开发大模型

模型开发平台是一种为开发规模人工智能模型而设计的综合性软件工具和基础设施环境,旨在为开发人员提供便捷、高效、全面的开发支持,以加速模型的研发和应用落地。以下从其功能特点、技术架构、应用最优的超参数组合,提高模型的性能和泛化能力。模型评估与优化功能评估指标计算:提供多种评估指标,如准确率、召回率、F1值、均方误差等,用于衡量模型的性能,帮助开发人员了解模型的优缺点。模型优化工具:基于:集成了各种深度学习框架和算法库,为模型开发提供基础的算法支持。平台服务层:提供数据管理、模型训练、模型评估、模型部署等核心服务,以及用户管理、任务调度、日志监控等辅助服务。应用层:面向用户的应用界面,提供可视化的操作界面和API接口,方便用户进行数据处理、模型开发模型部署等操作。应用场景自然语言处理领域:用于开发智能聊天机器人、机器翻译系统、文本生成模型等,帮助计算机理解和处理人类语言。计算机视觉场景等方面进行具体介绍:功能特点数据管理功能数据收集与标注:能够从多种来源收集数据,包括网络、数据库、文件系统等,并提供数据标注工具,方便对数据进行分类、标记等预处理,为模型训练提供高质量的数据。数据存储与

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模型应用开发平台是基于人工智能和数据技术的应用程序开发平台,可以帮助开发人员快速构建和部署高质量的模型应用。模型应用开发平台通常提供一系列工具和框架,使用户能够轻松处理规模的数据,并构建和训练复杂的深度学习模型。为开发人员提供了一个集成环境,可以大大简化模型的构建和训练过程。模型应用开发平台提供各种应用工具和接口,使开发人员可以方便地构建、训练和部署模型应用,从而大加快了开发流程。提供可视化界面,帮助用户轻松构建模型,提供了预训练模型库,用户可以根据需要轻松引用,节省大量时间和精力。模型持续开发和训练工具为了满足企业应用语言模型的需求,星环科技率先在行业中提出了行业大模型应用创新场景,并推出了相应的模型持续开发和训练工具——SophonLLMOps。这款工具旨在帮助企业构建自有的行业大模型,通过大模型基础设施打造面向未来的、具备“新型人机交互”且“敏捷可持续迭代自身业务特点的领域语言模型。在模型训练微调阶段,SophonLLMOps工具链需要覆盖训练数据开发、推理数据开发和数据维护等工作,对语言模型所涉及的原始数据、样本数据和提示词数据进行清洗、探索
模型应用开发平台是指那些专门设计用于构建、训练和部署大型深度学习模型的软件平台。这些平台提供了一系列的工具和服务,使得开发者能够更高效地开发和部署模型应用。规模数据处理能力:模型应用开发平台能够处理和训练规模数据集,这些模型通常参数量巨大,通过预训练和自监督学习等技术进行训练,能够处理复杂的任务并提升性能。多样化的应用场景:平台支持多种应用场景,如自然语言处理(包括机器翻译、语言理解模块化设计,每个模块都有清晰的功能和接口,开发者可以根据需求选择性地使用这些模块来构建自己的AI应用。数据集管理功能:提供强大的数据集管理功能,支持数据的导入、处理和版本控制,以便于模型训练和优化。可视化的Prompt编排:平台提供可视化工具,帮助开发者编排和管理Prompt,以提高模型的响应质量和准确性。应用运营工具:提供应用运营工具,帮助开发者监控应用性能,收集用户反馈,并进行必要的调整和优化。支持多种大型语言模型:平台支持多种大型语言模型,并与多个模型供应商合作,确保开发者能根据需求选择最适合的模型。性能调优与服务部署:平台提供性能调优工具,帮助开发者诊断分析和调试应用流,同时支持一键部署至生产环境,实现高效运营。
