大模型训练平台开发方法
并优化了语料接入和开发、提示工程、大模型训练、知识抽取和融合、模型管理、应用和智能体构建、应用部署、运维和监控,以及业务效果对齐提升的全链路流程。星环大模型运营平台(Sophon LLMOps)是星环科技推出的企业级大模型全生命周期运营管理平台,旨在赋能企业用户能敏捷、高效、有闭环地将大模型落地到生产和业务中去。Sophon LLMOps打通
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大模型训练平台
大模型训练平台是一个为开发者提供定制化大模型解决方案的平台,它汇集了行业内知名的大模型,通过轻量级的训练和丰富的训练方法,帮助开发者快速构建专属的大模型。以下是大模型训练平台的详细定义、功能和应用场景:定义大模型训练平台是面向AI开发者的一站式大模型开发及服务运行平台,基于云管基座平台和算力平台,为用户提供从数据管理、模型训练、模型管理到模型服务的全流程开发支持。功能数据工程:提供数据导入、数据清洗、数据增强、数据管理等功能,并支持开源已处理的数据集。用户可以根据实际需求,依照平台数据格式要求上传数据信息或使用平台内的开源数据集,为后续训练、评估、编译等流程提供支撑。模型开发:提供模型训练、模型调优、模型评测、模型量化编译等功能。平台提供丰富的预训练大模型,用户可在平台上采用不同的训练方式(预训练、监督微调SFT)进行模型训练,不断调优迭代模型效果,从而提升模型性能。服务部署:提供模型自动驾驶的安全性和可靠性。个性化推荐:在电商与社交平台中,大模型通过分析用户行为和偏好,为用户提供精准的广告、内容和商品推荐,从而提升了用户体验和营销效果。

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大模型训练平台是一个为开发者提供定制化大模型解决方案的平台,它汇集了行业内知名的大模型,通过轻量级的训练和丰富的训练方法,帮助开发者快速构建专属的大模型。以下是大模型训练平台的详细定义、功能和应用场景:定义大模型训练平台是面向AI开发者的一站式大模型开发及服务运行平台,基于云管基座平台和算力平台,为用户提供从数据管理、模型训练、模型管理到模型服务的全流程开发支持。功能数据工程:提供数据导入、数据清洗、数据增强、数据管理等功能,并支持开源已处理的数据集。用户可以根据实际需求,依照平台数据格式要求上传数据信息或使用平台内的开源数据集,为后续训练、评估、编译等流程提供支撑。模型开发:提供模型训练、模型调优、模型评测、模型量化编译等功能。平台提供丰富的预训练大模型,用户可在平台上采用不同的训练方式(预训练、监督微调SFT)进行模型训练,不断调优迭代模型效果,从而提升模型性能。服务部署:提供模型自动驾驶的安全性和可靠性。个性化推荐:在电商与社交平台中,大模型通过分析用户行为和偏好,为用户提供精准的广告、内容和商品推荐,从而提升了用户体验和营销效果。

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大模型训练平台是一个为开发者提供定制化大模型解决方案的平台,它汇集了行业内知名的大模型,通过轻量级的训练和丰富的训练方法,帮助开发者快速构建专属的大模型。以下是大模型训练平台的详细定义、功能和应用场景:定义大模型训练平台是面向AI开发者的一站式大模型开发及服务运行平台,基于云管基座平台和算力平台,为用户提供从数据管理、模型训练、模型管理到模型服务的全流程开发支持。功能数据工程:提供数据导入、数据清洗、数据增强、数据管理等功能,并支持开源已处理的数据集。用户可以根据实际需求,依照平台数据格式要求上传数据信息或使用平台内的开源数据集,为后续训练、评估、编译等流程提供支撑。模型开发:提供模型训练、模型调优、模型评测、模型量化编译等功能。平台提供丰富的预训练大模型,用户可在平台上采用不同的训练方式(预训练、监督微调SFT)进行模型训练,不断调优迭代模型效果,从而提升模型性能。服务部署:提供模型自动驾驶的安全性和可靠性。个性化推荐:在电商与社交平台中,大模型通过分析用户行为和偏好,为用户提供精准的广告、内容和商品推荐,从而提升了用户体验和营销效果。

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大模型训练方法
大模型训练方法包括预训练、指令微调、强化学习、模型并行与分布式训练、优化器与学习率调整以及模型压缩与量化等,各环节协同助力大模型训练与优化。以下是一些常见的大模型训练方法:预训练数据收集与预处理:当模型规模过大,单个设备无法容纳整个模型时,将模型的不同层或部分分配到不同的设备上进行计算,设备之间需要进行通信以传递中间结果,从而实现对大规模模型的训练。混合并行:结合数据并行和模型并行的方法强化学习(RLHF):让人类对模型生成的结果进行评价和打分,基于这些反馈信息训练一个奖励模型。奖励模型学习预测生成结果的评分,然后在强化学习过程中,利用奖励模型的输出作为奖励信号,引导大模型生成更符合:收集海量的文本、图像、语音等多模态数据。对数据进行清洗,去除不相关、低质量、重复的数据,纠正错误等;进行分词、标记化等操作,将文本转化为模型可处理的格式。预训练任务设计:常见的预训练任务有语言模型任务,设计一系列具有多样性的指令和对应的反馈,引导模型学习更符合用户期望的生成内容。这些指令可以涵盖各种任务场景,如对话生成、代码生成、文本摘要等,使模型能够更好地适应特定任务的要求。微调训练:使用构建

