主流的大模型

大模型一体机：预置主流开源大模型在人工智能技术飞速发展的今天，大型语言模型已成为推动行业变革的重要力量。然而，对于许多企业和开发者来说，部署和使用这些先进模型仍面临诸多挑战。正是在这样的背景下，"大模型一体机"应运而生，它将主流开源大模型预置在专用硬件设备中，为用户提供了一种有效便捷的AI解决方案。大模型一体机本质上是一种集成了硬件、软件和预训练模型的综合系统。与传统的云计算服务不同，它将计算能力直接部署在用户本地，同时避免了从零开始配置环境的复杂过程。这种"开箱即用"的特性特别适合那些希望快速应用AI技术但又缺乏专业技术团队的组织机构。目前市场上主流的大模型一体机通常会预装多个知名的开源大模型。这些模型经过优化后，能够在一体机硬件上有效运行，平衡了性能与资源消耗之间的关系。从技术架构来看，大模型一体机通常采用模块化设计。硬件部分包含高性能GPU或TPU加速器、大容量内存和存储系统；软件层面则集成了模型推理框架、API接口和管理工具。更重要的是，许多产品还提供了模型微调功能，允许用户使用自己的数据对预置模型进行定制化训练，使其更贴合特定业务需求。在实际应用场景中，大模型一体机展现出

大模型时代指的是当前人工智能领域中，大规模预训练模型成为主流技术趋势的时期。在这一时代，大模型凭借其强大的泛化能力和对复杂任务的处理能力，正在深刻改变自然语言处理、计算机视觉等多个AI领域的研究和应用方向。其具有以下特点和影响：大模型技术特点大规模参数：大模型通常具有数亿甚至数千亿的参数，这使得模型能够学习到更丰富的语言或图像等数据中的模式和特征，从而具备更强的表达能力和泛化能力。多模态融合：从单纯的文本数据扩展到图片、视频等多模态语料信息的综合应用。例如，一些大模型可以同时处理图像和文本输入，实现更全面、更深入的理解和生成。强大的适应性和可塑性：能够适应多种任务和领域，通过微调或迁移学习等方式，可以快速应用于不同的具体任务和行业场景，如自然语言处理中的文本生成、翻译、问答，以及计算机视觉中的图像识别、分类等。大模型产业影响推动行业升级：大模型正推动着各行各业实现转型升级，如金融领域的风险评估、智能客服、投资决策等方面，通过大模型可以更准确地分析数据和预测市场趋势；医疗领域的疾病诊断、药物研发、医学影像分析等，借助大模型能够提高诊断的准确性和效率。促进产业生态的形成：包括芯片制造商

大模型本地化部署优化近年来，随着人工智能技术的快速发展，大模型已成为推动行业进步的重要力量。然而，这些模型通常需要庞大的计算资源和存储空间，使得云端部署成为主流选择。不过，出于数据隐私、网络延迟和成本控制等考虑，越来越多的企业和机构开始探索大模型的本地化部署方案。本文将介绍大模型本地化部署的优化方法，帮助读者理解如何在实际应用中平衡性能与资源消耗。本地化部署的首要挑战是硬件资源的限制。大模型通常监控系统，实时跟踪模型性能和数据分布变化，有助于及时发现和解决问题。综上所述，大模型本地化部署的优化是一个多方面的工程，涉及模型压缩、分布式计算、推理加速和流程优化等多个环节。通过合理应用这些技术，可以在有限的本地资源上实现高效稳定的大模型运行。未来，随着硬件技术的进步和算法的创新，本地化部署将更加普及，为各行各业提供更灵活、更安全的人工智能解决方案。包含数十亿甚至数千亿的参数，对内存和计算能力的要求很高。为了在有限的本地硬件上运行这些模型，量化技术成为常用的优化手段。量化通过降低模型参数的精度来减少内存占用和计算负担。例如，将32位浮点数转换为8

星环科技新发布的无涯大模型AIPC版，是专为AIPC量身打造的一款产品。在实际应用场景中，它可以在配备Intel新一代CPU的主流个人电脑上，基于集成显卡和NPU流畅运行。这款大模型版本拥有三大显著能力：1、具备泛行业的知识获取能力：无论在日常使用还是特定行业应用中，无涯大模型AIPC版都能充分发挥大模型技术的优势，为各类场景提供强大的支持。2、提供了出色的内容理解能力：这包括对感知和认知层面的深度理解，以及对事实、流程、图谱等高级语意的精准把握。这种能力使得无涯大模型AIPC版能够更准确地理解用户需求，从而提供更精准的服务。3、具备强大的数据分析能力：对于可量化的内容，无涯大模型AIPC版能够提供高效的计算和分析能力，帮助用户从海量数据中提取有价值的信息。

