何加速企业私有化部署大模型一体机通过其一体化的设计

私有化大模型是指企业在自身的技术基础设施和数据环境中构建、训练和部署的专属大模型，与公有云大模型相对应，具有以下特点和优势：数据隐私与安全数据隔离性：企业的数据保留在自己的私有环境中，与其他企业的企业实际情况的解决方案，从而提升企业的核心竞争力。灵活调整与优化：企业拥有对私有化大模型的完全控制权，可以根据业务的发展和变化，灵活地对模型进行调整、优化和升级，以适应不断变化的市场环境和业务需求。性能与成本优势性能优化：私有化部署可以根据企业的硬件资源和业务负载情况，进行针对性的性能优化，确保大模型在企业内部的运行效率和响应速度。成本效益：虽然私有化大模型的建设和维护需要一定的前期投入，但从长期来看，对于数据量较大、使用频率较高的企业，私有化部署可以降低对公有云服务的依赖，减少云服务费用支出，同时避免因公有云资源共享可能导致的性能瓶颈和成本增加问题。提升企业创新能力激发内部创新：私有化大模型增强数据的安全性。符合法规要求：对于一些对数据隐私和安全要求极高的行业，如金融、医疗等，私有化大模型能够更好地满足相关法规和监管要求。定制化程度高适应特定业务需求：企业可以根据自身的业务特点、流程和目标

私有化大模型是指企业在自身的技术基础设施和数据环境中构建、训练和部署的专属大模型，与公有云大模型相对应，具有以下特点和优势：数据隐私与安全数据隔离性：企业的数据保留在自己的私有环境中，与其他企业的企业实际情况的解决方案，从而提升企业的核心竞争力。灵活调整与优化：企业拥有对私有化大模型的完全控制权，可以根据业务的发展和变化，灵活地对模型进行调整、优化和升级，以适应不断变化的市场环境和业务需求。性能与成本优势性能优化：私有化部署可以根据企业的硬件资源和业务负载情况，进行针对性的性能优化，确保大模型在企业内部的运行效率和响应速度。成本效益：虽然私有化大模型的建设和维护需要一定的前期投入，但从长期来看，对于数据量较大、使用频率较高的企业，私有化部署可以降低对公有云服务的依赖，减少云服务费用支出，同时避免因公有云资源共享可能导致的性能瓶颈和成本增加问题。提升企业创新能力激发内部创新：私有化大模型增强数据的安全性。符合法规要求：对于一些对数据隐私和安全要求极高的行业，如金融、医疗等，私有化大模型能够更好地满足相关法规和监管要求。定制化程度高适应特定业务需求：企业可以根据自身的业务特点、流程和目标

私有化大模型是指企业在自身的技术基础设施和数据环境中构建、训练和部署的专属大模型，与公有云大模型相对应，具有以下特点和优势：数据隐私与安全数据隔离性：企业的数据保留在自己的私有环境中，与其他企业的企业实际情况的解决方案，从而提升企业的核心竞争力。灵活调整与优化：企业拥有对私有化大模型的完全控制权，可以根据业务的发展和变化，灵活地对模型进行调整、优化和升级，以适应不断变化的市场环境和业务需求。性能与成本优势性能优化：私有化部署可以根据企业的硬件资源和业务负载情况，进行针对性的性能优化，确保大模型在企业内部的运行效率和响应速度。成本效益：虽然私有化大模型的建设和维护需要一定的前期投入，但从长期来看，对于数据量较大、使用频率较高的企业，私有化部署可以降低对公有云服务的依赖，减少云服务费用支出，同时避免因公有云资源共享可能导致的性能瓶颈和成本增加问题。提升企业创新能力激发内部创新：私有化大模型增强数据的安全性。符合法规要求：对于一些对数据隐私和安全要求极高的行业，如金融、医疗等，私有化大模型能够更好地满足相关法规和监管要求。定制化程度高适应特定业务需求：企业可以根据自身的业务特点、流程和目标

