大模型开发成本高吗

企业数字化转型面临跨模型开发复杂、IT架构复杂（运维复杂；运维成本高；跨平台开发成本高；容易形成数据孤岛；数据流转复杂，一致性难以保障；数据存储冗余；计算/存储资源之间存在竞争）等困难，因此需要多模型支撑，引入多模型数据库。星环科技一直致力于国产化数据库的自主研发，打造了自主可控的高性能分布式数据库ArgoDB。作为一款领先的多模型数据库，ArgoDB支持关系型、搜索、文本、对象、图等10种数据模型，能够帮助用户简化系统架构、减少开发运维成本、提升用户体验和数据洞察力，满足更多复杂业务需求。ArgoDB可以替代Hadoop+MPP混合架构。支持标准SQL语法，提供多模分析、实时数据处理、存算数据单独部署和使用不同的数据库产品，基于星环科技ArgoDB的多模型统一技术架构，用户可以实现不同模型数据的统一存储管理，并且用户只需用一句SQL就能同时访问这3种存储模型进行联合分析，替代了之前3段代码，一次操作完成了之前三次操作才能完成的业务，大大简化了开发复杂度，简化用户操作。同时数据也仍保留在原存储引擎中，也不用对数据进行导入导出或者转换，不会存在数据不一致或数据冗余存储的问题。在

，PhoenixSQL等，SQL无统一规范，用户需要学习适配多个产品的不同接口，学习和开发成本高。缺少统一的访问接口，不同的大数据技术采用不同的API编程接口,开发不同的数据模型效率低。当有新业务需要新增模型时，需要引起计算资源竞争等问题。总体来说，CDH拼凑起来的散装架构复杂度高，客户新业务开发、业务需求变更开发成本很高，运维成本也很高，数据流转和融合分析等数据处理效率低。CDH散装架构跨模型分析方案下面我们来举个不同，用户需要学习适配多个产品的不同接口，开发成本高。同样的，这些产品也使用了各自独立的计算引擎和存储，数据存储在各自的生态中难以互通，若需要把数据从一个产品导入到另一个产品中，需要通过文本离线导入导出，TDH统一的多模型架构具有复杂度低、开发成本低、运维成本低、数据处理效率高等优点。统一的接口CDH不同组件使用不同SQL编译引擎，如HiveQL，SparkSQL，ImpalaSQL单独部署新的独立产品组件，新的产品组件往往使用的是不同的接口和分布式数据管理系统，系统开发复杂度高，难度大，周期长。此外，对ANSISQL标准和传统关系型数据库方言支持度较低，企业业务迁移成本高

大模型开发运维是一个涉及多方面技术与流程的复杂任务，以下是相关内容的介绍：大模型开发数据处理：运维工作会产生海量的异构数据，如服务器日志、性能指标、用户行为数据等。大模型开发需要对这些数据进行清洗定期对大模型进行数据更新和维护，以保持模型的准确性和有效性。成本控制：大模型的开发和运维需要大量的算力资源，需要合理规划和管理资源，优化资源利用率，降低运维成本。挑战与应对数据质量与完整性挑战：数据的评估，结合领域知识和人工经验进行验证和修正。技术整合与兼容性问题：大模型开发运维需要整合多种技术，如深度学习框架、数据处理工具、自动化运维工具等。需要解决这些技术之间的兼容性问题，确保整个系统能够协同工作。、预处理、标注等操作，以确保数据的质量和一致性，从而为模型训练提供可靠的数据基础。模型训练与优化：基于处理后的数据，使用深度学习框架对大模型进行训练。同时，需要不断调整模型的参数、架构等，以优化模型的性能和效果。模型部署：模型训练完成后，需将其部署到生产环境中。这涉及到模型的加载、存储、并行计算等实现方式，以及接口封装、业务系统集成等步骤。大模型运维监控与预警：实时监控大模型的运行状态，包括资源

