大模型和应用

星环无涯·问知
星环科技无涯·问知Infinity Intelligence,是一款基于星环模型底座,结合个人知识库、企业知识库、法律法规、财经等多种知识源的企业级垂直领域问答产品。

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模型应用开发平台是基于人工智能数据技术的应用程序开发平台,可以帮助开发人员快速构建和部署高质量的模型应用模型应用开发平台通常提供一系列工具框架,使用户能够轻松处理规模的数据,并构建和训练复杂的深度学习模型。为开发人员提供了一个集成环境,可以大大简化模型的构建和训练过程。模型应用开发平台提供各种应用工具接口,使开发人员可以方便地构建、训练部署模型应用,从而大加快了开发流程。提供可视化界面,帮助用户轻松构建模型,提供了预训练模型库,用户可以根据需要轻松引用,节省大量时间精力。模型持续开发训练工具为了满足企业应用语言模型的需求,星环科技率先在行业中提出了行业大模型应用创新场景,并推出了相应的模型持续开发训练工具——SophonLLMOps。这款工具旨在帮助企业构建自有的行业大模型,通过大模型基础设施打造面向未来的、具备“新型人机交互”且“敏捷可持续迭代”的人工智能应用。针对语言模型及其衍生数据、模型应用方面的问题,SophonLLMOps工具链需要完成从通用语言模型的训练微调、模型上架到模型持续运营及提升迭代的全流程任务,从而成功构建满足企业
模型应用框架是一套用于构建和部署模型应用的体系结构工具集,它为开发者提供了一种标准化、高效的方式来利用模型的能力解决实际问题。以下是一些常见的组成部分功能特点:模型模型集成:该框架能够方便地接入各种主流的模型。这需要提供模型加载、初始化配置的功能,确保模型能够在应用环境中稳定运行。模型管理:包括模型版本控制、模型的存储与加载优化、模型的分布式部署与协同等。例如,在模型更新时数据流等。在数据接入后,进行数据清洗、转换、标注等预处理工作,以满足模型训练推理的要求。数据存储与管理:提供数据的持久化存储功能,如使用关系型数据库或分布式存储系统存储训练数据、中间结果应用数据等。同时,具备数据索引查询功能,方便快速检索获取所需数据。应用服务层应用开发接口(API):对外提供一组简洁、易用的API,开发者可以通过这些API向模型发送请求并获取结果,从而构建各种应用。任务用户体验设计,例如支持语音输入、自动补全、多语言切换等功能,提高用户使用的便捷性舒适度。可视化工具:提供可视化的开发工具监控工具。开发工具可以帮助开发者通过拖拽、配置等方式快速构建模型应用,降低
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AI模型
AI(人工智能)模型(LargeModels)之间的关系是密切且相互促进的。模型是AI领域的一个重要分支,它们的发展应用正在推动AI技术的进步,并在多个领域产生深远影响。同时,AI的总体目标原则也指导着模型的设计应用。AI的发展推动了模型的兴起:随着AI技术的进步,特别是深度学习的发展,研究人员开始探索更大、更复杂的模型,以处理更复杂的任务数据集。这些模型因为参数数量巨大而得名的能力应用范围:模型通过预训练微调,能够处理多种任务,从语言翻译、文本摘要到图像识别生成,极大地扩展了AI的应用范围。AI技术的进步使得模型训练成为可能:随着计算能力的提升算法的优化,如“模型”。模型是AI的强力工具:模型因其庞大的参数量深度学习能力,能够捕捉学习数据中的复杂模式关系,这使得它们在自然语言处理(NLP)、计算机视觉、语音识别等领域表现出色。模型提升了AI分布式训练、模型并行、混合精度训练等技术,使得训练具有数十亿甚至数千亿参数的模型成为可能。模型对AI的挑战:模型需要大量的数据计算资源,这对数据隐私、能源消耗模型解释性提出了挑战,也是AI领域
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模型应用
模型是指基于大量数据强大计算能力构建的复杂模型,可以模拟预测各种现象行为。模型在各个领域都有广泛的应用,以下是几个具体的例子:自然语言处理:模型在自然语言处理领域的应用非常广泛。如任务。类似地,可以在移动设备嵌入式设备上运行。语音识别:模型在语音识别领域也有广泛应用。如,可以用于语音转文本、语音命令识别等任务。类似地,可以用于语音转文本、语音合成等任务。推荐系统:模型在推荐系统领域也有广泛应用。如,可以用于预测用户的购买行为、点击行为等。类似地,可以用于预测用户的兴趣爱好等。模型在各个领域都有广泛的应用,可以为人们提供更好的服务更高效的工作方式。随着数据计算能力在生产中应用语言模型模型的持续提升。除此之外,星环科技在行业首先推出了两行业大模型:服务于金融行业的星环金融模型无涯,以及数据分析模型SoLar“求索”。,可以用于多种自然语言处理任务,如情感分析、文本分类、命名实体识别等。也可以用于生成文本、回答问题、提供有关信息等。计算机视觉:模型在计算机视觉领域也有广泛应用。如,可以用于图像分类、目标检测、图像分割等
模型的选择取决于具体的应用场景需求。如果需要更高的性能精度且有足够的计算资源存储空间,那么模型可能是更好的选择。如果资源有限,但仍需要一定的功能性能,那么可以使用小模型来满足需求。在现实应用中,也可以根据实际情况进行灵活的选择,例如使用模型进行预训练,然后通过微调和模型压缩等技术将其转化为小模型模型模型都有其适用的场景优势,选择合适的模型有助于提高效率性能。模型模型是指在机器学习深度学习中模型的规模复杂度的不同。模型通常指参数数量较多、层级较深、具有较高的复杂度的模型。这些模型通常需要大量的计算资源存储空间来进行训练推断,并且在某些任务中能够取得更好的性能效果。模型拥有更多的自由度表达能力,能够更好地拟合、捕捉复杂的数据模式规律。小模型则对于模型而言,参数数量较少、层级较浅、复杂度较低。这些模型通常需要较少的计算资源存储空间,可以在资源有限的环境下进行训练推断。尽管小模型可能无法达到模型的性能水平,但它们通常具有更快的推理速度更低的存储要。小模型适用于资源受限的设备场景,并可以在较短的时间内迭代训练。模型
