大模型训练低成本

星环模型运营平台
并优化了语料接入和开发、提示工程、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。星环模型运营平台(Sophon LLMOps)是星环科技推出的企业级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、有闭环地将模型落地到生产和业务中去。Sophon LLMOps打通

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以及专业人员的维护费用等。小模型:轻量化和高效性:参数量少,计算需求训练和推理速度快,可在资源有限的设备和环境中使用,如移动设备、嵌入式系统等,适合对实时性要求高的应用,能够快速响应。低成本训练模型通常指使用规模数据和强大的计算能力训练出来的具有大量参数的模型,是“数据+算力+强算法”结合的产物,参数量可达数十亿甚至数千亿。小模型参数量相对较少的深度神经网络模型,计算需求,体积小,训练和推理速度快。特点模型:强大的性能和泛化能力:能够更精确地拟合复杂的数据分布,在自然语言处理、图像识别、语音识别等复杂任务上展现出更出色的性能和准确度,可适应一系列不同类型的任务。高预测能力:能在数据集上捕捉更多细节和模式,从而提供更准确的预测和决策支持。训练和推理成本高:由于参数量巨大,训练时间长,需要大量的时间和计算资源投入,对硬件要求高,部署和维护成本也较高,包括计算资源、存储空间和推理成本低,对资源有限或预算紧张的用户更具吸引力,易于部署和维护。可解释性相对较好:结构相对简单,更容易理解和解释其决策过程和结果。
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,各环节协同助力模型训练与优化。以下是一些常见的模型训练方法:预训练数据收集与预处理: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、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好的指令集对预训练模型进行微调,通过有监督学习的方式,让模型学习到针对特定任务的最优参数。在微调过程中,通常会使用较小规模的高质量标注数据,以降低训练成本并提高模型在特定任务上的性能。强化学习人类反馈强化学习(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,引导模型生成更符合: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,从而实现对规模模型训练。混合并行:结合数据并行和模型并行的方法
模型训练框架是深度学习领域的重要组成部分,尤其对于处理规模语言模型。这些框架通过优化算法、数据处理和硬件利用,提高了训练效率并降低了成本模型设计语言模型通常采用Encoder-Decoder评估与优化在预训练和微调之后,通过验证集或测试集评估模型性能。如果表现不佳,则可能需要调整超参数、增加数据量或更改架构。随着研究的进步和新框架的发展,语言模型正变得越来越有效且实用。然而,面对计算资源架构,以实现理解和生成任务的兼顾。训练过程训练过程涉及获取大量样本集(如预训练阶段),对样本进行Token化,并使用分布式策略进行并行化处理。此外,使用动态精度缩放和梯度累积可以进一步提高效率。模型限制时仍需继续探索如何降低开销同时保持性能水平。未来的规模深度学习工作将继续关注提高效率的同时保持或增强准确性,并寻找适用于各种应用的有效解决方案。
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模型训练
模型训练模型训练过程中的关键环节。让模型学习到广泛的语言知识、语义理解能力和各种模式,以便在后续的微调或直接应用中能够更好地适应各种具体任务,如文本生成、问答、翻译等。关键步骤数据收集与预处理收集海量数据:从多种渠道收集大量的文本数据,来源涵盖互联网文章、书籍、新闻报道、学术论文、社交媒体等,以覆盖各种领域和主题,为模型提供丰富的语义信息。例如训练一个通用语言模型,可能会收集数十亿甚至规模数据中发现模式和规律。常见的预训练任务包括语言模型任务,即预测文本序列中的下一个单词或字符;以及掩码语言模型任务,随机掩盖输入文本中的一些单词或字符,让模型预测这些被掩盖的内容。数据源采样与平衡上百亿的文本数据。数据清洗:去除数据中的噪声,如广告、重复内容、格式错误、质量或不完整的文本等,保证数据的质量和纯净度,使模型能够更有效地学习有用信息。分词与标记化:将文本切分为便于模型处理的序列。同时,可根据需要扩充词表,如添加常见汉字等,以提高模型对特定语言或领域的适应性。模型选择与架构搭建选择合适的预训练模型基座:模型架构在自然语言处理任务中表现出色,具有高效的特征提取和表示能力,能够为预
