大模型底层架构

大模型应用架构包括分层架构、路由分发架构、大模型代理架构、多任务微调架构、面向微调的分层缓存策略架构、混合规则架构、知识图谱架构、智能体蜂巢架构、智能体组合架构、记忆认知架构等多种类型，各有其原理与优势以满足不同应用场景需求。以下是一些常见的大模型应用架构：分层架构基础设施层：作为整个架构的基础，涵盖了数据服务、云平台及开源社区等多个方面。数据服务为模型训练提供海量数据，云平台提供强大的算力支持服务。例如在智能问答应用中，需要综合运用生成模型、内容检索和安全性识别等多种能力。大模型应用层：处于整个架构的最高层，直接面向用户，提供各种具体的应用服务，如智能问答系统、写作助手、观点提取、智能助教特点灵活选择合适的模型进行处理，提高系统的整体效率和响应质量。大模型代理架构原理：在该架构中，多个专门针对特定任务的生成式AI模型作为领域内的专家并行工作。更大的模型负责理解上下文，并将其分解为特定的等，极大地简化了训练和测试工作流程，提高了模型的应用范围和效率。向微调的分层缓存策略架构原理：将缓存策略引入到大模型应用架构中，首先储存模型的初始结果，以便在后续查询中能够迅速提供答案，提高系统效率

大模型技术架构是一个复杂的系统，它涉及到多个层面，包括数据处理、模型设计、训练、优化、部署等。数据层：数据采集：收集用于训练模型的原始数据。数据存储：使用数据库或数据湖来存储大规模数据集。数据预处理：包括数据清洗、标准化、归一化、编码等步骤。模型层：模型设计：定义模型架构。参数初始化：为模型的参数选择合适的初始值。训练层：分布式训练：使用多GPU或多节点并行训练模型。优化算法：选择合适的优化器。损失函数：定义损失函数以指导模型训练。优化层：超参数调优：使用网格搜索、随机搜索或贝叶斯优化等方法调整超参数。评估层：性能评估：使用验证集评估模型性能，指标可能包括准确率、召回率、F1分数等。误差分析：分析模型预测错误的案例，以指导进一步的模型改进。服务层：模型部署：将训练好的模型部署到生产环境。推理引擎：优化模型推理过程，提高响应速度和效率。应用层：API接口：提供API接口供外部应用调用模型。用户界面：为用户提供交互界面。监控与维护：模型监控：监控模型在生产环境中的表现，包括性能和资源使用情况。持续学习：定期使用新数据更新模型，以适应数据分布的变化。

大模型通常指规模巨大、参数数量众多的机器学习模型，尤其在深度学习领域，这种模型有着复杂且多层次的架构。技术架构层次大模型的技术架构可以划分为多个层次，每个层次都承担着不同的功能和任务，共同构成了大模型的完整体系：基础设施层：这是大模型技术架构的基石，包括GPU、CPU、RAM、HDD和网络等关键硬件设施。其中，GPU针对并行计算进行了优化，非常适合深度学习以及执行复杂计算任务；CPU则承担了提供分布式的通信基础设施。云原生层：基于Docker容器和K8S的弹性云原生架构，为AI大模型的预训练、微调、推理以及应用的部署提供了高扩展、高可用的云环境。这种架构能够根据访问量的情况动态伸缩，满足理解能力、记忆能力、逻辑能力和生成能力等。这些能力是大模型在各种应用场景中发挥价值的基础。应用层：是大模型技术架构的最上层，主要分为RAG类应用、Agent类应用等。这些应用基于大模型的能力构建，能够为用户提供智能化的服务和体验。神经网络架构神经网络架构是大模型基础架构中的关键部分，主要包括以下几种：前馈神经网络（FNN）：多层感知器（MLP）是最基础的前馈神经网络形式，数据从输入层经过一系列隐藏层直至

大模型推理架构近年来，人工智能领域取得了显著进展，尤其是大语言模型的出现，改变了人机交互的方式。这些模型能够理解和生成自然语言，完成各种复杂任务。然而，要让这些庞大的模型在实际应用中有效运行，离不开精心设计的推理架构。本文将介绍大模型推理架构的基本原理和关键技术。大模型推理是指训练好的模型接收输入并产生输出的过程。与训练阶段不同，推理阶段不需要调整模型参数，而是专注于快速、准确地执行前向计算。一个效率高的推理架构需要考虑计算资源、响应速度、能源消耗等多个因素。在硬件层面，现代大模型推理主要依赖于图形处理器和张量处理单元。这些专用芯片能够并行处理大量矩阵运算，显著提高推理速度。为了进一步让效率计算，根据输入复杂度动态调整计算资源。内存管理是大模型推理中的关键挑战。由于模型参数可能达到数百GB，如何高效地将所需数据加载到计算设备成为重要课题。现代架构采用内存映射、参数分片等技术，确保在有限的负载情况动态调整计算频率，在保证响应速度的同时降低能耗。一些先进的架构还支持稀疏计算，跳过对输出影响较小的计算步骤，进一步让效率提高。随着技术的不断发展，大模型推理架构仍在持续进化。未来可能会出现效率

