企业部署ai大模型

AI大模型部署涉及选择合适的部署策略、硬件和软件环境、监控维护、自动化流程、性能优化和安全设置，以确保模型的高效、稳定和安全运行。部署策略：在模型训练和优化完成后，企业需要考虑私有化部署策略，包括提高部署效率并减少人为错误的关键。硬件选择：强大的计算能力是运行AI大模型的关键，建议选择配备高性能CPU和足够内存的计算机。如果条件允许，还可以考虑添加GPU以加速模型推理和训练。软件环境：选择一个更适合对数据安全和控制有严格要求的企业。监控与维护：部署后，企业需要设立性能监控系统，实时跟踪模型的运行状况。性能监控包括监控模型的准确性、响应时间、资源消耗等关键指标。自动化部署：自动化部署流程的实施是稳定且支持AI大模型运行的操作系统，如Windows、Linux或macOS，并安装Python等编程语言环境以及相关的深度学习框架和工具。模型获取：可以从多个来源获取AI大模型的权重文件和模型结构文件。为了简化流程，可以选择使用开源的AI大模型项目。为了方便应用程序访问AI大模型，需要创建API和服务。这通常涉及编写一些代码来封装模型推理的逻辑，并使其可以通过HTTP请求进行访问。性能优化：确保

AI大模型部署涉及选择合适的部署策略、硬件和软件环境、监控维护、自动化流程、性能优化和安全设置，以确保模型的高效、稳定和安全运行。部署策略：在模型训练和优化完成后，企业需要考虑私有化部署策略，包括提高部署效率并减少人为错误的关键。硬件选择：强大的计算能力是运行AI大模型的关键，建议选择配备高性能CPU和足够内存的计算机。如果条件允许，还可以考虑添加GPU以加速模型推理和训练。软件环境：选择一个更适合对数据安全和控制有严格要求的企业。监控与维护：部署后，企业需要设立性能监控系统，实时跟踪模型的运行状况。性能监控包括监控模型的准确性、响应时间、资源消耗等关键指标。自动化部署：自动化部署流程的实施是稳定且支持AI大模型运行的操作系统，如Windows、Linux或macOS，并安装Python等编程语言环境以及相关的深度学习框架和工具。模型获取：可以从多个来源获取AI大模型的权重文件和模型结构文件。为了简化流程，可以选择使用开源的AI大模型项目。为了方便应用程序访问AI大模型，需要创建API和服务。这通常涉及编写一些代码来封装模型推理的逻辑，并使其可以通过HTTP请求进行访问。性能优化：确保

AI大模型部署涉及选择合适的部署策略、硬件和软件环境、监控维护、自动化流程、性能优化和安全设置，以确保模型的高效、稳定和安全运行。部署策略：在模型训练和优化完成后，企业需要考虑私有化部署策略，包括提高部署效率并减少人为错误的关键。硬件选择：强大的计算能力是运行AI大模型的关键，建议选择配备高性能CPU和足够内存的计算机。如果条件允许，还可以考虑添加GPU以加速模型推理和训练。软件环境：选择一个更适合对数据安全和控制有严格要求的企业。监控与维护：部署后，企业需要设立性能监控系统，实时跟踪模型的运行状况。性能监控包括监控模型的准确性、响应时间、资源消耗等关键指标。自动化部署：自动化部署流程的实施是稳定且支持AI大模型运行的操作系统，如Windows、Linux或macOS，并安装Python等编程语言环境以及相关的深度学习框架和工具。模型获取：可以从多个来源获取AI大模型的权重文件和模型结构文件。为了简化流程，可以选择使用开源的AI大模型项目。为了方便应用程序访问AI大模型，需要创建API和服务。这通常涉及编写一些代码来封装模型推理的逻辑，并使其可以通过HTTP请求进行访问。性能优化：确保

