如何根据业务觉得选择什么样的大模型

等方面，领域能力则是指在某个特定领域内的表现。企业在选择大模型时需要根据自身需求考虑这两方面的能力，以确保大模型能够符合自身的业务需求。提示工程和微调：提示工程是指为大模型提供足够的数据量进行训练，确保其随着人工智能的不断发展，大模型的应用逐渐渗透到各个行业。那么，如何选择适合企业的大模型？考虑大模的类型：目前，大模型主要分为两类：通用型和定制型。通用型大模型适用于各种应用场景，但在性能上可能不如定制型。而定制型大模型可根据具体需求进行优化，但需要大量的时间和资源进行开发。因此，企业在选择时要综合考虑使用场景、资源投入等因素。考虑大模型的基础和领域能力：大模型的基础能力包括语言理解、图像识别准确性和鲁棒性。而微调则是指根据需求进行适当的调整，以满足特定应用场景的需求。企业在选择大模型时需要考虑这两个因素，以确保大模型能够在实际应用中表现出佳的效果。大模型生态：大模型生态包括大模型的社区支持、开发者文档、模型更新周期等方面。企业在选择大模型时需要考虑这些因素，以便在使用时能够得到充分的支持和帮助。对于企业来说，选择适合的大模型要综合考虑大模型的类型、基础和领域能力、提示工程、微调以及大

企业完成建设数据存储和算力基础平台后，再将数据资源归集，下一步就需要将数据资源转化为数据资产。那么什么样的数据资源是数据资产？企业数据管理者需要提升数据质量、消除数据孤岛，并逐步积累数据价值？本篇将从数据平台建设和团队建设两个角度来介绍如何实现数据资产化。—数据资产化的挑战—企业完成建设数据存储和算力基础平台后，再将数据资源归集，下一步就需要将数据资源转化为数据资产。有业务语义和业务价值的数据据资产化的阶段会遇到各种各样的挑战，尤其是在起步阶段，经常会遇以下几个问题：如何能识别出企业的全量数据资产如何能准确且快速的提升当前的数据质量如何能跨业务跨领域的打通企业数据，消除“数据孤岛”当前数据的用户发现数据。数据模型与规范设计数据模型是数据平台内归集的多样化数据，是统一质量提升和业务化提升的关键。数据模型包括逻辑模型与物理模型，其中逻辑模型主要负责映射业务需求和数据表结构关系，物理模型负责将业务层的数据表结构转换为数据平台底层数据库的实际DDL等。数据标准是数据平台内元数据和数据质量的统一定义，是后续数据资产化过程的参考依据。平台工具需要能够提供逻辑模型登记和物理模型设计的功能，要能

什么是大模型？大模型是指模型具有庞大的参数规模和复杂程度的机器学习模型。在深度学习领域，大模型通常是指具有数百万到数十亿参数的神经网络模型。这些模型需要大量的计算资源和存储空间来训练和存储，并且往往了SophonLLMOps，帮助企业构建自己的行业大模型。具体来看，它解决了客户三个核心痛点：第一，提供一站式工具链，帮助客户从“通用大语言模型”训练/微调，得到“满足自身业务特点的领域大语言模型”；第二，帮助客户将原型的大需要进行分布式计算和特殊的硬件加速技术。大模型的设计和训练旨在提供更强大、更准确的模型性能，以应对更复杂、更庞大的数据集或任务。大模型通常能够学习到更细微的模式和规律，具有更强的泛化能力和表达能力。然而，大模型也面临一些挑战。首先是资源消耗问题，大模型需要大量的计算资源、存储空间和能源来进行训练和推理，对计算设备的要求较高。其次是训练时间较长，由于模型参数规模的增大，模型的训练过程会更加耗时。除此之外，大模型对数据集的需求也较高，如果训练数据不充足或不平衡，可能会导致模型过拟合或性能下降。星环科技提供大模型训练工具，帮助企业打造自己的专属大模型星环科技在行业内首先提出行业大模型应用创新场景

