能在本地跑的大语言模型

星环模型运营平台
星环模型运营平台(Sophon LLMOps)是星环科技推出企业级模型全生命周期运营管理平台,旨在赋能企业用户能敏捷、高效、有闭环地将模型落地到生产和业务中去。Sophon LLMOps打通并优化了语料接入和开发、提示工程、模型训练、知识抽取和融合、模型管理、应用和智能体构建、应用部署、运维和监控,以及业务效果对齐提升全链路流程。

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基于模型私有化本地知识问答是一种利用大型语言模型技术,在本地部署并针对特定组织或个人私有知识进行问答应用模式。原理数据收集与整理:首先需要收集组织或个人本地各种知识数据,如企业内部产品知识相结合,使模型能够更好地理解和处理与本地相关问题。在微调过程中,模型会学习本地数据中语言模式、概念关系和业务逻辑等,从而适应特定知识领域和应用场景。问答交互:经过训练和微调后模型,能够接收手册、技术文档、操作流程、客户案例,或者个人学习资料、研究笔记等。这些数据是构建私有化知识问答系统基础。模型训练与微调:利用收集到本地数据,对预训练模型进行微调。通过将本地知识与模型通用,提供更贴合实际需求个性化服务。高效准确:借助模型强大语言理解和生成能力,能够快速准确地回答各种复杂问题,提高知识获取效率。可扩展性:随着组织或个人知识不断积累和更新,可以方便地对系统进行扩展和用户输入问题,并基于其学习到本地知识和语言理解能力,生成准确、相关回答。用户可以通过各种终端设备,如电脑、手机等,与系统进行交互,获取所需知识信息。特点数据隐私与安全:数据存储和处理都在本地
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本地AI模型
本地AI模型指的是可以在用户自己硬件设备上部署和运行人工智能模型,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模型关键点:完全控制:本地避免数据传输到云端可能需要大量带宽并且耗时问题,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模型可以确保敏感数据不离开本地台支持本地部署AI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模型部署为用户提供了更多灵活性和控制权,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,不受云服务提供商限制。可靠性和可用性:本地部署可以在没有互联网连接情况下工作,适合在网络连接不稳定或不可用环境中使用,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
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本地模型
科技可能拥有多个大模型,这些模型可以在本地部署,为用户提供高性能自然语言处理能力。通过在本地运行这些模型,用户能够处理敏感数据而无需将其上传到云端,从而提高数据安全性和隐私保护。此外,本地部署本地模型是指在用户自己计算机或服务器上运行大型预训练模型。与云服务中模型相比,本地模型提供了一种更加私密和灵活解决方案,用户可以完全控制模型使用和数据处理过程。以星环科技为例,星环模型还可以根据用户特定需求进行定制和优化,提供更个性化服务。星环语言模型运营平台-SophonLLMOps为了帮助企业用户基于模型构建未来应用,,星环科技推出了模型持续提升和开发工具SophonLLMOps,实现领域模型训练、上架和选代。SophonLLMOps服务于模型开发者,帮助企业快捷地构建自己行业大模型,通过大模型基础设施,形成具备“新型人机交互”且“敏捷可持续迭代“人工智能应用。
本地部署模型是指在用户本地计算机或私有服务器上安装和运行大型预训练模型。这种方式可以确保数据安全性和隐私,同时减少网络延迟,提高计算效率。星环科技提供了一系列针对不同行业需求垂直模型,这些模型可以在本地部署,以满足特定领域高性能计算需求,如金融风险评估、投资决策支持等。通过本地部署,用户可以充分利用自己硬件资源进行计算,同时保护敏感数据不被第三方访问,这对于处理大量敏感信息或追求极致计算速度应用场景尤为适用。星环无涯·问知星环科技无涯·问知InfinityIntelligence,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、财经等多种知识源企业级垂直领域问答产品。