解锁模型开发管理平台:AI时代的“魔法工坊”模型开发管理平台介绍概念:模型开发管理平台是一种集成化的工具系统,旨在辅助开发者高效地进行模型开发、训练、优化、部署以及后续的管理维护工作。它整合了算力资源、数据管理、模型训练框架、评估工具等一系列要素,为模型从构思到实际应用提供全流程支持。功能特点多样化模型支持:集成业界主流开源模型开发者无需从头构建模型,可选择合适的预训练模型进行用于语言模型的提示词;支持检索增强生成,智能体开发等,助力构建更智能的模型应用。模型运维管理:对模型进行全生命周期管理,包括模型版本控制、性能监测、故障诊断与修复等,确保模型在生产环境中的稳定运行和持续优化。优势降低技术门槛:即使是缺乏深厚机器学习专业知识的人员,也能借助平台低代码甚至无代码的操作,参与到模型开发应用中,加速企业数字化转型和创新。提升开发效率:一站式的工具和功能,减少了在不同工具和平台间切换的时间,自动化的流程和丰富的模板,进一步缩短开发周期。保障模型质量:完善的模型评估和优化机制,以及对算力资源的合理调配,有助于训练出高性能、高稳定性的模型。应用场景智能客服:利用
模型开发应用是当前人工智能领域的热点,涵盖从基础开发到在多行业多场景应用的诸多方面,以下是相关介绍:模型开发数据收集与预处理数据收集:从多种渠道收集海量数据,包括网页、社交媒体、学术文献、企业内部数据等。例如,开发一个通用的语言模型,可能需要收集数十亿甚至数万亿字的文本数据。数据预处理:对收集到的数据进行清洗、去重、标注等处理,提高数据质量。如去除包含错误、重复或不相关信息的数据,对文的文本描述或条件生成逼真的图像,可用于艺术创作、游戏开发等。其他领域医疗领域:辅助医生进行疾病诊断、药物研发等。例如,模型可以通过分析大量的医疗影像和病历数据,帮助医生更准确地诊断疾病,提高诊断效率本数据进行分词、词性标注等操作,为后续训练提供优质数据。模型应用自然语言处理领域智能客服:模型可理解用户咨询的自然语言问题,并生成准确、友好的回答,自动处理大量常见问题,提高客服效率和用户满意度。例如,阿里云的智能客服系统利用模型技术,能够快速准确地处理海量客户咨询。机器翻译:将一种语言的文本准确地翻译成另一种语言,模型在处理复杂句子结构和多语言翻译方面表现出色。如谷歌翻译利用模型不断提升
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模型开发
模型开发是指基于规模数据集或知识库,通过深度学习等技术手段训练出具有强大表现力和泛化能力的模型。随着人工智能技术的快速发展,模型开发已经成为自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域的重要研究方向。模型开发具有以下特点:参数规模模型通常拥有数百万甚至上亿个参数,需要规模的算力和数据来训练。训练数据量大:模型需要大量的训练数据来达到较好的效果,一般需要数百万甚至上千万的样本。计算能力强:模型需要高性能计算硬件和优化软件来加速训练过程,例如GPU和分布式计算系统。复杂度高:模型的训练过程中需要处理海量的数据和参数,计算复杂度高,需要采用高效的优化算法和训练技巧。模型开发需要跨学科的技术积累和工程实践能力,包括数据清洗、数据处理、模型设计、训练技巧、调优方法等方面。同时,模型开发也需要强大的计算资源和研发团队的支持。星环科技模型训练工具,帮助企业打造自己的专属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模型
为降低客户训练及微调模型的门槛,星环科技发布了模型开发和训练工具SophonLLMOps,为用户打通了从数据接入和开发、提示工程、模型微调、模型上架部署到模型应用编排和业务效果对齐的全链路流程,从而实现针对模型的“数据和分析的持续提升。便利且规范化的提示工程和数据管理,保障训练数据质量:支持提示模版管理、提示验证评估、提示数据标注以及数据质量控制。可通过人工标注、半自动标注、自动标注等方式来完成数据标注任务。支持监控、更新和维护数据集,以保证数据质量和时效性。可通过数据质量检查、数据版本控制、自动化维护等方式来实现训练和推理数据管理。高度工程化及封装的流程,让模型训练和微调变得简单易上手:依托于内置的模型训练模板,为业务用户提供更方便快捷的模型训练和微调流程。业务用户只需少量必要的操作,如选择基础模型、配置训练数据集路径、设定学习率等,即可快速启动训练和微调任务。此外,还提供智能化配置工具,避免资源错配、计算产生NaN值等典型微调失败引起的损失。多版本多种模型,都可以在一个平台上统一纳管:在模型上架、体验和部署方面,SophonLLMOps加强了对预训练模型