应用主流供应商入选IDC《大模型背景下的政府行业知识图谱市场分析，2023》报告。报告指出，大语言模型正在重塑政府行业知识应用。大模型的本质是文本生成，基于上下文进行内容扩充，基于已知知识概率大推测近日，IDC发布《大模型背景下的政府行业知识图谱市场分析，2023》报告，分析了政务知识应用的主要场景及面临的挑战，大语言模型和知识图谱在知识应用市场的作用，未来如何演进。星环科技作为政府行业知识，真实性不能保证。知识图谱的本质是利用结构化的数据提供准确的知识，通过知识图谱保证准确，消除大模型的幻觉。知识图谱能够为通用大模型的行业化应用提供行业领域知识支撑，弥补通用大模型语料里专业领域知识的不足。结合知识图谱的知识关联和大模型的推理生成能力，将解决在具体行业场景落地过程中的准确性、安全性、交互性等多方面的应用要求。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。星环科技在知识图谱领域深耕多年，有着深厚的技术沉淀和实践经验，同时积极探索大语言模型结合知识图谱在政府知识管理中的应用

无涯问知AIPC版基于星环科技先进的大模型技术，可以在配备英特尔®酷睿™Ultra的主流个人电脑上，基于集成显卡和NPU流畅运行。它不仅具备强大的本地化向量库，支持多格式、不限长度的文件资料入库，还还是特定行业应用中，无涯大模型AIPC版都能充分发挥大模型技术的优势，为各类场景提供强大的支持。2、提供了出色的内容理解能力。这包括对感知和认知层面的深度理解，以及对事实、流程、图谱等高级语意的精准把握。这种能力使得无涯大模型AIPC版能够更准确地理解用户需求，从而提供更精准的服务。3、具备强大的数据分析能力。对于可量化的内容，无涯大模型AIPC版能够提供高效的计算和分析能力，帮助用户从海量数据中提取有价值的信息。支持影、音、图、文等多模态数据的“知识化”处理，以及“语义化”查询和应用能力，极大地丰富了知识获取和应用场景。星环科技的无涯问知AIPC版展现了显著特性：1、具备泛行业的知识获取能力。无论在日常使用

处理大规模并行计算任务时效率相对较低，通常作为大模型训练和推理的辅助设备。GPU：图形处理器，拥有大量计算核心，特别适合进行大规模矩阵运算，在深度学习场景下表现出色，是目前大模型训练和推理的主流大模型算力是指计算机系统执行大模型相关计算任务的能力。大模型的重要性训练效率：大模型通常具有庞大的参数规模和海量的训练数据，高效的算力能够显著加快模型训练速度，缩短研发周期。性能保障：在模型的推理、更前沿的技术和模型架构提供了可能，推动大模型技术不断进步与发展，进而拓展人工智能的应用边界和深度。主要算力来源硬件设备：CPU：中央处理器，擅长处理多线程并发任务，适用于逻辑控制密集型工作负载，但在阶段，即根据输入生成输出的过程，强大的算力可以保证快速、准确地响应用户请求，提供流畅的用户体验，尤其是在处理复杂任务和大量并发请求时，如智能客服、语音助手等应用场景。创新能力：充足的算力储备为探索更复杂硬件加速设备。FPGA：现场可编程门阵列，可以通过重新配置实现不同的计算架构，灵活性较高，适用于一些对定制化计算有要求的场景，但开发难度相对较大。算力单位常用的算力单位有FLOPS

使用开源的大模型训练工具，它支持对主流的大模型进行预训练、指令微调和DPO。训练参数配置：配置训练参数，如批处理大小、学习率、优化器、学习率调度器等，以优化模型训练过程。模型保存与测试：训练完成后，保存训练大模型是一个复杂的过程，涉及多个步骤和技术。以下是训练大模型的一般步骤和关键技术：数据收集与预处理：首先需要收集大量的无标签数据，这些数据可以来自互联网上的文本资源，如网页、新闻、博客、社交媒体能够更好地适应特定任务的文本数据，从而提高在任务上的性能。并行策略：在大模型训练的过程中，通常会使用数据并行、张量并行和流水线并行等并行策略，以提高训练效率和扩展性。有监督学习（SFT）、奖励模型训练（RW）与强化学习（PPO）：大模型的训练过程通常包括有监督学习、奖励模型训练和强化学习三个阶段。有监督学习阶段包括无监督学习和有监督训练，以训练出语言模型的基座和对话能力。使用开源工具和框架：可以模型，并进行测试以验证模型性能。完整代码与环境配置：可以参考完整的训练代码和环境配置，以实现从零开始训练大模型

医疗、金融、教育等行业，有专门的大模型来解决行业内的复杂问题。选择最适合的大模型平台时，需要考虑多个因素，如模型的性能、应用场景的匹配度、技术支持和服务等。主流的大模型开发平台提供了丰富的工具和资源大模型平台是指提供大规模预训练模型服务的平台，这些模型拥有数十亿甚至数千亿个参数，能够在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等任务中表现出色。根据最新报告，2023年中国大模型平台及相关应用市场规模达到了17.65亿元人民币，显示出这一领域快速发展的趋势。大模型平台通常包括通用大模型和行业大模型两大类。通用大模型适用于广泛的任务和场景，而行业大模型则针对特定行业或领域的特定需求进行优化。例如，在，帮助开发者快速构建和部署基于大模型的应用。星环大语言模型运营平台-SophonLLMOps为了帮助企业用户基于大模型构建未来应用，，星环科技推出了大模型持续提升和开发工具SophonLLMOps，实现领域大模型的训练、上架和选代。SophonLLMOps服务于大模型开发者，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。

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...

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...

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...

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...

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...

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。

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、...

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...

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...