本地模型训练是指在本地计算设备上,如个人电脑、工作站、服务器等,利用本地硬件资源和数据来训练规模深度学习模型,以下是其相关要点:硬件配置要求GPU:由于模型训练涉及大量矩阵运算和推理过程中有足够空间缓存数据和中间结果.存储:需要容量、高速存储设备来存储模型权重、训练数据、中间结果等。推荐使用高速固态硬盘(SSD),如NVMeSSD,容量至少为1TB或更大.数据准备数据收集参数时,不立即进行梯度下降,而是将多个批次梯度累积起来,然后再进行一次参数更新。这样可以在不增加内存占用情况下,使用更大批次大小进行训练,提高模型收敛速度。学习率调整:合理调整学习率是训练并行计算,高性能GPU是必不可少。CPU:需要多核、高主频且支持多线程处理器,以应对数据预处理、I/O操作和部分辅助计算任务。内存:建议配备至少128GB乃至256GB以上内存,以确保模型在训练和分类任务需要标注类别标签,生成任务可能需要标注文本上下文等。标注数据质量对模型训练效果有重要影响。训练技巧和优化方法分布式训练:采用数据并行、模型并行或流水线并行等分布式训练策略,将训练任务
模型语言模型是人工智能领域中两个重要概念,各自有不同特点和应用场景。模型:通常指的是具有规模参数和复杂计算结构机器学习模型,这些模型通常由深度神经网络构建而成,拥有数十亿甚至数千亿个参数。模型设计目的是为了提高模型表达能力和预测性能,能够处理更加复杂任务和数据。模型在各种领域都有广泛应用,包括自然语言处理、计算机视觉、语音识别和推荐系统等。模型通过训练海量数据来学习复杂模式和特征,具有更强大泛化能力,可以对未见过数据做出准确预测。语言模型:(LargeLanguageModels,简称LLMs)是模型一个子集,专注于处理自然语言,能够理解、生成和处理规模文本数据。语言模型在机器翻译、文本生成、对话系统等任务上取得显著成果。这些模型通过在大型文本语料库上进行训练,学会理解语言结构、语义、语境和语用等方面。语言模型特点是规模庞大,包含数十亿参数,帮助它们学习语言数据中复杂模式。模型是一个更广泛概念,包括了语言模型在内多种类型模型,而语言模型则是专门针对自然语言处理任务模型模型可以应用于多种不同领域,而语言模型主要应用于自然语言相关任务。
模型本地化部署优化近年来,随着人工智能技术快速发展,模型已成为推动行业进步重要力量。然而,这些模型通常需要庞大计算资源和存储空间,使得云端部署成为主流选择。不过,出于数据隐私、网络延迟和成本控制等考虑,越来越多企业和机构开始探索模型本地化部署方案。本文将介绍模型本地化部署优化方法,帮助读者理解如何在实际应用中平衡性能与资源消耗。本地化部署首要挑战是硬件资源限制。模型通常,在自然语言处理任务中,将多个用户查询合并为一个批次输入模型,可以更高效地利用GPU并行计算能力。数据预处理和后处理优化也不容忽视。本地部署时,合理设计数据流水线可以减少不必要延迟。例如,在监控系统,实时跟踪模型性能和数据分布变化,有助于及时发现和解决问题。综上所述,模型本地化部署优化是一个多方面的工程,涉及模型压缩、分布式计算、推理加速和流程优化等多个环节。通过合理应用这些技术,可以在有限本地资源上实现高效稳定模型运行。未来,随着硬件技术进步和算法创新,本地化部署将更加普及,为各行各业提供更灵活、更安全人工智能解决方案。
语言模型训练是指使用规模数据对语言模型进行训练,以捕捉更丰富语义和语法结,生成更高质量文本。语言模型训练需要大量文本进行训练。传统语言模型训练往往使用小规模数据集,如数百万个句子或几十个GB文本。而语言模型训练则使用更大规模数据集,如数十亿个句子或数百GB文本。这些数据包括各种类型文本,如新闻、百科、小说、社交媒体等,以便涵盖尽可能多语言特征和应用场景。语言模型训练技术和工具不断发展为语言模型训练提供了坚实基础。语言模型训练还需要合适模型结构和超参数设置。常用模型结构包括循环神经网络和变种以及自注意力机制。同时,还需要调整模型超参数,如层数、隐藏单元数、学习率等,以取得佳性能和效果。语言模型训练在自然语言处理和人工智能领域有着广泛应用。例如,可以用于机器翻译、文本摘要、对话生成和智能问答等任务。此外,语言训练还可以用于生成文本,如自动作诗、小说写作和对话机器人等。模型持续开发和训练工具为了满足企业应用语言模型需求,星环科技率先在行业中提出了行业大模型应用创新场景,并推出了相应模型持续开发和训练工具
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语言模型