AI模型应用开发是一个综合性的过程,涉及多个关键步骤和技术要点。1.明确应用场景和需求场景分析:深入研究目标行业和应用场景,例如医疗领域的辅助诊断、金融领域的风险评估、教育领域的个性化学习辅助等模型的性能。5.应用开发接口设计:设计应用程序接口(API),以便其他系统或软件能够方便地调用模型的功能。API的设计应该遵循简单、稳定、安全的原则,并且要考虑到数据传输的效率和格式。前端开发:如果是面向用户的应用,需要开发用户界面(UI)。根据应用场景和用户体验需求,设计简洁、直观的界面,方便用户输入和获取信息。后端开发:搭建后端服务,处理业务逻辑和数据存储。后端需要与模型进行交互,将用户输入的数据发送给模型进行处理,并将模型返回的结果进行解析和处理,然后返回给前端或其他系统。6.性能测试与优化性能测试:使用测试集对开发好的应用进行性能测试,评估模型的准确性、响应时间、吞吐量等。了解场景中的业务流程、用户需求和痛点,确定模型可以发挥作用的具体环节。需求定义:明确应用的功能需求,如文本生成、翻译、分类,还是问答系统等;性能需求,包括准确率、响应时间、吞吐量等;以及用户体验需求
模型开发是指在人工智能领域构建和训练规模深度学习模型的过程。这些模型通常拥有数百万到数十亿的参数,能够在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等任务上展现出卓越的性能。开发模型涉及数据收集与预处理、模型设计、训练、评估与优化以及部署与维护等多个关键步骤。数据收集与预处理:首先,需要收集规模的数据集,这些数据集可以是文本、图像或语音等。数据的质量和多样性对于训练出高性能的模型至关重要。预处理阶段可能包括清洗、标注和格式化数据。模型设计:根据任务需求选择合适的模型架构。设计时需要考虑模型的深度、宽度以及如何平衡计算效率和性能。训练:使用规模计算资源(如GPU集群)对模型进行训练。训练模型部署到实际应用中,并持续监控其性能。随着新数据的出现或业务需求的变化,可能还需要定期更新和重新训练模型。星环科技在这一领域具有丰富的经验,能够提供从数据准备到模型部署的全流程支持,确保模型在实际应用中发挥效能。过程涉及调整模型参数以最小化损失函数,这通常是一个迭代过程,需要大量的时间和计算力。评估与优化:在验证集上评估模型性能,根据结果进行调优。这可能包括调整超参数、增加或减少层的数量等。部署与维护:将训练好的
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模型开发
模型开发需明确目标与需求,历经数据收集与预处理、选择合适架构、进行模型训练、评估优化以及部署维护等步骤,各环节紧密关联且需精细操作以打造出符合应用场景、性能达标的模型。1.明确目标与需求定义应用场景:确定模型的用途,例如是用于自然语言处理(如机器翻译、问答系统)、计算机视觉(如图像分类、目标检测)还是其他领域(如语音识别、推荐系统)。不同的应用场景对模型架构、数据类型和性能指标有着不同的的规模和质量对模型的性能至关重要,因此要尽量收集大量且具有代表性的数据。数据清洗:对收集到的数据进行清理,去除噪声、重复、错误或无关的数据。标注数据(如有需要):根据具体任务,对部分数据进行标注3.损失函数来调整模型的参数。分布式训练:由于模型训练数据量和计算量巨大,通常需要采用分布式训练策略,如数据并行、模型并行或混合并行。数据并行是将数据分割成多个子集,在多个计算设备上同时训练;模型并行是将要求。确定性能指标:根据应用场景,设定具体的性能衡量指标,如在文本生成任务中,可能关注生成文本的准确性、流畅性、逻辑性;在图像识别任务中,可能看重准确率、召回率、F1值等。这些指标将指导后续的开发和评估