为降低客户训练及微调模型的门槛,星环科技发布了模型开发训练工具SophonLLMOps,为用户打通了从数据接入开发、提示工程、模型微调、模型上架部署到模型应用编排业务效果对齐的全链路的效果对比评估,通过评估对齐校准持续训练模型的召回精度。敏捷的应用链编排,让模型真正生产可用:SophonLLMOps提供了应用和服务编排工具,使用户可以以低代码的方式结合知识库、智能分析工具流程,从而实现针对模型的“数据分析的持续提升。便利且规范化的提示工程数据管理,保障训练数据质量:支持提示模版管理、提示验证评估、提示数据标注以及数据质量控制。可通过人工标注、半自动标注、自动标注等方式来完成数据标注任务。支持监控、更新和维护数据集,以保证数据质量时效性。可通过数据质量检查、数据版本控制、自动化维护等方式来实现训练推理数据管理。高度工程化及封装的流程,让模型训练微调变得简单易上手:依托于内置的模型训练模板,为业务用户提供更方便快捷的模型训练微调流程。业务用户只需少量必要的操作,如选择基础模型、配置训练数据集路径、设定学习率等,即可快速启动训练微调任务。此外
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模型应用
模型应用在许多领域中都发挥着重要的作用。以下是一些特定领域中大模型应用:自然语言处理:模型在自然语言处理领域中的应用包括机器翻译、文本生成、语音识别语音合成等。这使得人们能够更有效地与计算机进行交互,以及更快速地获取处理大量信息。计算机视觉:模型在计算机视觉领域中的应用包括图像分类、目标检测、图像生成等。这使得机器能够更好地理解解释现实世界中的视觉信息。推荐系统广告推荐:模型语言模型应用,成功在实际生产中投入应用;第三,帮助客户运营在生产中应用语言模型模型的持续提升。除此之外,星环科技在行业首先推出了两行业大模型:服务于金融行业的星环金融模型无涯,以及数据分析模型SoLar“求索”。可以通过分析用户的兴趣行为,提供更精准的商品推荐广告投放,从而提高用户体验广告效果。医疗保健:模型可以帮助医生在诊断、治疗研究方面取得更好的效果,例如通过分析医学图像来检测疾病,或者通过分析病例数据来预测疾病进展。金融服务:模型可以帮助银行金融机构更好地进行风险评估欺诈检测,例如通过分析用户的金融行为来预测欺诈行为。自动驾驶机器人技术:模型可以帮助汽车机器人更好地理解环境
本数据进行分词、词性标注等操作,为后续训练提供优质数据。模型应用自然语言处理领域智能客服:模型可理解用户咨询的自然语言问题,并生成准确、友好的回答,自动处理大量常见问题,提高客服效率用户满意度。例如翻译质量支持的语言种类。计算机视觉领域图像识别与分类:对图像中的物体进行识别分类,可应用于安防监控、自动驾驶等领域。例如,在安防监控中,模型可以准确识别出人员、车辆、异常行为等。图像生成:根据给定模型开发应用是当前人工智能领域的热点,涵盖从基础开发到在多行业多场景应用的诸多方面,以下是相关介绍:模型开发数据收集与预处理数据收集:从多种渠道收集海量数据,包括网页、社交媒体、学术文献,阿里云的智能客服系统利用模型技术,能够快速准确地处理海量客户咨询。机器翻译:将一种语言的文本准确地翻译成另一种语言,模型在处理复杂句子结构多语言翻译方面表现出色。如谷歌翻译利用模型不断提升的文本描述或条件生成逼真的图像,可用于艺术创作、游戏开发等。其他领域医疗领域:辅助医生进行疾病诊断、药物研发等。例如,模型可以通过分析大量的医疗影像病历数据,帮助医生更准确地诊断疾病,提高诊断效率
模型应用开发平台是指那些专门设计用于构建、训练部署大型深度学习模型的软件平台。这些平台提供了一系列的工具和服务,使得开发者能够更高效地开发部署模型应用规模数据处理能力:模型应用开发平台能够处理训练规模数据集,这些模型通常参数量巨大,通过预训练自监督学习等技术进行训练,能够处理复杂的任务并提升性能。多样化的应用场景:平台支持多种应用场景,如自然语言处理(包括机器翻译、语言理解模块化设计,每个模块都有清晰的功能接口,开发者可以根据需求选择性地使用这些模块来构建自己的AI应用。数据集管理功能:提供强大的数据集管理功能,支持数据的导入、处理版本控制,以便于模型训练优化。可视化的Prompt编排:平台提供可视化工具,帮助开发者编排管理Prompt,以提高模型的响应质量准确性。应用运营工具:提供应用运营工具,帮助开发者监控应用性能,收集用户反馈,并进行必要的调整优化。支持多种大型语言模型:平台支持多种大型语言模型,并与多个模型供应商合作,确保开发者能根据需求选择最适合的模型。性能调优与服务部署:平台提供性能调优工具,帮助开发者诊断分析调试应用流,同时支持一键部署至生产环境,实现高效运营。
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数据中台建设
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...
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...
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、...
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...
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...
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...
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。
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...