语言模型(LargeLanguageModel,简称LLM)是然语言处理领域一种重要技术,语言模型可以为人工智能提供更为精准和自然语言处理能力。LLM核心思想是利用机器学习算法学习规模语料库中语言模型,并通过对学到模型进行概率推断来构建对应文本生成模型语言模型有助于提高机器语言理解和生成能力。通常来说,人类语言表达和理解非常灵活和多样化。我们可以使用不同语言风格、词汇语料库,可以在高效情况下生成基于人类语言文本,从而提高机器语言达和理解能力。语言模型可以用于各种语言处理任务。由于LLM可以生成自然而然文本,因此它可以用于各种语言处理任务,如问答系统、文本摘要、机器翻译、语音合成等,在这些任务中,LLM可以将大量语言特征、语法规则、词汇义项等信息嵌到它内部模型中,然后通过模型概率推断方式,生成相应文本结果。语言模型是构建人工智能重要组成部分生态伙伴共同打造国产化数据技术生态,推动数字经济可持续发展。无涯是一款面向金融量化领域、超大规模参数量生成式语言模型,融合了舆情、资金、人物、空间、上下游等多模态信息,具备强大理解和生成能力
数据要素是数字经济发展的关键生产要素,是数字经济发展的基础。加快培育数据要素市场是全面建设社会主义现代化国家的一项基础性工作,对推动经济高质量发展、建设数字中国和数字强省、促进经济社会数字化转型具有重要意义。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,围绕数据全生命周期提供基础软件与服务。基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域的多年积累,星环科技研发了数据要素流通全过程的一系列工具,在各方数据不出域的前提下,为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动,分享数据安全出境解决方案。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。星环科技在产品的各层级上都完善了安全技术,从而可以给用户提供体系化的数据安全防护能力,助力企业高效、合规的开展数据流通业务。在基础设施层,星环科技提供基于容器的云原生操作系统TCOS,它不仅能够提供容器隔离和镜像扫描,还新增了漏洞检测以及面向业务的微隔离安全技术,从而可以为用户开辟一个独立的数据与计算环境,外部的服务未经授权无...
垂直领域知识图谱产品主要用于面向特定领域知识应用需求,通过构建和应用知识图谱解决对应领域的专业问题。目前,知识图谱在智慧医疗与智慧金融领域已取得了一系列成功实践,被应用于辅助医生、药物发现、临床科研、风险防控、内部监管、投资研究、保险理赔等众多实际业务场景,并涌现出了一批知识图谱产品或服务平台。星环科技自主研发的知识图谱平台Sophon正是一款覆盖知识全生命周期,集知识的采集、建模、融合、存储、计算及应用为一体的知识图谱产品。平台支持低代码图谱构建、智能化知识抽取、多模态知识存储与融合、多形式知识计算和推理以及多维度的图谱分析。除了具备链路完备性,平台还从业务场景出发,沉淀了金融、保险等场景的图数据模型、规则模型和算法模型,可以帮助用户快速解决不同场景下的业务问题。目前,星环科技Sophon已经在金融等多个行业成功落地,在反洗钱、反欺诈、疫情防控、公共安全、企业级营销、保险知识智能问答等场景有着广泛的应用。同时星环科技在推动知识图谱技术创新和成功落地的过程中,也获得了多项荣誉和权威认可:入选Gartner《MarketGuideforArtificialIntelligenceStar...
星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域有着多年积累,研发了数据要素流通全过程的一系列工具,在各方数据不出域的前提下,为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动,分享数据安全出境解决方案。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。伴随数字经济蓬勃发展,融入全球数据跨境流动的趋势不可避免。数据出境安全治理受到广泛重视,为进一步规范数据出境活动,保护个人信息权益,维护国家安全和社会公共利益,促进数据跨境安全,国家互联网信息办公室发布了《数据出境安全评估办法》。国内运营的外企(尤其是零售、化工等)、新能源汽车以及生态企业(含自动驾驶等)、国际化企业与出海企业、跨境电商和物流、有融资需求的基于数字化做业务创新的创业公司等是国内迫切需要落实数据安全出境的企业。然而企业在落地数据出境安全方面存在一些实际困难,主要体现在:错综复杂的数据如何分类分级,如何识别重要数据;重要数据如何存储和管理,才能达到相关法律法规的...
