大模型训练数据准备

大模型训练包括数据准备、预训练及可选的微调阶段，需投入大量资源及特定学习方法；大模型推理涉及输入处理、基于模型知识生成输出及采用优化策略来提高推理效率。大模型的训练和推理是深度学习中两个关键的阶段：大模型训练数据准备数据收集：收集海量的、多样化的文本数据。这些数据来源广泛，包括但不限于互联网文章、书籍、新闻、学术论文、社交媒体帖子等。数据清洗和预处理：对收集到的数据进行清洗，去除噪声数据，如广告（Autoregressive）或自编码器（Auto-Encoder）方式。在自回归预训练中，模型会根据文本序列的前面部分预测下一个单词或字符。大规模计算资源投入：预训练过程需要大量的计算资源，通常使用GPU集群来加速训练。因为模型参数众多，计算复杂度高。微调阶段（可选）有监督学习用于特定任务：如果要将预训练好的大模型应用于特定任务，如情感分析、机器翻译等，就需要进行微调。在这个阶段，会使用带有标注的够根据验证集和测试集的数据不断优化这些添加或调整后的部分，以达到最佳性能。大模型推理输入处理接收和解析输入：推理时，模型首先接收用户输入的文本，如一个问题或一段提示内容。模型会对输入进行解析，将其转换

大模型训练包括数据准备、预训练及可选的微调阶段，需投入大量资源及特定学习方法；大模型推理涉及输入处理、基于模型知识生成输出及采用优化策略来提高推理效率。大模型的训练和推理是深度学习中两个关键的阶段：大模型训练数据准备数据收集：收集海量的、多样化的文本数据。这些数据来源广泛，包括但不限于互联网文章、书籍、新闻、学术论文、社交媒体帖子等。数据清洗和预处理：对收集到的数据进行清洗，去除噪声数据，如广告（Autoregressive）或自编码器（Auto-Encoder）方式。在自回归预训练中，模型会根据文本序列的前面部分预测下一个单词或字符。大规模计算资源投入：预训练过程需要大量的计算资源，通常使用GPU集群来加速训练。因为模型参数众多，计算复杂度高。微调阶段（可选）有监督学习用于特定任务：如果要将预训练好的大模型应用于特定任务，如情感分析、机器翻译等，就需要进行微调。在这个阶段，会使用带有标注的够根据验证集和测试集的数据不断优化这些添加或调整后的部分，以达到最佳性能。大模型推理输入处理接收和解析输入：推理时，模型首先接收用户输入的文本，如一个问题或一段提示内容。模型会对输入进行解析，将其转换

大模型训练的流程通常包括以下几个关键步骤：数据准备：收集和预处理大量数据，包括清洗、标注和格式化，以适应模型训练的需求。模型设计：选择或设计适合任务需求的神经网络架构。初始化参数：为模型中的权重和偏置设置初始值。前向传播：将输入数据送入模型，计算预测输出。损失计算：根据预测输出与实际标签之间的差异计算损失函数的值。反向传播：通过链式法则计算损失函数关于每个权重的梯度，并更新权重以最小化损失。优化（Fine-tuning）：：对于特定任务或领域，可能需要在预训练的基础上进行微调以提高性能。部署与监控：将训练好的模型部署到生产环境，并持续监控其性能和稳定性。算法应用：使用优化算法调整权重参数，迭代进行前向传播和反向传播过程。验证与调整：在验证集上评估模型性能，根据结果调整超参数或模型结构。测试评估：在独立的测试集上评估最终模型的泛化能力。微调

大模型训练的流程通常包括以下几个关键步骤：数据准备：收集和预处理大量数据，包括清洗、标注和格式化，以适应模型训练的需求。模型设计：选择或设计适合任务需求的神经网络架构。初始化参数：为模型中的权重和偏置设置初始值。前向传播：将输入数据送入模型，计算预测输出。损失计算：根据预测输出与实际标签之间的差异计算损失函数的值。反向传播：通过链式法则计算损失函数关于每个权重的梯度，并更新权重以最小化损失。优化（Fine-tuning）：：对于特定任务或领域，可能需要在预训练的基础上进行微调以提高性能。部署与监控：将训练好的模型部署到生产环境，并持续监控其性能和稳定性。算法应用：使用优化算法调整权重参数，迭代进行前向传播和反向传播过程。验证与调整：在验证集上评估模型性能，根据结果调整超参数或模型结构。测试评估：在独立的测试集上评估最终模型的泛化能力。微调

大模型训练的流程通常包括以下几个关键步骤：数据准备：收集和预处理大量数据，包括清洗、标注和格式化，以适应模型训练的需求。模型设计：选择或设计适合任务需求的神经网络架构。初始化参数：为模型中的权重和偏置设置初始值。前向传播：将输入数据送入模型，计算预测输出。损失计算：根据预测输出与实际标签之间的差异计算损失函数的值。反向传播：通过链式法则计算损失函数关于每个权重的梯度，并更新权重以最小化损失。优化（Fine-tuning）：：对于特定任务或领域，可能需要在预训练的基础上进行微调以提高性能。部署与监控：将训练好的模型部署到生产环境，并持续监控其性能和稳定性。算法应用：使用优化算法调整权重参数，迭代进行前向传播和反向传播过程。验证与调整：在验证集上评估模型性能，根据结果调整超参数或模型结构。测试评估：在独立的测试集上评估最终模型的泛化能力。微调