图数据库是一种特殊的数据库管理系统,可以高效地存储和查询各种复杂数据间的关系。一般而言,图数据库是基于图形理论和图形模型而建立的,相比于传统的关系数据库(RDBMS),图数据库能够很好的解决复杂数据之间的连接问题,有着优越的效率和性能。图数据库可以看作一个由节点(节点表示具体的数据)和边(边表示节点之间的生物关系)组成的图,这种图称为图形数据。这些节点和边都具有特定的属性,这些属性包含了数据的详细信息,比如名称,性别,地址等内容。这种数据呈现了一个更加真实和可视的方式,具有更加完整的信息和语义,可以用于多种领域,如社交网络,交通规划,生物医学等,因此有着极其广泛的应用前景。相比于其他数据库系统,图数据库拥有以下优点:应对复杂性:图数据库可以轻松处理各种形式的复杂数据,可以通过在图形结构中表示数据之间的联系,从而实现更好的查询和可视化。相比于传统的关系型数据库,图形数据的可视化更加清晰有条理,能够更加方便的进行复杂数据的关系分析。高效性:图数据库能够高效地处理大量的数据连接操作,而且查询时不需要太多的连接,所以具有更高的查询效率。例如,在社交网络中,图数据库能够高效的搜索出用户之间的关系...
TranswarpDataStudio(简称TDS)是星环科技自研的一站式大数据开发工具,提供数据集成、存储、治理、服务和共享等数据处理全生命周期的企业级管理能力。结合星环科技大数据基础平台TranswarpDataHub简称TDH)业界创新的多模态的大数据处理能力,能够提升企业构建数据中台、数据仓库、数据湖等系统的效率,更高效地实现数据资产化和数据业务化数据开发套件,助力企业完成数据统一化数据开发套件包含了大数据整合工具Transporter、数据库在线开发与协同工具SQLBook和任务调度软件Workflow,该套件作为星环科技大数据基础平台TranswarpDataHub的生态开发应用工具,针对数据开发场景,提供数据集成、SQL开发和任务调度的能力,帮助企业将数据归集到数据湖仓,完成数据统一化的过程。数据开发套件的三大核心优势:分布式架构设计,可支持PB级别的数据平台建设,支持日均十万级任务调度,性能可扩展;支持SQL关键词和SQL片段推荐,数据开发知识积累,智能化持续优化开发体验和开发效率;基于大数据平台计算能力提供数据转换能力,避免传统ETL工具本身的计算瓶颈。数据治理套件,...
星环科技自主研发的数据安全管理平台TranswarpDefensor,基于Defensor的五大核心能力和星环科技全局数据安全策略,可以帮助企业建设以数据为中心的数据安全防护。Defensor能够帮助企业了解内部数据敏感信息的资产地图,发现潜在风险,并监控企业重要数据的合规使用;同时,也能对企业敏感数据进行分类分级,通过数据脱敏、水印等方式对数据进行事前事后的保护,防止数据泄露或能够在数据泄露后做到可以溯源追踪。五大核心能力:分类分级、数据脱敏、操作监测、操作审计、个人信息去标识第一,敏感数据识别与分类分级,帮助企业全面梳理敏感资产,并绘制分类分级资产地图。Defensor内置的分类分级标准参照,涵盖了多个行业法律法规,并与律师深度合作探讨,共同落实了大量规则;基于正则表达式、关键字内容、算法匹配、字典匹配等方式,自动扫描全局敏感数据,提供定时敏感识别扫描任务。第二,提供数据脱敏和水印等能力,让敏感数据可以脱敏后服务业务,并在发生泄露后可以追踪溯源。平台预置多种脱敏算法,开箱即用,满足不同场景,不同安全等级的脱敏要求。当敏感数据需要对外流通时,支持在数据集中嵌入水印,当数据发生泄漏后,...