大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：大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大模型，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，大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。大模型应用自然语言处理领域智能客服：大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大模型技术，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，大模型在处理复杂句子结构和多语言翻译方面表现出色。如谷歌翻译利用大模型不断提升

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、高稳定性的大模型。应用场景智能客服：利用大，开发个性化推荐模型，为用户精准推荐产品和服务，如电商平台的商品推荐、内容平台的文章视频推荐等。内容创作辅助：辅助创作新闻稿、营销文案、视频脚本等内容。例如，输入创作主题和相关要求，平台基于大模型生成解锁大模型开发管理平台：AI时代的“魔法工坊”大模型开发管理平台介绍概念：大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大模型的开发、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，为大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：集成业界主流开源大模型，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大语言模型的提示词；支持检索增强生成，智能体开发等，助力构建更智能的大模型应用。模型运维管理：对大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

企业数字化转型面临跨模型开发复杂、IT架构复杂(运维复杂;运维成本高;跨平台开发成本高;容易形成数据孤岛;数据流转复杂，一致性难以保障;数据存储冗余;计算/存储资源之间存在竞争)等困难，因此需要多模型支撑，引入多模型数据库。星环科技一直致力于国产化数据库的自主研发，打造了自主可控的高性能分布式数据库ArgoDB。作为一款领先的多模型数据库，ArgoDB支持关系型、搜索、文本、对象、图等10种数据模型，能够帮助用户简化系统架构、减少开发运维成本、提升用户体验和数据洞察力，满足更多复杂业务需求。在Gartner发布的《ExploitingtheEvolvingDatabaseManagementSystemTrendsinChina》中，星环科技多模型联合分析用例还曾作为案例被引用。报告指出，中国独特的商业环境和自主可控的技术需求推动了中国数据库的快速发展，Gartner以星环科技多模数据库的多模能力为例介绍了数据库融合价值和趋势(关系型数据和非关系型数据联合分析)。

星环科技正式推出新一代高性能大模型一体机TxData-LM（LLMopsforDeepSeek一体机版本），深度融合软硬件技术，为企业提供从模型开发到应用落地的全生命周期解决方案，助力AI技术快速融入生产与业务场景。核心亮点：全栈优化释放高性能TxData-LM以“满血版”DeepSeek671B大模型为核心，依托星环自研的SophonLLMops平台，打通语料开发、模型训练、知识融合、应用部署决策：市场趋势预测、高价值信息挖掘；智能交互：个性化推荐、自动化客服、语音合成与识别；前沿探索：医疗影像分析、自动驾驶、AINPC生成等。星环科技提供多种配置的大模型一体机，同时考虑到部分客户有国产化需求，大模型一体机还提供了国产卡的适配机型，打造纯国产AI一体机，用户可以根据自己的需求（基于业务场景来选择合适参数量的模型）和预算，选择适合的硬件配置。TxData-LM将帮助企业突破算力与成本瓶颈等全链路流程，支持企业高效构建智能体与应用。开箱即用解锁多领域AI潜能DeepSeek671B大模型在TxData-LM的驱动下，可灵活应用于：自然语言处理：机器翻译、情感分析、智能问答；数据分析与

及相关说明的通知》（教职成厅函〔2020〕11号）文件要求，大数据平台管理与开发职业技能等级考核费用成本说明如下。一、考核方式大数据平台管理与开发技能等级考核分为理论知识与实践技能操作两部分。初、中掌握大数据各项核心技术组件，并对各个组件的使用与开发有一定的积累，能够胜任大数据基础开发、大数据分析处理、大数据平台管理等工作任务。大数据平台管理与开发（高级）：主要面向大数据高级开发、大数据平台管理）909090实操机试（分钟）90120180二、考核内容大数据平台管理与开发（初级）：主要面向大数据初级开发、大数据采集开发、大数据平台初级运维管理等工作岗位。初步掌握大数据核心思想、以及大数据技术生态圈中的核心技术，能够按照项目要求，独立完成简单的开发、组件运维、平台监控管理等工作任务。大数据平台管理与开发（中级）：主要面向大数据中级开发、大数据采集开发、大数据分析处理、大数据平台维护管理等工作岗位。基本、大数据项目架构等工作岗位。在熟练掌握各项大数据技术组件的前提下，熟悉各类典型的大数据项目应用场景，能够根据客户业务需求及项目建设方案，完成项目的模块开发、大数据组件故障维护、大数据平台综合管理等