模型语料训练语言模型构建和优化过程中的关键环节,以下是其具体介绍:训练前的准备数据收集:从多种来源广泛收集数据,如互联网的新闻、博客、论坛,学术文献库,书籍,以及特定行业的专业数据库等。收集,通常采用词嵌入技术,将单词映射到维向量空间中。模型训练:将向量化的语料输入到选定的模型架构中,通过大量的计算和迭代,不断调整模型的参数,使模型能够学习到语料中的语言知识、语义理解和语言生成能力。根据评估结果,对模型进行优化和调整,如调整超参数、增加或减少训练数据、改进模型架构等,以提高模型的性能和泛化能力。训练后的处理模型压缩和优化:训练好的模型通常具有庞大的参数和较高的计算复杂度,为了编码等。数据标注:对于一些需要特定任务训练模型,如情感分类、命名实体识别等,需要对数据进行标注。标注可以由人工完成,也可以采用半自动化的方式,利用一些预训练模型和工具进行辅助标注。标注的质量和准确性对模型训练效果至关重要。训练过程选择训练框架和算法:根据模型的特点和需求选择合适的框架。同时,选择适合的训练算法,以优化模型的参数。将语料向量化:把清洗和标注好的文本语料转化为模型能够处理的向量形式
模型训练语料是指用于训练模型的一系列文本、语音或其他模态的数据。以下是关于模型训练语料的具体介绍:来源互联网公开数据:如新闻网站、博客、论坛、社交媒体等平台上的文本内容,具有规模、更新快,具有权威性和准确性,对于特定领域的模型训练具有重要价值,如训练法律模型时,政府发布的法律法规文件是重要的语料来源。企业内部数据:企业在日常运营过程中积累的大量数据,如客户数据、业务文档、交易记录等,经过整理和加工后可用于训练特定行业的模型,如金融机构可利用客户交易数据训练金融风险预测模型。特点规模:通常需要数十亿到数千亿个tokens,以提供足够的信息让模型学习语言的模式和规律。多样性:来自实际情况的输出。作用决定模型性能:高质量、全面、多样的语料库能够训练出性能更好、泛化能力更强的模型,而质量的语料可能导致模型学习到错误的信息或者产生误导性的输出。塑造模型知识与认知:语料中包含的知识和信息决定了模型对世界的理解和认知程度,丰富的语料可以让模型掌握更广泛的知识和更深入的专业领域知识。影响模型应用效果:不同领域和应用场景需要特定的语料来训练模型,以确保模型能够准确理解和处理相关问题,提供符合行业标准和法规要求的有效服务。
运行、稳定可靠以及安全可控,成为了摆在我们面前的重要课题。良好的管理与运维能够保障模型的性能,提高其准确性和效率,同时降低成本,为用户提供更好的体验。模型管理与运维的核心环节(一)模型训练管理模型个性化推荐引擎到自动化客服,模型的应用无处不在,展现出巨大的潜力和影响力。随着模型在各个领域的广泛应用,其管理与运维的重要性日益凸显。模型训练和部署需要消耗大量的计算资源和时间,如何确保模型的高效训练模型开发的核心阶段,其管理涉及多个关键要点。在资源调配方面,由于模型训练需要消耗大量的计算资源,如GPU、CPU等,合理分配这些资源至关重要。参数设置则直接影响模型的性能和训练效果。以学习率多样性和代表性,涵盖各种不同的场景和情况,以避免模型出现偏差。(二)模型部署策略模型部署是将训练好的模型应用到实际生产环境的关键步骤,不同的部署方式各有优缺点及适用场景。云端部署是目前较为常见的方式解锁模型管理与运维:通往高效智能的密钥模型:重塑数字世界的新引擎在当今数字化浪潮中,模型已成为驱动创新和发展的核心力量,正深刻地改变着我们的生活与工作方式。从智能语音助手到图像识别系统,从
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模型训练