大数据平台私有化部署：企业数据掌控的新选择在大数据时代，数据已经成为企业发展的核心资产。如何高效管理和利用这些数据，成为众多企业关注的焦点。大数据平台私有化部署作为一种独特的数据管理解决方案，正逐渐走进企业的视野，为企业带来全新的数据掌控体验。一、什么是大数据平台私有化部署大数据平台私有化部署，简单来说，就是企业将大数据平台搭建在自己的内部服务器或数据中心，完全由企业自己掌控平台的运行和管理。与公有云部署不同，私有化部署的大数据平台不依赖外部的云服务提供商，数据存储和处理都在企业内部完成。这就好比企业拥有了一个专属于自己的数据城堡，所有的数据资产都被安全地保护在城堡之中。二、私有化部署的显著数据访问控制、加密技术以及安全防护措施。例如，一家银行通过私有化部署大数据平台，能够确保客户的账户信息、交易记录等敏感数据不被外部非法获取，有效降低数据泄露风险。（二）灵活的定制化能力每个企业的业务需求和数据特点都不尽相同。私有化部署允许企业根据自身的业务流程和数据处理需求，对大数据平台进行高度定制化开发。企业可以自由选择适合自己的硬件设备、软件架构以及数据分析工具，打造最贴合自身业务的大

。近日，大模型一体机的发布，为企业提供了一种有效、便捷的解决方案，助力企业私有化部署加速。大模型一体机：私有化部署的新选择大模型一体机是一种集成了硬件、软件和预训练大模型的综合解决方案。它专为企业全方位的支持。企业私有化部署的痛点与需求企业在考虑私有化部署大模型时，常常面临多方面的挑战。首先是技术门槛高，大模型的部署需要专业的技术团队和深厚的AI知识积累，这对于许多非科技型企业来说是一个不小的大模型一体机发布助力企业私有化部署加速在人工智能技术迅猛发展的今天，大模型已成为推动企业智能化转型的重要力量。然而，大模型的部署和应用并非易事，尤其是对于希望实现私有化部署的企业而言，面临着诸多挑战私有化部署设计，旨在简化部署流程，降低技术门槛。一体机的核心优势在于其开箱即用的特性，企业无需自行搭建复杂的硬件环境或进行繁琐的软件配置，即可快速启动大模型的应用。从技术架构上看，大模型一体机通常包含要求，企业需要确保模型在本地环境中运行，避免数据外泄。最后，模型维护和更新的复杂性也不容忽视，企业需要持续投入资源以保持模型的性能和时效性。一体机如何加速企业私有化部署大模型一体机通过其一体化的设计

大数据平台私有化部署：企业数据掌控的新选择在大数据时代，数据已经成为企业发展的核心资产。如何高效管理和利用这些数据，成为众多企业关注的焦点。大数据平台私有化部署作为一种独特的数据管理解决方案，正逐渐走进企业的视野，为企业带来全新的数据掌控体验。一、什么是大数据平台私有化部署大数据平台私有化部署，简单来说，就是企业将大数据平台搭建在自己的内部服务器或数据中心，完全由企业自己掌控平台的运行和管理。与公有云部署不同，私有化部署的大数据平台不依赖外部的云服务提供商，数据存储和处理都在企业内部完成。这就好比企业拥有了一个专属于自己的数据城堡，所有的数据资产都被安全地保护在城堡之中。二、私有化部署的显著数据访问控制、加密技术以及安全防护措施。例如，一家银行通过私有化部署大数据平台，能够确保客户的账户信息、交易记录等敏感数据不被外部非法获取，有效降低数据泄露风险。（二）灵活的定制化能力每个企业的业务需求和数据特点都不尽相同。私有化部署允许企业根据自身的业务流程和数据处理需求，对大数据平台进行高度定制化开发。企业可以自由选择适合自己的硬件设备、软件架构以及数据分析工具，打造最贴合自身业务的大

