大模型的数据喂养

星环科技无涯·问知Infinity Intelligence，是一款基于星环大模型底座，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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：小模型的结构较简单，可以处理相对简单的任务，而大模型的结构比较复杂，可以用于大规模和复杂的数据集和任务。训练和推理时间：小模型的训练和推理时间通常较短，因为小模型的参数量少、层数浅，可以更快地完成计算。相反，大模型需要更多的计算资源和时间来训练和推理。精度和效果：大模型通常可以获得更高的精度和效果，因为它们具有更多的参数和自由度，够更准确地拟合数据。但是，小模型也可以获得很好的精度和效果，尤其在数据小模型和大模型的主要区别在于其规模、复杂度和性能方面。规模：模型的参数数量和大小通常比大模型要少，其层数也较浅。大模型通常需要更多的参数，更深的层数，具有更高的复杂度，以获得更好的精度和效果。复杂度资源受限的情况下。可扩展性：小模型通常更易于扩展和部署，因为它们需要的计算资源和存储空间少，可以在资源有限的环境中运行。相反，大模型需要更多的计算资源和存储空间，部署时需要更多的硬件和上下文环境。小模型和大模型都有对应的应用场景。小模型适用于资源受限、对计算速度要求苛刻或用于简单的任务。大模型适用于处理大规模和复杂的任务，需要更高的精度和效果。在实际应用中，根据具体的需求和资源限制选择合适的模型。

：小模型的结构较简单，可以处理相对简单的任务，而大模型的结构比较复杂，可以用于大规模和复杂的数据集和任务。训练和推理时间：小模型的训练和推理时间通常较短，因为小模型的参数量少、层数浅，可以更快地完成计算。相反，大模型需要更多的计算资源和时间来训练和推理。精度和效果：大模型通常可以获得更高的精度和效果，因为它们具有更多的参数和自由度，够更准确地拟合数据。但是，小模型也可以获得很好的精度和效果，尤其在数据小模型和大模型的主要区别在于其规模、复杂度和性能方面。规模：模型的参数数量和大小通常比大模型要少，其层数也较浅。大模型通常需要更多的参数，更深的层数，具有更高的复杂度，以获得更好的精度和效果。复杂度资源受限的情况下。可扩展性：小模型通常更易于扩展和部署，因为它们需要的计算资源和存储空间少，可以在资源有限的环境中运行。相反，大模型需要更多的计算资源和存储空间，部署时需要更多的硬件和上下文环境。小模型和大模型都有对应的应用场景。小模型适用于资源受限、对计算速度要求苛刻或用于简单的任务。大模型适用于处理大规模和复杂的任务，需要更高的精度和效果。在实际应用中，根据具体的需求和资源限制选择合适的模型。

：小模型的结构较简单，可以处理相对简单的任务，而大模型的结构比较复杂，可以用于大规模和复杂的数据集和任务。训练和推理时间：小模型的训练和推理时间通常较短，因为小模型的参数量少、层数浅，可以更快地完成计算。相反，大模型需要更多的计算资源和时间来训练和推理。精度和效果：大模型通常可以获得更高的精度和效果，因为它们具有更多的参数和自由度，够更准确地拟合数据。但是，小模型也可以获得很好的精度和效果，尤其在数据小模型和大模型的主要区别在于其规模、复杂度和性能方面。规模：模型的参数数量和大小通常比大模型要少，其层数也较浅。大模型通常需要更多的参数，更深的层数，具有更高的复杂度，以获得更好的精度和效果。复杂度资源受限的情况下。可扩展性：小模型通常更易于扩展和部署，因为它们需要的计算资源和存储空间少，可以在资源有限的环境中运行。相反，大模型需要更多的计算资源和存储空间，部署时需要更多的硬件和上下文环境。小模型和大模型都有对应的应用场景。小模型适用于资源受限、对计算速度要求苛刻或用于简单的任务。大模型适用于处理大规模和复杂的任务，需要更高的精度和效果。在实际应用中，根据具体的需求和资源限制选择合适的模型。