图数据库是现代数据库系统中的一种,它主要的特点就是使用了图论的概念来进行数据管理。传统的关系型数据库通常是基于表和列的结构进行数据管理,而图数据库则是构建了节点和边的图形结构,可以更好的表示现实世界中的复杂关系。下面是图数据库的几个主要特点:1.基于图形结构:图数据库是基于图形结构来进行数据管理的。它通过节点和边来构建数据的表示形式,使得数据之间的关系和结构更加直观和清晰。这对于处理关联复杂、数据关系复杂的场景具有重要意义。2.高效地关系查询和分析:图数据库具有高效的关系查询和分析能力。对于一个大规模的图,传统的SQL查询方式显然不能满足查询时间的要求。而图数据库则可以通过图数据库内部的算法来进行实时的查询和分析。尤其是针对一些复杂的图分析算法,图数据库更能够快速地获得结果,提高查询速度。3.可扩展性:由于采用了分布式的技术设计,使图数据库的可扩展性极佳。当需要管理的数据量增加时,图数据库可以通过简单的集群扩展方式来实现性能的提升。而且,图数据库的分布式能力也可以让其在多个节点上进行操作,提高了系统的容错能力和加载能力。4.元素和关系度量:图数据库具有丰富的元素数据和关系数据量度方式。...
时空数据库(Spacial-temporaldatabase)是一种专门用于存储和管理时空数据的数据库管理系统,它是传统关系型数据库的一个扩展,可以实现对时空数据进行有效管理和处理。时空数据是指带有时空坐标或时间戳的数据,例如地图、气象数据、交通、城市规划等。因此,时空数据库可以用于多种应用程序,如地理信息系统、航空航天、气象预报、GPS导航等。时空数据库与传统数据库不同的是,它提供了额外的功能和数据类型,例如点、线、面等空间对象和时间序列数据类型。此外,时空数据库还支持空间查询和时空查询,例如常见的缓冲区查询,使得用户可以在时空范围内进行查询和分析。这种数据库可以对时空数据进行高效的存储、查询、更新和分析,并通过插件技术集成其他地理信息数据源。星环分布式时空数据库-SpactureSpacture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。
银行图数据库的应用场景:反洗钱:图数据库可以将可疑交易数据存储于其中,帮助银行更快速地提取、分析与关系,识别出潜在的洗钱行为。客户关系管理:银行图数据库可以将客户的不同信息(如交易记录、信用评级、客户所在地和行业等)进行整合,并将这些信息在一个数据仓库中呈现出来。这使得银行能够更加精准地分析客户需求,提供更加符合客户需求、更加优质的服务。风险管理:银行是一个与风险息息相关的行业。图数据库可以帮助银行对相关风险进行整合和分析。通过解析大量的金融数据,图数据库可以找出潜在的风险点,提前控制风险。数字化转型:图数据库能够将社交网络、收集的数据等信息关联起来,并创造性地开拓新业务模式。除了与客户密切相关的业务领域,图数据库还能够在支持业务流程优化方面发挥重要作用。营销:银行可以使用图数据库来收集客户数据、行为数据等,这样可以更加精确地预测客户习惯,对客户进行更加细致的营销和服务。银行图数据库有着广泛的应用场景,可以在多个角度上支持银行的业务发展,提高服务的质量和效率。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...
星环科技分布式隐私计算平台SophonP²C集多方安全计算、联邦学习等多种功能,为隐私计算提供完整的解决方案,以隐私保护为前提,解决了跨组织协作时无法安全利用各方数据的困境。平台支持联邦学习、多方安全计算、匿踪查询等功能;性能方面,联邦学习与多方安全计算可达亿级数据量,助力数据要素安全流通和价值迸发,实现数字经济时代下的跨企业和行业的AI协作。星环科技的隐私计算技术已落地如数据流通、政务民生、金融营销等垂直业务场景,为跨企业数据协作提供安全可信的平台支持。在政务民生场景,SophonP²C通过纵向联邦学习联合居民用电数据与用水数据,生成群租房预测名单。在联合建模过程中,全程明文数据不出,有效保护了居民用水用电的数据隐私信息。联合训练模型比本地单独用电数据训练的模型AUC提升20%以上,赋能政务决策高效的处理分析能力,为政府有效排查群租房,消除群租房造成的消防、安全隐患,打造和谐、安全、美丽的生活环境作出了突出贡献,为政务决策、民生建设发挥信息化支撑保障作用。在精准营销场景,通过纵向联邦学习,车企安全引入了多方数据,丰富用户特征维度,对用户行为进行统计分析。在联合建模过程中,全程明文数据...