大数据平台私有化部署：企业数据掌控的新选择在大数据时代，数据已经成为企业发展的核心资产。如何高效管理和利用这些数据，成为众多企业关注的焦点。大数据平台私有化部署作为一种独特的数据管理解决方案，正逐渐走进企业的视野，为企业带来全新的数据掌控体验。一、什么是大数据平台私有化部署大数据平台私有化部署，简单来说，就是企业将大数据平台搭建在自己的内部服务器或数据中心，完全由企业自己掌控平台的运行和管理。与公有云部署不同，私有化部署的大数据平台不依赖外部的云服务提供商，数据存储和处理都在企业内部完成。这就好比企业拥有了一个专属于自己的数据城堡，所有的数据资产都被安全地保护在城堡之中。二、私有化部署的显著数据访问控制、加密技术以及安全防护措施。例如，一家银行通过私有化部署大数据平台，能够确保客户的账户信息、交易记录等敏感数据不被外部非法获取，有效降低数据泄露风险。（二）灵活的定制化能力每个企业的业务需求和数据特点都不尽相同。私有化部署允许企业根据自身的业务流程和数据处理需求，对大数据平台进行高度定制化开发。企业可以自由选择适合自己的硬件设备、软件架构以及数据分析工具，打造最贴合自身业务的大

运维管理界面WebserverWebserver是Hippo提供运维监控的界面。默认访问地址为:4567"class="bare">http://<webserver_ip>:4567。或者在Manager管理界面我们可以通过下图所示的查看链接这里进行跳转。图15.登录HippoWebserverWebserver主要由下面几个部分构成。概况图16.概况该页面展示了Hippo集群的基本信息，包括：Masterstatus：当前的ActiveMaster，MasterGroup，MasterAddress，Master的健康状态TabletServerStatus：TabletServerAddress，健康状态，逻辑机架和数据中心信息，容量使用以及Tablet个数TabletNum：当前集群表的个数Version：Hippo版本信息库表图17.库表页面以库和表的概念集群存储的各类数据信息。库信息：库名库创建时间库内各类表的信息：点击某个库，可以看到库下所有表的信息，主要包括：••表的ID••表的名字••表的状态••表的Tablet数量••表的Engine类型••表的副本数•...

查看Master节点通过以下命令，查看集群Master节点信息：curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/master?v'返回结果：epochtimestampactive.master.hostactive.master.portmaster.group169079683909:47:19172.29.203.18926841172.29.203.189:26841,172.29.203.189:26851,172.29.203.189:26861查看数据节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes?v'//查看所有节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes/{node}?v'//{node}表示待匹配的节点地址，支持以*通配，支持指定多个pattern，多个pattern以逗号分割返回结果：

在Hippo中，比较耗时的操作如激活、加载向量索引实际上是一个分布式任务，用户可以通过任务相关接口查看、删除任务。查看任务curl-ushiva:shiva-XGET"localhost:8902/hippo/v1/_jobs?pretty"-H'Content-Type:application/json'-d'{"job_ids":["fc6feff4f303455a9347f9aab323dfc8"],"action_patterns":["hippo*"]}';返回结果：{"jobs":[{"job_id":"810935a1d91a46b7af2ec35013454fed","job_status":"SHIVA_JOB_SUCCESS","embedding_number":100,"task_results":[{"id":"54ab52493dfb4bab9fb7742d850c64c4","status":"TASK_SUCCESS","server":"172.29.40.26:27841","embedding_number":100,"execute_time":...

本节测试主要描述了Hippo1.0在关键测试上的一些性能表现，该份测试同样也是Hippo的基准测试，后续版本发布也会在不同版本上进行该测试进行对比分析。术语表142.Hippo性能测试术语TermDescriptionnq一次搜索请求中搜索的向量个数topk一次请求中对于要检索的每个向量(依赖nq)，所能检索到最近距离的向量个数RT一次请求从发起到接受响应的时间]QPS请求在每秒内成功执行的次数dataset测试所用数据集，不同数据集表示不同的业务场景测试集群配置硬件配置表143.性能测试硬件配置硬件规范Nodes3CPUIntel®Xeon®Gold5218RCPU@2.10GHzMemory16*\16GBRDIMM,3200MT/sDISKNVMeSSD2T*4GPUNONE软件配置表144.性能测试软件配置软件版本Hippov1.2TranswarpManagerTDH9.3.0测试集表145.性能测试数据集数据集名称数据集介绍向量维度向量总数查询数量数据总量距离类型Sift-128-euclidean该数据集是基于Texmex的数据集整理，使用SIFT算法得到的图片特征向量。...