大模型（LargeLanguageModels,LLM）的主要优势：强大的性能表现高精度与泛化能力：大模型拥有大量参数，能够更精确地拟合复杂的数据分布，从而在处理各种复杂任务时，如自然语言处理、语音识别、图像生成等，展现出更高的准确性和泛化能力。高预测能力：大模型通常能够在大数据集上捕捉更多细节和模式，进而提供更准确的预测和决策支持。比如在金融领域，通过对海量金融数据的学习和分析，大模型可以更精语言和文本，与用户进行更加自然、智能的交互。无论是智能客服、语音助手还是聊天机器人等应用，大模型都可以为用户提供更加个性化、精准和高效的服务，提升用户的使用体验。满足多样化需求：通过对不同类型数据的学习和理解，大模型可以更好地满足用户多样化的需求。例如在内容推荐领域，根据用户的兴趣、偏好和行为数据，为用户提供更加精准、个性化的内容推荐，让用户更容易找到自己感兴趣的信息。准地预测市场趋势、风险评估等，帮助投资者做出更明智的决策。丰富的应用场景广泛适用性：大模型具有很强的通用性和可扩展性，可以根据不同的需求和应用场景进行定制和改造，从而适用于众多领域。赋能行业升级：能够

大模型（LargeLanguageModels,LLM）的主要优势：强大的性能表现高精度与泛化能力：大模型拥有大量参数，能够更精确地拟合复杂的数据分布，从而在处理各种复杂任务时，如自然语言处理、语音识别、图像生成等，展现出更高的准确性和泛化能力。高预测能力：大模型通常能够在大数据集上捕捉更多细节和模式，进而提供更准确的预测和决策支持。比如在金融领域，通过对海量金融数据的学习和分析，大模型可以更精语言和文本，与用户进行更加自然、智能的交互。无论是智能客服、语音助手还是聊天机器人等应用，大模型都可以为用户提供更加个性化、精准和高效的服务，提升用户的使用体验。满足多样化需求：通过对不同类型数据的学习和理解，大模型可以更好地满足用户多样化的需求。例如在内容推荐领域，根据用户的兴趣、偏好和行为数据，为用户提供更加精准、个性化的内容推荐，让用户更容易找到自己感兴趣的信息。准地预测市场趋势、风险评估等，帮助投资者做出更明智的决策。丰富的应用场景广泛适用性：大模型具有很强的通用性和可扩展性，可以根据不同的需求和应用场景进行定制和改造，从而适用于众多领域。赋能行业升级：能够

金融大模型，也被称为金融机器学习模型或金融人工智能模型，利用大数据和机器学习技术进行金领域的预测、风险管理和决策支持等任务的模型。随着金融行业的数字化和数据爆炸式增长，金融大模型的应用越来越广泛。金融大模型的应用主要包括以下几个方面：风险管理：金融大模型可以通过分析历史数据和实时数据，对金融市场中的风险进行预测和识别。比如，通过对过去的金融危机事件进行分析，可以利用模型预测未来金融危机的可能性，帮助金融机构制定相应的风险管理策略。另外，金融大模型还可以在交易中实时监测市场风险，并及时发出风险警报。投资决策：金融大模型可以通过对历史数据和市场数据的分析，生成投资决策建议。模型可以识别出市场的组合。金融产品创新：金融大模型可以利用大量的数据进行金融产品的创新和优化。模型可以通过对市场需求和客户行为的分析，提供创新的金融产品设计。比如，利用深度学习模型和自然语言处理技术，可以对客户的文本数据进行情感分析，帮助金融机构设计出满足客户需求的个性化产品。反欺诈和合规风控：金融大模型可以通过对大量的历史交易数据进行分析，识别出潜在的欺诈行为和违规交易。模型可以建立起交易模式的基准，实时监测和识别

服务安装完成后，用户必须安装TDH客户端，才可以在交互界面上执行各个服务的命令行，如beeline、hdfsdfs等。安裝步驟安装过程如下。获取安装包在TranswarpManager界面上点击→下载客户端，下载TDH客户端。选择客户端需要访问的服务解压文件将下载的tdh-client.tar文件放在集群中的任意机器上，然后于该机器上执行如下命令解压文件：tar-xvftdh-client.tar执行成功后文件会被解压至目录TDH-Client中。执行脚本请执行位于目录TDH-Client内的脚本init.sh。sourceTDH-Client/init.sh您可以以任何用户执行该脚本，但是我们建议以root用户身份执行。当以其他用户身份执行时，需要输入root密码。注意，用户必须使用source命令执行该脚本。当新建一个连接到服务的终端session时，都需要重新执行sourceinit.sh，bashinit.sh和./init.sh都不起作用。TDH社区版客户端既可以在集群內也可以在集群外的任意机器上使用。目前只支持Linux环境（CentOS,Ubuntu等），不支持Windo...