星环科技图数据库StellarDB是国产高性能图数据库,采用分布式架构和原生图计算引擎,支持超大规模数据管理和高效的图计算。TranswarpStellarDB具有以下特点:原生图存储:StellarDB为数据存储设计了专有的图存储结构,优化查询性能,通过高效的压缩算法减少磁盘和内存的使用量。根据分区策略,图数据均匀分布于集群各节点。优越的性能:存储引擎和计算引擎结合,使计算引擎可以利用数据locality提升计算性能,拥有卓越的数据读写能力,支持大规模并行处理,毫秒级的查询响应。高扩展性:完全的分布式架构,具有良好的可扩展性,支持在线扩容和升级。拥有万亿级图数据处理能力,支持数据多副本,提供集群高可用和高可靠。灵活的查询方式:计算引擎支持灵活易懂的图查询语言TranswarpExtended-OpenCypher,拥有丰富的图操作语法。同时提供SQL支持,多模场景灵活切换。深度分析能力:支持10层及以上的图深度遍历和复杂分析。丰富的算法库:内置丰富的算法库,几十种图算法开箱即用,优化的分布式并行图算法,千万级子图计算效率达到行业先进水平。企业级功能:支持用户权限认证、集群状态监控、日...
图数据库有许多适用场景,常见的应用场景有:社交媒体:社交媒体中的用户和关系可以建模为图结构。用图数据库来管理和查询这些社交数据,可以实现更精确的社交关系分析。金融:在金融领域中,图数据库可以用于合规风控、反欺诈、投资和信贷决策等众多场景。例如,通过在图中存储和分析不同实体(如银行账户、信用卡、电话、邮箱、运单等)之间的关系,可以准确识别欺诈降低风险。物流和运输:物流和运输领域也是图数据库的应用场景之一。例如,通过在图中存储城市、仓库、货物、运输路线等信息,可以进行物流管理、运输计划优化、货物追踪等任务。生命科学:在生命科学领域,图数据库可以用于存储和分析复杂的基因、蛋白质、代谢物等数据,帮助科学家发现新的治疗方法和疾病机制。游戏:游戏开发者可以使用图数据库来管理玩家角色、各种装备、地图、任务等复杂的游戏数据,实现更好的游戏体验。图数据库的灵活性和高效性使其在多个领域都有着广泛的应用。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服务,在图计算领域深耕多年,自主研发了分布式图数据...
新时代需要新技术,企业应抓住机遇实现旧平台的改造升级数据库技术经过不断的发展,已经从以Oracle、IBM为代表的集中式数据库,演进到分布式、多模型、云原生的形态,并在很多场景应用落地,带来了真实的业务价值。当前得益于国家政策的大力扶持以及国内市场环境的快速发展,国产软件加速发展,国产化替代进程正在不断加速。自主可控是国产化替代的核心,同时也是一个阶段性的目标。我们不应该满足于此,应该抓住国产化改造的机遇,用新技术去替代老技术,实现自主可控的同时,完成旧系统的改造升级,这也是信创的主旨。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,围绕数据全生命周期提供基础软件与服务,在分布式技术、多模型技术、数据云技术等方面有很多技术突破。比如大数据基础平台TDH是全球首个通过TPC-DS基准测试的产品;提出了创新的多模型统一技术架构,支持业内主流的10种数据模型,Gartner®发布的中国数据库技术发展趋势报告引用星环科技多模型联合分析用例,论证了多模型融合分析的趋势和价值。基于多年积累的分布式技术、多模型统一技术、数据云技术等,星环科技打造了分布式数据库ArgoDB、分布式交易型数据库KunDB、分布...