本节介绍Hippo表写入相关操作。Hippo会返回写入成功数据的下标以及总共写入成功的数据条数，如果出现行级错误（比如主键冲突），Hippo会返回具体的行级错误。插入本节介绍如何向Hippo中插入数据。curl-ushiva:shiva-XPUT'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_bulk?database_name={database_name}&pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"fields_data":[{"field_name":"book_id","field":[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52,53,54,55,56,57,58,59,60,61,62,63,64,65,66,67,68,69,70,71,72,73,74...

OverviewUnstructureddatamanagementismoreimportantthaneverduetotheriseofbigdata.Managingandgleaningbusinessvaluefromunstructureddataisofutmostimportancetoenterprisestoday.Advancementsinmachinelearning,aswellasdeeplearning,technologiesnowenableorganizationstoefficientlyaddressunstructureddataandimprovequalityassuranceefforts.Inthefieldofartificialintelligenceormachinelearning,embeddingsandvectordatabaseshavebecomeincreasinglyimportantfortacklingawiderangeofproblems.Thesetechniquesareusedtorepresen...

OverviewAclusterisaHippoCloudinstanceassociatedwithspecificcomputingresources.Youcancreaterelatedtables,insertcorrespondingdata,andcompleteproductexperiencewithinacluster.Beforeyouusethedemoenvironment,youneedtocreateacluster.CreateClusterYouneedtogotothespecificproject.Iftherearenoclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'Createcluster'buttonbelowtheclustercreationguidancepagetoentertheclustercreation.Ifthereareclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'+Cluster'buttonabovetheclusterlist...

过滤条件表达式Hippo当前支持如下表达式，可用于标量或向量查询。表46.过滤条件表达式表达式描述and当前版本支持and，不支持or/not==等值<小于⇐小于等于>大于>=大于等于inin[1,2,3]notinnot_in[1,2,3]like'_'表示匹配任一字符，'%'表示匹配任意字符，'\'为转义符向量相似性检索本节描述如何进行向量相似度搜索。Hippo中的向量相似性搜索计算查询向量与表中向量的距离，返回最相似的结果集。通过指定标量过滤条件，用户可以进行向量与标量的混合搜索。curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_search?pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"output_fields":["book_id"],"search_params":{"anns_field":"book_intro","topk":2,"params":{"nprobe":10},"embedding_index":"ivf_flat_index"}...

ThistutorialwillguideyouthroughthefollowingtaskswithinHippoCloud:EstablishingatablePerusingthetableIncorporatingdataExecutingsearchoperationsEliminatingrowsDissolvingthetableBeforeyoustartInthisguide,wewillbeutilizingthePythonAPI.Priortocommencement,ensurethatyouhave:RegisteredforaHippoCloudaccount.SubscribedtothecomplimentaryplanandestablishedatrialclusterwithinHippoCloud,orsubscribedtothestandard/enterpriseplansandconstructedadedicatedcluster.IfyouanticipateemployingPythonfordevelopment,ascert...

Hippo在1.2版本提供了全文索引能力，兼容ElasticSearch6.7.2语法，在底层架构上复用了公司产品TranswarpScope的一部分特性，支持以Java/HTTPRestful的形式通过Hippo的HTTPServer接口进行全文索引的创建、查询、使用等各类需求，通过该能力的支持，可以更好的实现向量与全文的混合检索。通过将向量检索加全文检索的联合召回，可以降低漏检和误检的概率，能够实现比单独使用向量或全文更高的精度。同时，一套数据库系统可避免部署多套系统带来的架构复杂、开发运维成本高等问题。具体的使用方法除了访问端口需要将端口从8902调整为9200外，均可参考《TranswarpScope手册》4.TranswarpScopeAPI介绍。