大模型训练的流程通常包括以下几个关键步骤：数据准备：收集和预处理大量数据，包括清洗、标注和格式化，以适应模型训练的需求。模型设计：选择或设计适合任务需求的神经网络架构。初始化参数：为模型中的权重和偏置设置初始值。前向传播：将输入数据送入模型，计算预测输出。损失计算：根据预测输出与实际标签之间的差异计算损失函数的值。反向传播：通过链式法则计算损失函数关于每个权重的梯度，并更新权重以最小化损失。优化（Fine-tuning）：：对于特定任务或领域，可能需要在预训练的基础上进行微调以提高性能。部署与监控：将训练好的模型部署到生产环境，并持续监控其性能和稳定性。算法应用：使用优化算法调整权重参数，迭代进行前向传播和反向传播过程。验证与调整：在验证集上评估模型性能，根据结果调整超参数或模型结构。测试评估：在独立的测试集上评估最终模型的泛化能力。微调

大模型训练的流程通常包括以下几个关键步骤：数据准备：收集和预处理大量数据，包括清洗、标注和格式化，以适应模型训练的需求。模型设计：选择或设计适合任务需求的神经网络架构。初始化参数：为模型中的权重和偏置设置初始值。前向传播：将输入数据送入模型，计算预测输出。损失计算：根据预测输出与实际标签之间的差异计算损失函数的值。反向传播：通过链式法则计算损失函数关于每个权重的梯度，并更新权重以最小化损失。优化（Fine-tuning）：：对于特定任务或领域，可能需要在预训练的基础上进行微调以提高性能。部署与监控：将训练好的模型部署到生产环境，并持续监控其性能和稳定性。算法应用：使用优化算法调整权重参数，迭代进行前向传播和反向传播过程。验证与调整：在验证集上评估模型性能，根据结果调整超参数或模型结构。测试评估：在独立的测试集上评估最终模型的泛化能力。微调

大模型训练包括数据准备、预训练及可选的微调阶段，需投入大量资源及特定学习方法；大模型推理涉及输入处理、基于模型知识生成输出及采用优化策略来提高推理效率。大模型的训练和推理是深度学习中两个关键的阶段：大模型训练数据准备数据收集：收集海量的、多样化的文本数据。这些数据来源广泛，包括但不限于互联网文章、书籍、新闻、学术论文、社交媒体帖子等。数据清洗和预处理：对收集到的数据进行清洗，去除噪声数据，如广告（Autoregressive）或自编码器（Auto-Encoder）方式。在自回归预训练中，模型会根据文本序列的前面部分预测下一个单词或字符。大规模计算资源投入：预训练过程需要大量的计算资源，通常使用GPU集群来加速训练。因为模型参数众多，计算复杂度高。微调阶段（可选）有监督学习用于特定任务：如果要将预训练好的大模型应用于特定任务，如情感分析、机器翻译等，就需要进行微调。在这个阶段，会使用带有标注的够根据验证集和测试集的数据不断优化这些添加或调整后的部分，以达到最佳性能。大模型推理输入处理接收和解析输入：推理时，模型首先接收用户输入的文本，如一个问题或一段提示内容。模型会对输入进行解析，将其转换

大模型训练的流程通常包括以下几个关键步骤：数据准备：收集和预处理大量数据，包括清洗、标注和格式化，以适应模型训练的需求。模型设计：选择或设计适合任务需求的神经网络架构。初始化参数：为模型中的权重和偏置设置初始值。前向传播：将输入数据送入模型，计算预测输出。损失计算：根据预测输出与实际标签之间的差异计算损失函数的值。反向传播：通过链式法则计算损失函数关于每个权重的梯度，并更新权重以最小化损失。优化（Fine-tuning）：：对于特定任务或领域，可能需要在预训练的基础上进行微调以提高性能。部署与监控：将训练好的模型部署到生产环境，并持续监控其性能和稳定性。算法应用：使用优化算法调整权重参数，迭代进行前向传播和反向传播过程。验证与调整：在验证集上评估模型性能，根据结果调整超参数或模型结构。测试评估：在独立的测试集上评估最终模型的泛化能力。微调

大模型预训练是指在大量未标注的文本数据上进行的初始训练过程，旨在使模型学习到丰富的语言结构和模式。这一过程对于大模型（如LLM）很重要，能够帮助模型构建起对语言的理解基础，从而在后续的微调或特定任务中表现更佳。从零预训练一个自己的大模型：这通常涉及使用大规模文本数据集，通过自监督学习方法让模型学习到语言的内在规律。预训练的目标是使模型能够理解语义、语法以及上下文关系。大模型训练流程：包括了数据模型后续应用的基础。通过在海量数据上的无监督学习，大模型能够掌握广泛的语言知识，并为解决各种自然语言处理任务做好准备。准备、模型架构设计、损失函数定义、优化算法选择等多个环节。预训练阶段会使用诸如掩码语言建模（MaskedLanguageModeling,MLM）、预测下文（NextSentencePrediction,NSP）等任务来指导模型学习。高效训练技术：为了加速大模型的预训练过程并提高其性能，研究者们开发了一系列技术，如分布式计算、混合精度训练、梯度累积等策略。大模型预训练是一个复杂且重要的步骤，它奠定了

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...

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

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...

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：

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。

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"}...