什么是数据集成(DataIntegration):如何将业务数据集成到云平台?在当今数字化时代，企业每天都会产生海量的业务数据，这些数据分散在不同的系统、应用和平台中。如何将这些分散的数据有效地整合明智的决策。良好的数据集成可以消除冗余数据，减少数据错误，提高数据使用效率。为什么需要将业务数据集成到云平台？随着云计算技术的发展，越来越多的企业选择将业务数据迁移到云平台，这主要基于以下几个优势：首先。以下是几个关键步骤：1.评估现有数据环境：首先需要全面了解企业现有的数据状况，包括数据来源、数据类型、数据量、数据质量等。同时要明确数据集成的目标和预期成果。2.选择适合的云服务模型：根据企业需求选择、实时同步、变更数据捕获等。需要根据数据特性和业务需求选择合适的方法。4.数据清洗和转换：在数据迁移前，通常需要进行数据清洗，处理缺失值、重复数据和格式不一致等问题。同时可能需要将数据转换为目标系统。此外，云服务提供商通常会负责系统的维护和升级，企业可以减少在IT基础设施上的投入，将更多精力集中在核心业务上。如何将业务数据集成到云平台？将业务数据集成到云平台是一个系统性的过程，需要周密的规划和执行

任务的层或修改一些顶层的参数，以避免破坏预训练模型中已经学习到的通用特征和知识，同时使模型能够更好地拟合特定任务的数据。选择合适的微调策略：根据任务的特点和数据的分布，选择合适的微调策略，如不同的学习大模型的训练过程是一个复杂且计算密集型的任务，以下是一般的训练步骤：数据收集与预处理收集海量数据：从各种渠道收集大量的数据，如互联网上的文本、图像、音频等。这些数据应具有多样性和代表性，以涵盖不同的主题、领域和语言表达方式，帮助模型学习到丰富的知识和模式。数据清洗：对收集到的数据进行清洗，去除噪声、重复、错误或不完整的数据。标注数据：根据具体的训练任务，对部分数据进行标注。数据划分：将数据集划分为训练集、验证集和测试集。训练集用于模型的训练，验证集用于在训练过程中评估模型的性能，调整超参数，防止过拟合，测试集则用于最终评估模型在未见过数据上的泛化能力。选择合适的模型架构无监督预训练使用大量无，用于衡量模型预测的单词分布与真实单词分布之间的差异。通过最小化目标函数，模型不断调整参数，以提高对数据的拟合能力。采用大规模计算资源：无监督预训练需要大量的计算资源来处理海量的数据和复杂的模型架构

什么是大型语言模型？大型语言模型是一种利用深度学习技术训练出来的大规模自然语言处理模型。它具有巨大的模型参数和能力，可以自动学习语言的规则、模式和语义，从而能够生成连贯、准确的文本。大型语言模型广泛应用于自然语言处理、机器翻译、文本生成等领域。大型语言模型的训练过程通常需要使用大量的文本数据，例如互联网上的大规模文本语料库。通过深度学习的方法，模型可以从这些数据中学习到语法结构、词汇选择和语义科技推出了SophonLLMOps，帮助企业构建自己的行业大模型。具体来看，它解决了客户三个核心痛点：第一，提供一站式工具链，帮助客户从“通用大语言模型”训练/微调，得到“满足自身业务特点的领域大语言文本。通过对模型进行上下文输入，它可以根据先前的内容来生成合适的后续文本，这在自动文本生成、机器翻译、对话系统等应用中非常有用。然而，大型语言模型也面临一些挑战。首先是模型的训练成本较高，需要大量的计算资源和时间。其次，模型的参数量庞大，需要更多的存储空间。此外，模型还面临理解长文本、保持一致性、避免生成误导性信息等问题。星环提供大模型训练工具，让每个企业都能打造自己的专属大模型星环科技在行

数据平台的定位二、天士力全产业链的业务版图三、利用星环大数据平台打通全产业链四、为什么选择星环五、产品追溯手机版演示感谢大家，非常荣幸能参加星环大数据行业大会。感觉我们还是很庆幸的，选择了与星环合作。其实我，都可以通过这个云平台来管理它的业务。后当需要的时候，我们通过星环的大数据平台做一个秒级的追溯，通过这个做一个全程追溯。大家可以看到下一页，从应用的维度，如何构成，在不同的环节，我们有采收的批次好产品会说话。为什么选择星环？这是我们用星环大数据实现的产业链的穿透。为什么选星环？大数据，我想跟大家做一个比较坦诚的沟通，坦率地说，当初我们在联想的时候，也遇到过同样的问题，报表，跑两个小时跑不出来，数字创新的想法就是技术改变世界。第二块业务叫中药材，中药材它不属于天士力的业务，严格意义上讲，它是产业链中的一个平台。信息大数据平台的定位不知道大家了解不了解天士力，大家可能会认为天士力就是一家生产复方，整个从种药一直到药的入口，它是涵盖了整个全产业链。利用星环大数据平台打通全产业链全产业链的早期动态追溯。我们现在做的就是如何打通全产业链，如何利用星环的大数据平台构建一个全产业链。我们是用星环大