:重复前向传播和反向传播过程,直到达到预定的迭代次数或满足停止条件。计算资源需求高:模型训练需要大量的GPU资源和存储空间。数据质量和偏见问题:质量的数据或存在偏见的数据会影响模型性能和公平性。模型模型训练是指在规模数据集上利用高性能计算资源,对拥有大量参数的深度学习模型进行训练的过程。模型通常指的是拥有数百万到数十亿参数的深度学习模型。这些模型通过处理大量数据,能够学习到复杂的模式和泛化能力:如何确保在未见过的数据上表现良好是一个持续的研究课题。模型训练是现代AI研究的核心组成部分,它不仅推动了技术的进步,也带来了新的挑战。星环语言模型运营平台-SophonLLMOps为了帮助企业用户基于模型构建未来应用,星环科技推出了模型持续提升和开发工具SophonLLMOps,实现领域模型训练、上架和迭代。SophonLLMOps服务于模型开发者,帮助企业快捷地构建自己的行业大模型,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。特征,从而在各种任务上表现出色,如自然语言处理、图像识别和语音识别等。数据准备:收集和预处理大量的训练数据是第一步。这包括清洗数据、标注数据以及将其转换为适合模型输入的形式。模型设计:根据任务需求选择
模型增量预训练是在已经预训练好的模型基础上,利用新的数据继续进行训练的过程。其目的是让模型能够学习到新的知识、技能或者适应新的领域和任务,同时尽量保留原有的语言理解和生成能力。数据准备收集新能需要对数据进行标注,尤其是在有监督的增量预训练场景下,准确的标注可以帮助模型更好地理解数据的语义和任务要求。训练过程调整选择合适的训练策略:一种常见的策略是微调(Fine-tuning),即固定模型的大部分参数,只对最后几层或者与任务相关的特定参数进行更新。这样可以在学习新内容的同时,减少对原有知识的破坏。另一种策略是在整个模型上进行训练,但使用较小的学习率。这种方法可以让模型更全面地吸收新数据中的知识,但也有过度拟合新数据而忘记原有知识的风险。设置训练参数:学习率是关键参数之一。在增量预训练中,由于模型已经有了一定的知识基础,通常需要使用比初始预训练更小的学习率,以避免破坏原有的参数分布。批次大小的选择也会影响训练效果。合适的批次大小可以平衡训练的稳定性和效率。一般来说,根据新数据的规模和计算资源,选择一个能使模型训练过程中稳定收敛的批次大小。训练轮数(Epoch)决定了模型对新数据
作为一家企业级大数据基础软件开发商,星环科技很早就在数据中台领域布局,结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系,这当中都会有星环科技产品作为支撑,从而保证企业能够快速实现,并搭建起数据中台,满足企业未来发展变化。其中,三中心分别是存储中心、分析探索中心、业务赋能中心;六能力包括数据汇聚能力、数据整合能力、智能分析能力、实时计算能力、统一访问能力、统一服务能力;两个体系则是安全和运维保障体系与数据和分析支撑体系。三中心、六能力、两个保障体系都构建在一个云底座之上,满足企业私有化或者混合云多云的部署形态,同时灵活组件式的可插拔式部署形态,能够帮助企业更迅速的起步,按规划分步完善数据中台建设。除了提供基础组件和相应的工具帮助客户快速构建数据中台之外,星环科技还提供咨询实施服务,可以为企业提供量身定制的“数据云基础设施+咨询服务的端到端产品+服务”的综合解决方案。在星环科技的咨询服务产品体系中,包括为企业构建中台的架构规划、应用规划,以及帮助企业实施建设数据底座、数据中台、数据仓库,以及数据治理服务,也包括了数据的分析、业务分析、...
图数据库的应用场景非常广泛,可以应用于各个行业。以下是一些常见的应用场景:金融:在金融领域,图数据库可以帮助银行、保险公司等企业处理复杂的数据结构,支持欺诈检测、交易路由、投资组合分析等操作。社交网络:图数据库可以存储和处理社交网络中的复杂关系图谱和大量用户数据,支持好友推荐、社区发现、个性化内容推荐等操作。物流:在物流领域,图数据库可以帮助企业优化路径规划、物流运输等操作,加速发货、配送时间并提高效率。制造业:图数据库可以支持企业处理复杂的设备关系结构图,进行维修保养、设备性能分析、生产计划优化等操作。能源行业:在能源领域,图数据库可以处理复杂的电网、管道等结构图谱,并支持多种能源趋势分析和紧急事件监测等操作。电商:图数据库可以应用于电商业务中,存储和处理复杂的商品与用户之间的关系,支持个性化推荐、购物车分析、用户行为预测等操作。图数据库可以在各个领域中应用,并且在处理复杂的数据结构和大量的数据时比传统数据库具有更高的性能和效率。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...