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大模型训练方法
大模型训练方法包括预训练、指令微调、强化学习、模型并行与分布式训练、优化器与学习率调整以及模型压缩与量化等,各环节协同助力大模型训练与优化。以下是一些常见的大模型训练方法:预训练数据收集与预处理:当模型规模过大,单个设备无法容纳整个模型时,将模型的不同层或部分分配到不同的设备上进行计算,设备之间需要进行通信以传递中间结果,从而实现对大规模模型的训练。混合并行:结合数据并行和模型并行的方法强化学习(RLHF):让人类对模型生成的结果进行评价和打分,基于这些反馈信息训练一个奖励模型。奖励模型学习预测生成结果的评分,然后在强化学习过程中,利用奖励模型的输出作为奖励信号,引导大模型生成更符合:收集海量的文本、图像、语音等多模态数据。对数据进行清洗,去除不相关、低质量、重复的数据,纠正错误等;进行分词、标记化等操作,将文本转化为模型可处理的格式。预训练任务设计:常见的预训练任务有语言模型任务,设计一系列具有多样性的指令和对应的反馈,引导模型学习更符合用户期望的生成内容。这些指令可以涵盖各种任务场景,如对话生成、代码生成、文本摘要等,使模型能够更好地适应特定任务的要求。微调训练:使用构建

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大模型开发和训练工具
为降低客户训练及微调大模型的门槛,星环科技发布了大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、大模型微调、大模型上架部署到大模型应用编排和业务效果对齐的全链路,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。多版本多种大模型,都可以在一个平台上统一纳管:在大模型上架、体验和部署方面,SophonLLMOps加强了对预训练大模型和流程,从而实现针对大模型的“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,让大模型训练和微调变得简单易上手:依托于内置的大模型训练模板,为业务用户提供更方便快捷的大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

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大模型开发和训练工具
为降低客户训练及微调大模型的门槛,星环科技发布了大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、大模型微调、大模型上架部署到大模型应用编排和业务效果对齐的全链路,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。多版本多种大模型,都可以在一个平台上统一纳管:在大模型上架、体验和部署方面,SophonLLMOps加强了对预训练大模型和流程,从而实现针对大模型的“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,让大模型训练和微调变得简单易上手:依托于内置的大模型训练模板,为业务用户提供更方便快捷的大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

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大模型训练方法
大模型训练方法包括预训练、指令微调、强化学习、模型并行与分布式训练、优化器与学习率调整以及模型压缩与量化等,各环节协同助力大模型训练与优化。以下是一些常见的大模型训练方法:预训练数据收集与预处理:当模型规模过大,单个设备无法容纳整个模型时,将模型的不同层或部分分配到不同的设备上进行计算,设备之间需要进行通信以传递中间结果,从而实现对大规模模型的训练。混合并行:结合数据并行和模型并行的方法强化学习(RLHF):让人类对模型生成的结果进行评价和打分,基于这些反馈信息训练一个奖励模型。奖励模型学习预测生成结果的评分,然后在强化学习过程中,利用奖励模型的输出作为奖励信号,引导大模型生成更符合:收集海量的文本、图像、语音等多模态数据。对数据进行清洗,去除不相关、低质量、重复的数据,纠正错误等;进行分词、标记化等操作,将文本转化为模型可处理的格式。预训练任务设计:常见的预训练任务有语言模型任务,设计一系列具有多样性的指令和对应的反馈,引导模型学习更符合用户期望的生成内容。这些指令可以涵盖各种任务场景,如对话生成、代码生成、文本摘要等,使模型能够更好地适应特定任务的要求。微调训练:使用构建

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大模型应用开发平台
大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大模型应用。大规模数据处理能力:大模型应用开发平台能够处理和训练大规模数据集,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。
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5.7 查询类操作
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"}...
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10 Hippo 运维
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•...
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2 Quick Start
ThistutorialwillguideyouthroughthefollowingtaskswithinHippoCloud:EstablishingatablePerusingthetableIncorporatingdataExecutingsearchoperationsEliminatingrowsDissolvingthetableBeforeyoustartInthisguide,wewillbeutilizingthePythonAPI.Priortocommencement,ensurethatyouhave:RegisteredforaHippoCloudaccount.SubscribedtothecomplimentaryplanandestablishedatrialclusterwithinHippoCloud,orsubscribedtothestandard/enterpriseplansandconstructedadedicatedcluster.IfyouanticipateemployingPythonfordevelopment,ascert...
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1 Introduction
OverviewUnstructureddatamanagementismoreimportantthaneverduetotheriseofbigdata.Managingandgleaningbusinessvaluefromunstructureddataisofutmostimportancetoenterprisestoday.Advancementsinmachinelearning,aswellasdeeplearning,technologiesnowenableorganizationstoefficientlyaddressunstructureddataandimprovequalityassuranceefforts.Inthefieldofartificialintelligenceormachinelearning,embeddingsandvectordatabaseshavebecomeincreasinglyimportantfortacklingawiderangeofproblems.Thesetechniquesareusedtorepresen...
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3.3 Cluster
OverviewAclusterisaHippoCloudinstanceassociatedwithspecificcomputingresources.Youcancreaterelatedtables,insertcorrespondingdata,andcompleteproductexperiencewithinacluster.Beforeyouusethedemoenvironment,youneedtocreateacluster.CreateClusterYouneedtogotothespecificproject.Iftherearenoclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'Createcluster'buttonbelowtheclustercreationguidancepagetoentertheclustercreation.Ifthereareclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'+Cluster'buttonabovetheclusterlist...
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5.18 全文检索
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。
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5.3 写入类操作
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...
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8 性能分析
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。...
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5.8 查看集群信息
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:
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5.10 任务相关
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":...