大模型提供哪些服务

大模型服务平台是一种基于云计算和人工智能技术，为用户提供大模型相关服务的平台，支持大模型的开发、训练、部署和应用。大模型平台功能特点模型训练：提供强大的计算资源和工具，帮助用户使用海量的数据对大模型进行训练，使其能够学习到各种知识和模式，以适应不同的任务和应用场景。模型部署：将训练好的大模型部署到生产环境中，使其能够为用户提供实际的服务和应用。平台会提供相应的部署工具和技术支持，确保模型的稳定租用计算资源和使用模型服务，无需自行购买和维护昂贵的硬件设备和软件工具，大大降低了成本。提高效率：大模型服务平台提供了一站式的服务和工具，能够帮助用户快速地进行模型训练、部署和应用开发，提高了开发效率和应用上线速度，使企业能够更快地响应市场需求和竞争挑战。保障性能和安全：专业的大模型服务平台提供商具有丰富的技术经验和专业的运维团队，能够保障平台的高性能、高可用性和安全性。他们会对平台进行持续的优化和运行和高效性能。模型评估：通过一系列的评估指标和方法，对训练好的大模型进行性能评估，帮助用户了解模型的优缺点和适用范围，以便进行进一步的优化和改进。模型优化：根据模型评估的结果，提供相应的优化建议

大模型服务平台是一种基于云计算和人工智能技术，为用户提供大模型相关服务的平台，支持大模型的开发、训练、部署和应用。大模型平台功能特点模型训练：提供强大的计算资源和工具，帮助用户使用海量的数据对大模型进行训练，使其能够学习到各种知识和模式，以适应不同的任务和应用场景。模型部署：将训练好的大模型部署到生产环境中，使其能够为用户提供实际的服务和应用。平台会提供相应的部署工具和技术支持，确保模型的稳定租用计算资源和使用模型服务，无需自行购买和维护昂贵的硬件设备和软件工具，大大降低了成本。提高效率：大模型服务平台提供了一站式的服务和工具，能够帮助用户快速地进行模型训练、部署和应用开发，提高了开发效率和应用上线速度，使企业能够更快地响应市场需求和竞争挑战。保障性能和安全：专业的大模型服务平台提供商具有丰富的技术经验和专业的运维团队，能够保障平台的高性能、高可用性和安全性。他们会对平台进行持续的优化和运行和高效性能。模型评估：通过一系列的评估指标和方法，对训练好的大模型进行性能评估，帮助用户了解模型的优缺点和适用范围，以便进行进一步的优化和改进。模型优化：根据模型评估的结果，提供相应的优化建议

大模型服务平台是一种基于云计算和人工智能技术，为用户提供大模型相关服务的平台，支持大模型的开发、训练、部署和应用。大模型平台功能特点模型训练：提供强大的计算资源和工具，帮助用户使用海量的数据对大模型进行训练，使其能够学习到各种知识和模式，以适应不同的任务和应用场景。模型部署：将训练好的大模型部署到生产环境中，使其能够为用户提供实际的服务和应用。平台会提供相应的部署工具和技术支持，确保模型的稳定租用计算资源和使用模型服务，无需自行购买和维护昂贵的硬件设备和软件工具，大大降低了成本。提高效率：大模型服务平台提供了一站式的服务和工具，能够帮助用户快速地进行模型训练、部署和应用开发，提高了开发效率和应用上线速度，使企业能够更快地响应市场需求和竞争挑战。保障性能和安全：专业的大模型服务平台提供商具有丰富的技术经验和专业的运维团队，能够保障平台的高性能、高可用性和安全性。他们会对平台进行持续的优化和运行和高效性能。模型评估：通过一系列的评估指标和方法，对训练好的大模型进行性能评估，帮助用户了解模型的优缺点和适用范围，以便进行进一步的优化和改进。模型优化：根据模型评估的结果，提供相应的优化建议