双碳目标下,全国碳排放监测服务平台启动建设力争2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和,我国明确提出“双碳”目标,充分彰显了在构建人类命运共同体进程中的大国担当。国家电网公司主动担当重要使命,提出“实现双碳目标,能源是主战场,电力是主力军,电网是排头兵”的战略部署,率先行动,发布《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》。“双碳”目标的实现离不开科技支撑。《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》指出,全国碳排放监测服务平台建设的总体目标是以电网数字化赋能和助力国家碳达峰碳中和,实现“电力看双碳”,“双碳看经济”,为国家碳排放统计核算体系建设、宏观调控政策制定、经济社会全面绿色转型发展等工作提供决策支持。平台建设需要解决以下问题:以数字化平台技术解决各省的地市、区县、重点行业碳排放数据维度不全面、核算方法不完善、碳核算体系不统一等方面的问题;强化数据应用,发挥好决策支撑作用,深挖电力大数据价值,开展“电力看环保”“电力看经济”等大数据应用。积极响应号召,星环科技打造碳排放监测服务平台解决方案星环科技作为大数据基础软件领域的代表性企业,有着高度的责任感和使命感,为响应“全国碳排放监测服务平...
星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,具备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,多年来深耕电力领域,覆盖电力产业“发-输-变-配-用”五大环节,为推动电力行业数字化转型做出了重要贡献。在国网上海电力智能配用电大数据应用系统建设项目中,基于星环科技大数据基础平台TDH构建的智能配用电大数据应用系统汇集了浦东1210平方千米的236万户的用电数据,高负荷738万千瓦,年用电量329亿度,占上海全网四分之一。集成的内外部数据源有10个,整个数据量到现在已经接近8个T了,台账的数据总量有29.14万条。在多元数据集成及大数据平台基础之上,应用系统实现了用电查询,电力地图等基础功能及用户用电行为分析,节电用电预测网架优化和错峰调度等业务应用。基于多源异构数据的关联解析,和海量用电负荷实际数据存储、索引,实现了用电查询的基础应用,包括230万用户,26000个台区,4000余中压馈线的基本台账及用电数据的快速查询,并可以进行用户用电画像、地图定位、供电范围等数据的查询,服务响应时间在三秒以内。此前,星环科技还曾凭借《星环科技电力智慧供应链智能决策平台建设方...
时空数据库时空数据库是一种针对时空数据处理的数据库系统。它以时间和空间为基础,整合了空间信息和时间信息,能够对时空数据进行存储、查询和分析。时空数据库广泛应用于交通运输、城市规划、GIS等领域。分布式时空数据库分布式时空数据库是一种对时空数据进行存储和处理的数据库系统,通过分布式存储和分布式计算等技术,可以实现对大规模时空数据的高效处理和分析。与传统的集中式数据库系统不同,分布式时空数据库将数据存储在多个存储节点上,并将计算任务分配给多个计算节点来完成,从而极大地提高了时空数据的处理能力和可靠性。分布式时空数据库的出现,使得处理大规模时空数据成为了可能,也更好地满足了各个领域对时空数据深度分析的需求。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。
为解决AI落地难的问题,星环科技从用户需求端出发,研发了一款基于云原生架构的企业级AI能力运营平台SophonMLOps,助推AI模型落地。SophonMLOps是基于云原生架构构建的企业级AI能力运营平台,聚焦于机器学习模型全生命周期中的模型管理、模型部署、模型监控预警、模型评估和模型迭代等关键环节。通过统一纳管、统一运维、统一应用、统一监控、统一评估、统一解释,赋予企业客户易用、高效且安全可靠的AI能力运营服务,协助客户规模化管理日益增长的机器学习模型,提升模型使用效率,降低模型集成管理成本,控制模型生产环境风险。SophonMLOps针对企业AI运营的痛点,围绕企业AI模型接入、运营管理、持续训练的全生命周期,分别提供规模化集成管理、高效模型推理、模型监控预警、模型性能评估、隐私安全保障等功能,为企业的AI日常运营插上翅膀。SophonMLOps打通了AI的全生命周期,为企业的各类用户角色搭建了统一的AI协作平台。对于企业而言,MLOps规模化集成管理了多源异构的机器学习模型,并提供高效且保障隐私安全的模型推理、监控预警及性能评估服务;对用户而言,能感受到操作上的快捷,AI应用与...