搞定，实现不同模型数据的统一存储管理，同时也不需要根据不同的产品平台学习和使用不同的接口语言，一套语言就可以搞定呢?答案是，有的。那就是星环科技TDH。基于星环科技的多模型统一技术架构，用户只需用一句SQL就能同时访问这3种存储模型进行联合分析，替代了之前3段代码。一句SQL里，同时对图数据人群关系表，关系型数据消费记录表，全文数据商品评价表，3个表进行了跨模型关联，一次操作完成了之前三次操作才能完成的业务，大大简化了开发复杂度，简化用户操作。同时数据也仍保留在原存储引擎中，也不用对数据进行导入导出或者转换，不会存在数据不一致或数据冗余存储的问题。

能力实现各种复杂的功能，如自然语言处理、文本生成、知识问答、图像识别等。降低开发难度：无需开发者自己去训练和优化复杂的大模型，通过简单地调用接口，就能快速地将大模型的功能集成到自己的应用中，大大降低了开发的难度和成本，提高开发效率。实现功能扩展：为应用程序提供了丰富的功能扩展可能性，比如一个原本只能进行简单文本编辑的软件，通过接入大模型接口，可以实现智能写作建议、语法检查、内容摘要等高级功能。大模型网络连接，适合对实时性要求高的任务，如在网络不稳定或无网络的环境中使用；缺点是会占用本地较多的存储和计算资源，模型更新需要手动操作，维护成本较高。大模型接口核心功能不同的大模型接口提供的功能有所不同，常见的大模型接口是一种允许开发者与大规模预训练语言模型或多模态大模型进行交互的应用程序编程接口。大模型接口作用连接应用与模型：它就像一座桥梁，将各种应用程序与强大的大模型连接起来，使应用能够借助大模型的接口常见类型远程API调用接口：开发者通过HTTP请求将数据发送到远程服务器上的大模型，服务器处理后返回结果。这种方式的优点是可以利用云端强大的计算资源，模型能够实时更新，无需本地部署；缺点是依赖网络

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...

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、...

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...

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...

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、...

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...

星环科技数据底座方案已在多个场景落地应用：广西某水电企业工业大数据生态云平台按照“统一规划、统一设计、统一建设”原则开展适应电力能源需求的“云-雾-端”多级、多云协同云计算架构设计。形成电力能源企业计算云、存储云、网络云、安全云等多云架构体系。打造包含智慧运营中心、设备状态诊断中心、安全应急中心、气象资源中心、智慧营销中心与智慧电厂的核心智慧化平台，实现数字化业务管控、智慧化企业经营和生态化商业服务的完整生态，实现企业的数字化转型。工业大数据生态云平台实施分为平台构建、数据资产治理实施与基础门户建设三个部分。其中IaaS层提供计算资源、存储资源、网络资源等基础设施服务；PaaS层由容器云、微服务治理、DevOps、敏捷开发平台、大数据平台、数据资产管理、统一应用门户等组成，为上层智慧企业应用提供基础能力平台的支撑，未来可进一步扩展人工智能平台、元宇宙、区块链、数字孪生等新技术应用平台；SaaS层应用提供数字化业务管理、智慧化企业运营管控、生态化商业服务等应用，并基于统一应用门户为用户提供交互服务。新能源集控中心是实时数仓在新能源方面的应用，跟水电比较像，比如区域监控中心一体化大数据应用...

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...

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...

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...