本地部署AI大模型，是指将AI模型存储和运行在用户自己的设备或服务器上，而非依赖云端服务。这种部署方式日益受到重视，因为在安全性、隐私、成本控制以及性能方面提供了显著优势。系统架构设计本地部署的系统诊断：辅助医生分析影像资料并提供初步诊断建议。教育领域：个性化学习路径推荐和智能辅导系统。金融风控：实时分析交易行为以识别潜在欺诈风险。本地部署AI大模型能够为组织提供更高的灵活性、更低延迟以及更好的架构通常包括以下几个关键组件：硬件资源：高性能的CPU、GPU或专门的AI加速器用于处理计算密集型任务。软件框架：选择合适的深度学习框架来构建和训练模型。数据管理：建立高效的数据存储和访问机制，确保数据保护。随着硬件的进步和压缩技术的发展，更多复杂的模型可以在边缘设备上运行。尽管初始投资可能较高，但长期来看，在特定场景下实现本地化部署可以带来显著的成本节省和效率提升。数据安全性和快速访问。容器化：使用容器技术进行环境隔离和版本控制，简化部署流程。数据准备与清洗数据收集：从各种来源获取相关数据集，并确保其质量。数据预处理：清洗数据以消除噪声、异常值，并转换为适合训练的

本地部署AI大模型，是指将AI模型存储和运行在用户自己的设备或服务器上，而非依赖云端服务。这种部署方式日益受到重视，因为在安全性、隐私、成本控制以及性能方面提供了显著优势。系统架构设计本地部署的系统诊断：辅助医生分析影像资料并提供初步诊断建议。教育领域：个性化学习路径推荐和智能辅导系统。金融风控：实时分析交易行为以识别潜在欺诈风险。本地部署AI大模型能够为组织提供更高的灵活性、更低延迟以及更好的架构通常包括以下几个关键组件：硬件资源：高性能的CPU、GPU或专门的AI加速器用于处理计算密集型任务。软件框架：选择合适的深度学习框架来构建和训练模型。数据管理：建立高效的数据存储和访问机制，确保数据保护。随着硬件的进步和压缩技术的发展，更多复杂的模型可以在边缘设备上运行。尽管初始投资可能较高，但长期来看，在特定场景下实现本地化部署可以带来显著的成本节省和效率提升。数据安全性和快速访问。容器化：使用容器技术进行环境隔离和版本控制，简化部署流程。数据准备与清洗数据收集：从各种来源获取相关数据集，并确保其质量。数据预处理：清洗数据以消除噪声、异常值，并转换为适合训练的

本地部署AI大模型，是指将AI模型存储和运行在用户自己的设备或服务器上，而非依赖云端服务。这种部署方式日益受到重视，因为在安全性、隐私、成本控制以及性能方面提供了显著优势。系统架构设计本地部署的系统诊断：辅助医生分析影像资料并提供初步诊断建议。教育领域：个性化学习路径推荐和智能辅导系统。金融风控：实时分析交易行为以识别潜在欺诈风险。本地部署AI大模型能够为组织提供更高的灵活性、更低延迟以及更好的架构通常包括以下几个关键组件：硬件资源：高性能的CPU、GPU或专门的AI加速器用于处理计算密集型任务。软件框架：选择合适的深度学习框架来构建和训练模型。数据管理：建立高效的数据存储和访问机制，确保数据保护。随着硬件的进步和压缩技术的发展，更多复杂的模型可以在边缘设备上运行。尽管初始投资可能较高，但长期来看，在特定场景下实现本地化部署可以带来显著的成本节省和效率提升。数据安全性和快速访问。容器化：使用容器技术进行环境隔离和版本控制，简化部署流程。数据准备与清洗数据收集：从各种来源获取相关数据集，并确保其质量。数据预处理：清洗数据以消除噪声、异常值，并转换为适合训练的

本地AI大模型指的是可以在用户自己的硬件设备上部署和运行的人工智能模型，这些模型不需要依赖云端计算资源，可以在本地设备上直接处理数据和执行任务。以下是一些关于本地AI大模型的关键点：完全控制：本地避免数据传输到云端可能需要的大量带宽并且耗时的问题，提高处理效率。技术和创新：在本地部署中，用户可以自由地实验新的技术和方法，这对前沿研究和开发特别重要。隐私保护：在本地部署AI大模型可以确保敏感数据不离台支持本地部署AI大模型。模型下载与运行：用户可以从一些平台下载并运行模型，进行对话测试等。本地AI大模型的部署为用户提供了更多的灵活性和控制权，同时也带来了对硬件配置、模型选择、性能测试和持续监控维护的要求。部署允许用户对硬件和软件环境进行完全控制，可以根据需要进行优化和定制，而无需依赖第三方提供商。深度定制：用户可以根据具体需求对模型和系统进行深度定制，不受云服务提供商的限制。可靠性和可用性：本地部署可以在没有互联网连接的情况下工作，适合在网络连接不稳定或不可用的环境中使用，如远程或边缘设备。同时，本地部署可以减少停机时间，提供更高的可用性和可靠性。数据带宽和传输：处理大量数据时，本地处理可以