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数据中台建设
随着行业和技术领域的变化日新月异,从数据仓库、动态数仓,到数据湖,从新一代湖仓一体技术到可插拔数据库,概念的引入虽然简单,但如何做到更有效,更复杂的数据资产管理就考验着对生产能力和工艺过程的管理能力。星环科技认为数据中台是一种能力、是一种组织上的策略而不仅仅是一种技术架构,它是在信息化基础上建立的可编织和可复用的数据可分析能力,从而支撑企业数字化转型。星环科技的数据中台三中心、六能力、两个体系星环科技很早就在数据中台领域布局,结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系,这当中都会有星环科技产品作为支撑,从而保证企业能够快速实现,并搭建起数据中台,满足企业未来发展变化。数据存储、分析探索、业务赋能三中心第一,帮助企业构建存储中心,提升数据的汇聚和整合能力;第二,构建数据分析探索中心,专注于智能分析能力和实时计算能力的提升,推动智能推荐能力和全链路实时监测和保障能力;第三,构建业务赋能中心,提供统一的访问能力实现跨平台联邦,统一的访问层控制,确保数据安全可用,同时搭建统一的服务能力,面向多场景的服务应用支撑。安全和运维、数据和分...
近年来,企业数据安全问题的重要性被提上了前所未有的高度。星环科技提供了从云基础设施、数据平台、数据资源、数据应用的数据安全能力。覆盖数据生命周期的各个阶段,涉及数据的收集、存储、使用、加工以及开放流通。全方位保障企业的数据安全,支撑业务合法合规的开展。星环科技凭借全面的数据安全能力助力某支付机构构建安全防线的落地实践。该支付机构拥有大量数据资产,目前机构面临着较大的挑战,需要加强数据安全管理,为此,机构决定与星环科技合作,利用星环科技的技术来提升数据安全管理能力,共同打造一个基于隐私计算的数据服务平台DaaS。根据客户需求,星环科技在基础设施层提供了基于容器的云原生操作系统TCOS,可以为用户提供独立的数据与计算环境,减少数据对外暴露的风险。在数据平台层,星环科技大数据基础平台TDH新版本增强了安全技术,支持行列级权限控制、动态脱敏等。在数据资产层,星环科技借助两款新产品:数据安全管理平台Defensor帮助企业构建整个数据安全管理域及数据流通平台Navier:包含隐私计算平台SophonP²C和数据交易门户datamall,提供包括联邦学习和差分隐私等技术能力。该支付机构的数据管理平...
星环科技作为一家企业级大数据基础软件开发商,在图计算领域深耕多年,有着深厚的技术积淀和丰富的实践经验。星环科技自主研发的分布式图数据库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,目前已经用于金融、政府、交通等众多行业,用于反洗钱、风险控制、营销等多种场景。同时StellarDB还获得了多项行业权威认可:入选信通院2022大数据十大关键词“图计算平台”代表厂商;通过了中国信通院图数据库和图计算平台基础能力两项专项测评;入选著名咨询机构Gartner《中国数据库市场指南》、《工具:中国数据库管理系统供应商甄选》报告等,彰显了其产品技术领先性。如今,5G、物联网、AI等技术的发展应用让数据呈指数倍增长,为图数据库发展提供了更广阔的应用空间。顺势而为,乘势而上...
在国产数据库产品方面,星环科技坚持自主研发与技术创新,打造了自主可控的高性能分布式数据库ArgoDB和分布式交易型数据库KunDB,以及分布式图数据库StellarDB等产品。KunDB具备较强的SQL兼容性,同时具备高可用、高并发、在线扩缩容、数据强一致性等能力,适用于操作型业务、高并发业务等场景。ArgoDB具备完整的SQL兼容性,同时具备高扩展、高可靠、多模型、存算解耦等能力,一站式满足数据仓库、实时数据仓库、数据集市、OLAP、联邦计算等场景。通过不断的打磨和对业务场景不断的落地实践,ArgoDB和KunDB已成为具有完全自主知识产权的成熟的国产数据库,能够为更多的客户提供高性能、高可靠、成熟的数据库产品服务,帮助用户应对智能数据时代海量数据的分析与探索。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。星环科技StellarDB在金融、政府和社交网络等领域...