大模型服务是利用大型预训练模型提供的一项服务，在多个领域和应用场景中发挥着重要作用。1.模型训练服务预训练模型提供：一些大模型服务提供商提供预训练好的基础模型，这些模型已经在海量的数据上进行了无监督提供实时推理服务，确保用户能够快速得到回答。4.数据处理与管理服务数据清洗和标注：大模型服务通常包括对数据的预处理服务，因为高质量的数据是模型性能的关键。例如，对文本数据进行拼写纠正、格式统一、去除模型服务提供商的技术，训练一个适合金融领域风险评估、投资建议等任务的专用模型。这包括对模型的架构调整、参数优化以及使用特定领域的数据进行训练，以提高模型在特定任务中的性能。2.模型微调服务参数高效微调方法：提供微调工具，通过仅调整模型的部分参数，在不改变模型整体架构的情况下，快速将预训练模型适配到具体的下游任务。领域适配微调：帮助用户将通用的大模型微调至特定的应用领域，如医疗、法律、教育等。在医疗领域，可以微调模型使其能够理解医学术语、生成专业的医疗建议或进行疾病诊断辅助。这需要结合领域知识和相应的数据，对模型的语义理解和生成能力进行精细调整。3.模型推理服务API调用接口：提供简单易用的

大模型服务是利用大型预训练模型提供的一项服务，在多个领域和应用场景中发挥着重要作用。1.模型训练服务预训练模型提供：一些大模型服务提供商提供预训练好的基础模型，这些模型已经在海量的数据上进行了无监督提供实时推理服务，确保用户能够快速得到回答。4.数据处理与管理服务数据清洗和标注：大模型服务通常包括对数据的预处理服务，因为高质量的数据是模型性能的关键。例如，对文本数据进行拼写纠正、格式统一、去除模型服务提供商的技术，训练一个适合金融领域风险评估、投资建议等任务的专用模型。这包括对模型的架构调整、参数优化以及使用特定领域的数据进行训练，以提高模型在特定任务中的性能。2.模型微调服务参数高效微调方法：提供微调工具，通过仅调整模型的部分参数，在不改变模型整体架构的情况下，快速将预训练模型适配到具体的下游任务。领域适配微调：帮助用户将通用的大模型微调至特定的应用领域，如医疗、法律、教育等。在医疗领域，可以微调模型使其能够理解医学术语、生成专业的医疗建议或进行疾病诊断辅助。这需要结合领域知识和相应的数据，对模型的语义理解和生成能力进行精细调整。3.模型推理服务API调用接口：提供简单易用的

大模型服务是利用大型预训练模型提供的一项服务，在多个领域和应用场景中发挥着重要作用。1.模型训练服务预训练模型提供：一些大模型服务提供商提供预训练好的基础模型，这些模型已经在海量的数据上进行了无监督提供实时推理服务，确保用户能够快速得到回答。4.数据处理与管理服务数据清洗和标注：大模型服务通常包括对数据的预处理服务，因为高质量的数据是模型性能的关键。例如，对文本数据进行拼写纠正、格式统一、去除模型服务提供商的技术，训练一个适合金融领域风险评估、投资建议等任务的专用模型。这包括对模型的架构调整、参数优化以及使用特定领域的数据进行训练，以提高模型在特定任务中的性能。2.模型微调服务参数高效微调方法：提供微调工具，通过仅调整模型的部分参数，在不改变模型整体架构的情况下，快速将预训练模型适配到具体的下游任务。领域适配微调：帮助用户将通用的大模型微调至特定的应用领域，如医疗、法律、教育等。在医疗领域，可以微调模型使其能够理解医学术语、生成专业的医疗建议或进行疾病诊断辅助。这需要结合领域知识和相应的数据，对模型的语义理解和生成能力进行精细调整。3.模型推理服务API调用接口：提供简单易用的

大模型服务是利用大型预训练模型提供的一项服务，在多个领域和应用场景中发挥着重要作用。1.模型训练服务预训练模型提供：一些大模型服务提供商提供预训练好的基础模型，这些模型已经在海量的数据上进行了无监督提供实时推理服务，确保用户能够快速得到回答。4.数据处理与管理服务数据清洗和标注：大模型服务通常包括对数据的预处理服务，因为高质量的数据是模型性能的关键。例如，对文本数据进行拼写纠正、格式统一、去除模型服务提供商的技术，训练一个适合金融领域风险评估、投资建议等任务的专用模型。这包括对模型的架构调整、参数优化以及使用特定领域的数据进行训练，以提高模型在特定任务中的性能。2.模型微调服务参数高效微调方法：提供微调工具，通过仅调整模型的部分参数，在不改变模型整体架构的情况下，快速将预训练模型适配到具体的下游任务。领域适配微调：帮助用户将通用的大模型微调至特定的应用领域，如医疗、法律、教育等。在医疗领域，可以微调模型使其能够理解医学术语、生成专业的医疗建议或进行疾病诊断辅助。这需要结合领域知识和相应的数据，对模型的语义理解和生成能力进行精细调整。3.模型推理服务API调用接口：提供简单易用的