数字经济时代,边缘计算作为行业数字转型的核心能力底座,正在快速崛起。星环科技也在边缘计算领域进行了诸多探索,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。设备数据管理:平台支持超过20种标准的设备协议,用户只需要进行简单配置便可快速将物联网设备或视频设备接入平台,并进行设备数据实时预览和统一管理。边缘模型部署:平台支持多种框架训练的深度学习模型的上架,通...
图数据库相对于其他传统的数据库有很多优势,以下是几点常见的优势:灵活的数据模型:图数据库支持灵活的数据模型,可以存储复杂的实体类型和其之间的关系,如社交网络、地图路线等复杂模型。强大的关系查询能力:图数据库通过树状遍历方式遍历关系,使用广度优先搜索和深度优先搜索算法,提供更快速、更精确的关系查询和分析。高效的数据处理能力:图数据库处理大规模图数据的效率更高,能够对图数据进行快速存储、索引和查询,降低了大数据量和高并发访问时的数据处理成本和时间成本。聚焦场景:图数据库适用于需要对关系进行建模和分析的应用场景,更加专注于应用场景的需求,为用户提供更好的数据处理能力和建模分析能力。多语言支持:图数据库支持多种语言,为多类开发者和企业提供了更便利的操作性和接口。图数据库具有灵活性高、查询性能强、数据处理能力优异、聚焦场景和多语言支持等优势。这些优势使得图数据库在现代大数据场景下的应用越来越广泛化。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...
星环科技凭借自身在大数据、人工智能等领域多年来积累的技术优势和实践经验,能够为水电行业打造基于国产基础软件的新一代数据底座,实现海量数据实时接入及应用。在方案中,所有时序数据通过实时接口统一接入星环科技分布式时序数据库TranswarpTimelyre,关系型数据接入关系型分析引擎TranswarpInceptor关系库,非结构化数据接入对象存储平台。然后对时序数据、关系数据进行主题建模和维度建模,将建模结果直接写星环科技分布式数据库入ArgoDB中,形成DWD和DWS层。并在ArogDB中,面向应用分析,构建数据指标宽表、应用主题数据等数据集市层。这里有几个很关键的联合分析技术,一个是“序关分析”,举个例子,我们在做故障预警算法开发的过程中,需要提取故障特征,通过历史设备台账数据(一般存在关系型数据库),把所有设备的故障开始时间、故障结束时间,故障类型等拿出来,关联时序数据库找到设备故障时刻的测点值,这些值要提取出来,作为样本进行AI模型训练。另外一个是流上机器学习与流批一体,按照上面的例子,训练完模型后,需要部署在实时计算引擎上,与离线库中的档案数据表等,构建实时故障预警模型,对同...
近年来,图数据库的价值逐渐得到了大家的关注。作为一家专注于图数据库研发的企业,星环科技成为了行业内备受关注的图数据库公司之一。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,旨在为用户提供数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等全生命周期的基础软件和服务。同时,作为一家深入图计算领域多年的公司,星环科技自主研发了分布式图数据库StellarDB,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。另外,StellarDB还具备毫秒级的点边查询能力、10+层深度链路分析能力和近40种的图分析算法,同时还可提供数据2D和3D展示能力。星环科技进一步推出的StellarDB4.0版本,在数据导入、多跳查询和图算法性能方面实现了数倍升级,同时在易用性、安全性、运维管理和开放性方面也全面升级。这些升级内容均有利于帮助企业用户更高效地挖掘海量数据互联价值。星环科技已经成功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。广泛应用于金融、政府、交通等多个行业的反洗钱、风...
