工业大模型

工业大模型：开启智能制造新时代工业大模型是什么？工业大模型，是基于大数据、人工智能、云计算等先进技术构建的综合性工业知识图谱与智能决策支持系统。它就像一位知识渊博且经验丰富的工业专家，整合了产品设计据采集层是工业大模型的“触角”，通过物联网（IoT）、传感器网络等前沿技术，如同敏锐的感知器，实时捕捉生产线上的各类数据。这些数据涵盖设备状态，比如设备的温度、振动频率、运行时长等，能直观反映设备是否正常运转；生产参数，像加工速度、原材料配比等，直接影响产品质量与生产效率；环境信息，例如车间的温湿度、空气质量等，对生产过程和产品品质也有着潜移默化的影响。数据处理与分析层是工业大模型的“数据质检员集合，方便后续处理。然后进行转换，把数据变换成适合模型处理的格式。模型构建与优化层模型构建与优化层是工业大模型的“智慧大脑”缔造者。它基于深度学习框架，结合行业知识与专家经验，构建具有通用性与泛化能力的工业大模型。在构建过程中，设计适合工业数据处理的神经网络结构，让模型能够自动学习数据中的复杂模式与规律。通过持续的数据反馈与模型迭代，不断优化模型性能。应用服务层应用服务层是工业大模型与企业实际生产的

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近日，中国电子技术标准化研究院发布《面向智能制造的工业大模型标准化研究报告》，星环科技积极参编，凭借深厚的技术积累与丰富的实践经验，为工业大模型技术架构与部署架构提供了有价值的优化建议。研究报告从工业大模型在智能制造落地应用过程中面临的瓶颈出发，对比了工业大模型与通用大模型的差异，明确了智能制造与工业大模型的关系，分析了工业大模型现状与挑战，提出了工业大模型定义、特点、技术架构和部署架构，详细梳理了工业大模型应用场景。在此基础上，研究报告进一步分析了国际国内标准化进展与挑战，研究了工业大模型标准体系框架，提出了重点标准化方向，并给出了趋势展望与建议。星环科技长期致力于大数据和人工智能基础软件域数据的融合创新，通过AI大模型的智能化赋能，实现从“经验+流程”转变为“数据+算法”，为工业数据、应用和技术瓶颈的突破提供了解决方案。《面向智能制造的工业大模型标准化研究报告》的发布，对于规范工业大模型的发展、推动其在智能制造领域的广泛应用具有重要意义。星环科技的贡献不仅有助于完善工业大模型的技术与部署架构，使其更贴合智能制造企业的实际情况，还将加速工业大模型在工业设备管控与预测性维护、工艺流程优化、工业生产安全等场景的落地实施。

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解锁工业新动能：工业大数据平台解决方案全解析工业大数据：开启智能制造新时代在数字化浪潮席卷全球的当下，工业领域正经历着一场深刻的变革。工业大数据，作为这场变革的核心驱动力，正以前所未有的态势重塑着工业的发展格局。从智能工厂的高效运转，到供应链的精准协同，工业大数据无处不在，它如同工业领域的“智慧大脑”，为企业的决策提供着精准、高效的支持。随着物联网、人工智能、云计算等先进技术的飞速发展，工业大数据的应用场景不断拓展，其重要性也日益凸显。它不仅能够帮助企业实现生产过程的精细化管理，提升生产效率和产品质量，还能助力企业挖掘潜在的商业价值，开拓新的市场空间。在这个充满挑战与机遇的时代，工业大数据已成为企业在激烈的市场竞争中脱颖而出的关键武器。为了更好地应对工业大数据带来的机遇与挑战，工业大数据平台解决方案应运而生。它整合了先进的技术架构、高效的数据处理能力以及丰富的行业应用经验，为企业提供了一站式的数据管理和分析服务，帮助企业充分释放工业大数据的巨大潜能。工业大数据平台的核心构成数据采集：挖掘数据源头工业大数据的来源广泛而多元，犹如一座蕴藏丰富的宝藏矿山。管理系统数据是其中的重要基石，涵盖

解锁工业新动能：工业大数据平台解决方案全解析工业大数据：开启智能制造新时代在数字化浪潮席卷全球的当下，工业领域正经历着一场深刻的变革。工业大数据，作为这场变革的核心驱动力，正以前所未有的态势重塑着工业的发展格局。从智能工厂的高效运转，到供应链的精准协同，工业大数据无处不在，它如同工业领域的“智慧大脑”，为企业的决策提供着精准、高效的支持。随着物联网、人工智能、云计算等先进技术的飞速发展，工业大数据的应用场景不断拓展，其重要性也日益凸显。它不仅能够帮助企业实现生产过程的精细化管理，提升生产效率和产品质量，还能助力企业挖掘潜在的商业价值，开拓新的市场空间。在这个充满挑战与机遇的时代，工业大数据已成为企业在激烈的市场竞争中脱颖而出的关键武器。为了更好地应对工业大数据带来的机遇与挑战，工业大数据平台解决方案应运而生。它整合了先进的技术架构、高效的数据处理能力以及丰富的行业应用经验，为企业提供了一站式的数据管理和分析服务，帮助企业充分释放工业大数据的巨大潜能。工业大数据平台的核心构成数据采集：挖掘数据源头工业大数据的来源广泛而多元，犹如一座蕴藏丰富的宝藏矿山。管理系统数据是其中的重要基石，涵盖

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...

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"}...

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

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":...

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。

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•...

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：

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

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。...

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