大模型服务是利用大型预训练模型提供的一项服务，在多个领域和应用场景中发挥着重要作用。1.模型训练服务预训练模型提供：一些大模型服务提供商提供预训练好的基础模型，这些模型已经在海量的数据上进行了无监督提供实时推理服务，确保用户能够快速得到回答。4.数据处理与管理服务数据清洗和标注：大模型服务通常包括对数据的预处理服务，因为高质量的数据是模型性能的关键。例如，对文本数据进行拼写纠正、格式统一、去除模型服务提供商的技术，训练一个适合金融领域风险评估、投资建议等任务的专用模型。这包括对模型的架构调整、参数优化以及使用特定领域的数据进行训练，以提高模型在特定任务中的性能。2.模型微调服务参数高效微调方法：提供微调工具，通过仅调整模型的部分参数，在不改变模型整体架构的情况下，快速将预训练模型适配到具体的下游任务。领域适配微调：帮助用户将通用的大模型微调至特定的应用领域，如医疗、法律、教育等。在医疗领域，可以微调模型使其能够理解医学术语、生成专业的医疗建议或进行疾病诊断辅助。这需要结合领域知识和相应的数据，对模型的语义理解和生成能力进行精细调整。3.模型推理服务API调用接口：提供简单易用的

大模型服务是利用大型预训练模型提供的一项服务，在多个领域和应用场景中发挥着重要作用。1.模型训练服务预训练模型提供：一些大模型服务提供商提供预训练好的基础模型，这些模型已经在海量的数据上进行了无监督提供实时推理服务，确保用户能够快速得到回答。4.数据处理与管理服务数据清洗和标注：大模型服务通常包括对数据的预处理服务，因为高质量的数据是模型性能的关键。例如，对文本数据进行拼写纠正、格式统一、去除模型服务提供商的技术，训练一个适合金融领域风险评估、投资建议等任务的专用模型。这包括对模型的架构调整、参数优化以及使用特定领域的数据进行训练，以提高模型在特定任务中的性能。2.模型微调服务参数高效微调方法：提供微调工具，通过仅调整模型的部分参数，在不改变模型整体架构的情况下，快速将预训练模型适配到具体的下游任务。领域适配微调：帮助用户将通用的大模型微调至特定的应用领域，如医疗、法律、教育等。在医疗领域，可以微调模型使其能够理解医学术语、生成专业的医疗建议或进行疾病诊断辅助。这需要结合领域知识和相应的数据，对模型的语义理解和生成能力进行精细调整。3.模型推理服务API调用接口：提供简单易用的

大模型服务是利用大型预训练模型提供的一项服务，在多个领域和应用场景中发挥着重要作用。1.模型训练服务预训练模型提供：一些大模型服务提供商提供预训练好的基础模型，这些模型已经在海量的数据上进行了无监督提供实时推理服务，确保用户能够快速得到回答。4.数据处理与管理服务数据清洗和标注：大模型服务通常包括对数据的预处理服务，因为高质量的数据是模型性能的关键。例如，对文本数据进行拼写纠正、格式统一、去除模型服务提供商的技术，训练一个适合金融领域风险评估、投资建议等任务的专用模型。这包括对模型的架构调整、参数优化以及使用特定领域的数据进行训练，以提高模型在特定任务中的性能。2.模型微调服务参数高效微调方法：提供微调工具，通过仅调整模型的部分参数，在不改变模型整体架构的情况下，快速将预训练模型适配到具体的下游任务。领域适配微调：帮助用户将通用的大模型微调至特定的应用领域，如医疗、法律、教育等。在医疗领域，可以微调模型使其能够理解医学术语、生成专业的医疗建议或进行疾病诊断辅助。这需要结合领域知识和相应的数据，对模型的语义理解和生成能力进行精细调整。3.模型推理服务API调用接口：提供简单易用的

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...

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

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•...

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

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。...

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":...

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

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。

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"}...

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：