大模型可以帮助企业实现更高级的数据分析，并更深入地理解业务。这些模型通常被称为深度学习模型，大模型使用大量的数据进行训练，并通过自然语言处理、图像识别等技术理解和解释现实世界的数据。大型模型如何帮助企业实现智能化数据分析？数据分类和聚类:大模型可以自动对大量数据进行分类和聚类。例如，一个电子商务网站可以使用这些技术来理解其用户群体的不同类型，并根据其购买行为和偏好进行市场细分。预测分析:大模型可以通过监督学习进行训练，以根据历史数据预测未来结果。例如，一个零售商可以使用这种技术来预测销售额，从而更好地规划生产和库存管理。自然语言处理:大模型可以理解和生成自然语言。企业可以更容易地自动解析和理解大量的文本数据，例如客户反馈、社交媒体帖子或产品评论。图像和视频分析:大模型也可以处理图像和视频数据。这使得企业可以对产品照片、卫星图像、医疗扫描等进行分析。例如，可以帮助企业更准确地识别产品缺陷、预测天气变化或改进医疗诊断。个性化体验:通过理解用户的行为和偏好，大模型可以帮助企业提供更个性化的服务。例如，推荐系统可以使用深度学习模型来理解用户的历史购买行为，并为其提供更准确的商品推荐。风险和

大语言模型是什么意思？大语言模型是通过深度学习技术，在大规模文本语料库上训练而成的人工智能模型。这些模型具备对自然语言进行理解、生成和处理的能力，并能够在各种任务中表现出较高的水平。大语言模型可以理解人类的自然语言输入，并根据输入内容生成语义上相关的输出。通过学习大量的文本数据，大语言模型可以获得对语言结构、语法、语义等方面的深入理解。大语言模型在各类自然语言处理任务中都可以发挥作用，比如机器翻译、文本摘要、问答系统等。能够帮助人们解决复杂的语言问题，提供相关的信息和见解，甚至可以进行对话交流。大语言模型的基本原理是通过深度学习技术，通过多层神经网络去建模语言的统计规律和潜在语义信息。大语言模型在训练过程中会对大量的文本数据进行学习和抽象，从而可以生成具有逻辑和连贯性的语言输出。大语言模型需要收集和整理大规模的数据集来进行训练，以保证模型能够有较好的泛化能力。星环科技大模型训练工具，帮助企业打造自己的专属大模型星环科技在行业内首先提出行业大模型应用创新场景，推出相应的工具，帮助企业构建自有的行业大模型，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“的人工智能应用

什么是LLMOps？大型语言模型运营（LLMOps）包括用于生产环境中大型语言模型运营管理的实践、技术和工具。LLMOps可以高效地部署、监控和维护大型语言模型。LLMOps与传统的机器学习运营（MLOps）一样，需要数据科学家、DevOps工程师和IT专业人员的通力合作。为什么需要LLMOps？虽然LLM在原型开发中使用起来特别简单，但在商业产品中使用LLM仍然会面临挑战。LLM开发符合组织或行业政策。星环大语言模型运营平台-SophonLLMOps为了帮助企业用户基于大模型构建未来应用，星环科技推出了大模型持续提升和开发工具SophonLLMOps，实现领域大模型的训练、上架和迭代。SophonLLMOps服务于大模型开发者，帮助企业快捷地构建自己的行业大模型，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“的人工智能应用。生命周期包括许多复杂的组件，如数据摄取、数据准备、提示工程、模型微调、模型部署、模型监控等等。还需要从数据工程到数据科学再到ML工程的跨团队协作和交接。它需要严格的操作规范，以保持所有这些流程的同步和协

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...

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...

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...

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...

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...

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...

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、...

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。