工智能大会的人工智能企业进行报道，星环科技携新亮相的“魔方底座”充分展示了大数据基础软件的底层支撑能力。据央视报道，目前资本为关注的一是有持续盈利能力的企业，二是有硬科技的企业管理、城市管理、智慧交通、政务服务、智慧医疗等方面发挥重要的作用。不同规模、行业、数据基础的企业，基于统一的企业级数据底座，都能够轻松搭配出适合自己的大数据平台架构。目前，星环科技的6大类产品已经在202021世界人工智能大会于7月8日-10日在上海召开，各种人工智能产品在此汇聚，全局性演绎AI赋能经济、生活的探索与实践，展示了推动城市数字化治理的成果。中央电视台新闻频道对此次亮相2021世界人。人工智能技术分为应用、计算框架和芯片三层，目前的各种产品属于应用层，落地相对容易。但计算框架、芯片等底层技术依然是企业需要进一步提升的地方。星环科技创始人、CEO孙元浩指出：“基础软件这一层，需要在算法上进行进步，进行改进，在计算框架上进行更大规模的提速。同时，要关注芯片这一层要提升算力。”一直以来，星环科技以不断创新为追求，致力于打造“云计算+大数据+数据库

。作用与意义提供基础架构支持：大模型底座为整个大模型的构建提供了底层的技术框架和基础设施，包括硬件架构、软件架构、通信机制等，确保模型能够高效地运行和处理大规模的数据。承载和预处理数据：负责数据的收集模型的训练过程，提高训练效率，同时通过各种优化手段，如调整参数、改进架构等，不断提升模型的性能和表现。实现模型的通用性和扩展性：一个好的大模型底座能够使模型具备较强的通用性，适用于多种不同的应用场景和调度和管理，提高资源的利用率和任务的并行处理能力，确保模型训练能够在高效、稳定的算力环境下进行。算法层：基础模型架构：设计和选择适合大模型的基础架构，为模型的学习和表示能力提供保障。训练与优化算法：采用大模型底座是支撑大模型训练和应用的基础设施和技术框架，是构建大模型的基础支撑部分。AI大底座作为大模型时代的基础设施，不仅提供从数据管理到模型部署的全方位服务，还在各个行业中展现出广泛的应用潜力和共享。算力层：硬件设备：包括高性能的、计算芯片，以及大规模的存储设备和高速网络设备，为模型训练和推理提供强大的计算能力和数据传输能力。算力调度与管理：通过分布式计算、云计算等技术，实现对计算资源的灵活

大模型开发平台是一种为开发大规模人工智能模型而设计的综合性软件工具和基础设施环境，旨在为开发人员提供便捷、高效、全面的开发支持，以加速大模型的研发和应用落地。以下从其功能特点、技术架构、应用管理：具备强大的数据存储能力，可高效管理海量数据，支持数据的版本控制、数据备份与恢复等功能，确保数据的安全性和完整性。模型训练功能多种算法支持：支持多种深度学习算法和模型架构，以满足不同应用场景下的模型、移动设备、边缘计算设备等，满足不同应用场景的部署需求。模型服务化：将模型封装为可调用的服务接口，方便与其他应用系统进行集成，实现模型的在线推理和预测功能。技术架构基础设施层：由计算资源（如CPU场景等方面进行具体介绍：功能特点数据管理功能数据收集与标注：能够从多种来源收集数据，包括网络、数据库、文件系统等，并提供数据标注工具，方便对数据进行分类、标记等预处理，为模型训练提供高质量的数据。数据存储与需求。分布式训练：利用分布式计算技术，将模型训练任务分布到多个计算节点上并行执行，大大提高训练效率，缩短训练时间。自动超参数调整：通过自动化的超参数搜索算法，如随机搜索、网格搜索、遗传算法等，自动寻找

大模型训练是一个复杂且系统性的工程，以语言大模型为例，通常包括以下关键步骤2：预训练阶段模型准备：确定模型架构，随机初始化模型的参数。数据收集：采集海量数据，构建具有多样性的内容。数据预处理：对模型与环境交互：将大模型作为智能体，使其与环境进行交互。环境会根据智能体的输出给出相应的反馈，即奖励信号。策略优化：根据奖励信号，利用强化学习算法如PPO等，调整模型的参数，使得模型在后续的交互中能够原始数据进行清洗，去除噪声、重复和错误数据；将文本数据转化为整数序列。有监督微调阶段模型准备：使用预训练阶段得到的基础模型。数据集准备：收集少量高质量的包含用户输入提示词和对应理想输出结果的数据集合，这些数据更具针对性和专业性，用于让模型学习特定任务的模式和规则。微调训练：将准备好的数据集输入到基础模型中，通过调整模型的参数，使模型能够更好地适应特定任务，具备遵循指令的能力。奖励模型训练阶段模型准备：采用有监督微调训练好的模型，训练奖励模型时，冻结该模型的参数。数据集准备训练任务：构建一个文本质量对比模型，通过二分类模型等对输入的两个结果之间的优劣进行判断，其本质是一个排序学习任务。强化学习阶段

AI大模型算法是当前人工智能领域的一个重要研究方向，涉及到多个方面，包括模型架构、训练技术、微调方法、以及在特定领域的应用等。大模型，也称为基础模型，是指具有大量参数和复杂结构的机器学习模型，能够处理海量数据、完成各种复杂的任务，如自然语言处理、计算机视觉、语音识别等。超大模型：超大模型是大模型的一个子集，它们的参数量远超过大模型，能够提供更强大的性能和更广泛的应用。大语言模型：大语言模型（LargeLanguageModel）通常是具有大规模参数和计算能力的自然语言处理模型。算法脆弱性：随着AI大模型进入各行业的应用探索阶段，算法的脆弱性和漏洞成为不可忽视的问题。模型微调：模型微调是一种常见的方法，它利用预训练模型的强大能力，同时还能够适应新的数据分布。

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。

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...

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...

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...

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...

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、...

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...

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...

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...