AquilaInsight是星环科技推出的一款多模数据平台监控软件,为企业运维团队提供了一套统一、完整、便捷的智能化运维解决方案。通过丰富的仪表盘管理、告警与通知管理、实时和历史查询语句运行分析、计算和存储引擎的统一监控、完整的日志收集过滤与检索等功能,实现高效智能运维的目标,充分保证集群稳定高效的运作。业务痛点企业在应对业务部门的扩张以及数据融合创新时,通常会针对不同的项目场景引入不同的数据模型以及大数据产品。这些产品和模型为企业解决了海量多源异构数据的存储管理难题,但与此同时,产品服务的可靠性问题也为企业带来了挑战。服务需要持续高效、稳定、可靠的运作,对于企业运维团队来说需要做到有问题及时发现,资源不够及时扩容,出现故障迅速修复,以防止出现服务器长时间宕机、业务长时间中断、数据丢失等问题。企业如果采用了大量分布式架构的大数据组件,那么运维人员需要掌握每一款大数据产品的相关知识,极大的增加了企业的运维成本以及运维人员的学习成本。并且由于缺乏统一的运维入口,传统的查询运维难以完成指标数据的可视化,极易缺乏或遗漏关键监测指标。在数据碎片化、监控对象粒度庞大的情况下,自动化监控难以实现,无...
分布式图数据库是一种用于存储、管理和查询图数据的数据库,适用于处理海量复杂数据、实现多跳关系查询和图算法计算。通过分布式存储和计算,实现对大规模图数据的高效管理和查询。分布式图数据库使用图结构存储数据,节点和边可以拥有自定义的属性,支持多种查询语言和图算法。它通常由多个节点组成,每个节点负责存储和处理一部分数据,互相协作完成任务。分布式图数据库适用于金融、社交媒体、医疗等领域的数据分析和挖掘。TranswarpStellarDB是由星环科技自主研发的一款分布式图数据库,兼容开放Cypher查询语言。它支持原生图存储结构,提供PB级别的海量图数据的存储和分析能力。同时,在易用性、安全性、运维管理以及开放性方面也有着不错的表现。TranswarpStellarDB4.0性能在多跳查询和图算法方面实现了数倍升级,并且在易用性、安全性、运维管理和开放性等方面都进行了全面升级,可以帮助企业用户更快、更高效地挖掘海量数据互联的价值。通过采用分布式集群存储的方式,TranswarpStellarDB克服了海量关联图数据存储的难题,并通过集群化存储和丰富的算法来实现低延迟的多层关系查询。已经在金融、政...
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图数据库技术
图数据库技术是一种应对处理网络、社交网络、金融、物流、人力资源等领域大规模图数据的数据库技术。它的核心思想是将数据以节点和边(或关系)的形式表示为图结构,并且使用图论算法来处理和分析图数据。与传统关系型数据库相比,图数据库具有以下独有的优势:高效处理复杂关系:图数据库能够更加高效和便利地处理网络关系的复杂性,而关系型数据库则需要多表关联,从而开销比较大。更加贴合业务需求:图数据库建立的业务图模型更能够贴合实际业务需求,更好的反映业务中的关系复杂性,同时也更加容易维护和解决问题。易于拓展:作为新型数据库,图数据库基于跨平台开源软件,并且基于标准语言,可以并行处理,易于拓展。更好的查询性能:图数据库采用以图形方式存储的数据,查询性能快,即使在数据量较大时,图查询语言效果也良好。更好的原型应用程序:图数据库的特性,同时也增加了更多的应用程序,这些程序在传统关系型数据库中往往比较困难。图数据库技术在社交网络分析、推荐系统、物流、金融、人工智能等领域有广泛的应用前景。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...