本地AI大模型指的是可以在用户自己的硬件设备上部署和运行的人工智能模型，这些模型不需要依赖云端计算资源，可以在本地设备上直接处理数据和执行任务。以下是一些关于本地AI大模型的关键点：完全控制：本地避免数据传输到云端可能需要的大量带宽并且耗时的问题，提高处理效率。技术和创新：在本地部署中，用户可以自由地实验新的技术和方法，这对前沿研究和开发特别重要。隐私保护：在本地部署AI大模型可以确保敏感数据不离台支持本地部署AI大模型。模型下载与运行：用户可以从一些平台下载并运行模型，进行对话测试等。本地AI大模型的部署为用户提供了更多的灵活性和控制权，同时也带来了对硬件配置、模型选择、性能测试和持续监控维护的要求。部署允许用户对硬件和软件环境进行完全控制，可以根据需要进行优化和定制，而无需依赖第三方提供商。深度定制：用户可以根据具体需求对模型和系统进行深度定制，不受云服务提供商的限制。可靠性和可用性：本地部署可以在没有互联网连接的情况下工作，适合在网络连接不稳定或不可用的环境中使用，如远程或边缘设备。同时，本地部署可以减少停机时间，提供更高的可用性和可靠性。数据带宽和传输：处理大量数据时，本地处理可以

本地AI大模型指的是可以在用户自己的硬件设备上部署和运行的人工智能模型，这些模型不需要依赖云端计算资源，可以在本地设备上直接处理数据和执行任务。以下是一些关于本地AI大模型的关键点：完全控制：本地避免数据传输到云端可能需要的大量带宽并且耗时的问题，提高处理效率。技术和创新：在本地部署中，用户可以自由地实验新的技术和方法，这对前沿研究和开发特别重要。隐私保护：在本地部署AI大模型可以确保敏感数据不离台支持本地部署AI大模型。模型下载与运行：用户可以从一些平台下载并运行模型，进行对话测试等。本地AI大模型的部署为用户提供了更多的灵活性和控制权，同时也带来了对硬件配置、模型选择、性能测试和持续监控维护的要求。部署允许用户对硬件和软件环境进行完全控制，可以根据需要进行优化和定制，而无需依赖第三方提供商。深度定制：用户可以根据具体需求对模型和系统进行深度定制，不受云服务提供商的限制。可靠性和可用性：本地部署可以在没有互联网连接的情况下工作，适合在网络连接不稳定或不可用的环境中使用，如远程或边缘设备。同时，本地部署可以减少停机时间，提供更高的可用性和可靠性。数据带宽和传输：处理大量数据时，本地处理可以

本地AI大模型指的是可以在用户自己的硬件设备上部署和运行的人工智能模型，这些模型不需要依赖云端计算资源，可以在本地设备上直接处理数据和执行任务。以下是一些关于本地AI大模型的关键点：完全控制：本地避免数据传输到云端可能需要的大量带宽并且耗时的问题，提高处理效率。技术和创新：在本地部署中，用户可以自由地实验新的技术和方法，这对前沿研究和开发特别重要。隐私保护：在本地部署AI大模型可以确保敏感数据不离台支持本地部署AI大模型。模型下载与运行：用户可以从一些平台下载并运行模型，进行对话测试等。本地AI大模型的部署为用户提供了更多的灵活性和控制权，同时也带来了对硬件配置、模型选择、性能测试和持续监控维护的要求。部署允许用户对硬件和软件环境进行完全控制，可以根据需要进行优化和定制，而无需依赖第三方提供商。深度定制：用户可以根据具体需求对模型和系统进行深度定制，不受云服务提供商的限制。可靠性和可用性：本地部署可以在没有互联网连接的情况下工作，适合在网络连接不稳定或不可用的环境中使用，如远程或边缘设备。同时，本地部署可以减少停机时间，提供更高的可用性和可靠性。数据带宽和传输：处理大量数据时，本地处理可以

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。...

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...

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

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：

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":...

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...

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"}...

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

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。