配置集群打开客户端浏览器（推荐使用GoogleChrome浏览器），输入安装好的管理节点IP或DNS地址比如http://172.xx.x.xxx:8180/（172.xx.x.xxx是管理节点的IP地址）。访问这个地址，您会看到下面的登录页面。Manager会试着根据您的系统判断您使用的语言，如果当前显示的语言和您想要使用的不同，可以点击右上角的语言图标来选择不同语言。目前Manager支持中文和英文。初次登录以admin的身份登录，密码也是admin。登录后，您需要先接受最终用户协议才可以进行进一步操作。您需要给您的集群设置一个名字。输入集群名字后点击“下一步”：全局设定在这一步，Manager针对配置集群中的节点访问提供了两个选项:DNS配置如果配置集群中的节点可以通过用主机名互相访问，用户必须配置有效的DNS服务器或/etc/hosts文件。否则请选择需要管理工具配置/etc/hosts，TranswarpManager会相应为您配置/etc/hosts文件，然后添加节点。NTP配置NTP主要是用于对计算机的时间同步管理操作，使用NTP服务器可以确保集群中节点时钟同步，您可以指...

6.5.1数据写入概览6.5.2【集成方案】Sqoop对接TDH社区版

2.1关于社区版您可能想要知道的2.2怎么联系到我们？遇到问题怎么办2.3产品资源汇总

硬件环境要求注意：社区版采用自助申请许可证的形式，因此搭建社区版的服务器需要能够连接外网。TranswarpCommunityEdition(简称社区版)提供集群服务来保证服务的高可用性，因此集群系统必须是3台以上服务器组成，每台服务器最低配置如下（仅用于部署hadoop，inceptor，aquila基础组件）：4核心或以上带超线程x86指令集或ARM指令集CPU的服务器8GB以上内存2个100G以上的硬盘做RAID1，作为系统盘4个以上的100GB容量以上的硬盘作为数据存放硬盘2个千兆以上网卡上述配置仅可满足基础组件的安装以及进行基础功能测试，不支持跑批量数据，测试进阶功能等场景，如需体验更多功能或使用更多组件，如Hyperbase/Guardian等，为实现更好的性能请基于自身需求将配置提升至：标准4核心或以上带超线程x86指令集或ARM指令集CPU的服务器32GB以上内存2个300G以上的硬盘做RAID1，作为系统盘4个以上的300GB容量以上的硬盘作为数据存放硬盘2个千兆以上网卡进阶2颗6核心或以上带超线程x86指令集CPU的服务器64GB以上内存6个600GB容量以上的硬盘...

许可证申请您在申请完许可证后可以在许可证页面看到许可证覆盖的产品范围，如果申请完成后又上传了其他的子产品，如Hyperbase，那么您需要再填写一次申请表单申请Hyperbase的许可证。访问星环云官网，注册账号或登录已有账号星环云网址：https://cloud.transwarp.cn/home登录后点击右上角图标，选择创建组织，填写自定义组织名称后，点击保存。回到TDHManager，点击系统管理-许可证页面，点击申请许可证。登录星环云账号进行申请。注意：输入星环云账号，而不是组织名称。申请成功重新返回Manager页面，重启服务方可使用。许可证管理许可证管理页面分为“摘要”和“角色”两个板块。“摘要”板块显示许可服务的健康状态，ServerKey、序列号、当前许可证情况，点击“启动”和“停止”可以启动或者停止许可证集群。“摘要”板块显示当前每一个已安装服务的License类型、版本、节点容量、License到期时间。“角色”板块展示了许可服务的角色运行的节点、每个角色运行的健康状态。查看许可证授权管理如果您已经上传过License,您可以点击“查看/更改许可证”来查看您的Lic...

Waterdrop是为开发人员和数据库管理人员提供的数据库管理工具，可以进行跨平台，可作为InceptorSQL客户端，除了Inceptor还支持并兼容其余多种数据库。它具有有四个主要的功能模块：DatabaseNavigator、SQLEditor、SQLExecutor、DataViewer/Editor，分别用来帮助用户实现数据库管理、SQL编辑、SQL执行、数据操作这四项功能。此外，Waterdrop还提供了一系列数据库开发和ETL工具,例如存储过程测试器,数据导出工具(支持excel,csv,html,xml,json），同源/异源数据库间数据传输等等。为了方便您安装和使用，社区版团队为您准备了安装视频教程，可以与手册内容一起查看:https://transwarp-ce-1253207870.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/TDH-CE-2024-5/%E8%A7%86%E9%A2%91/%E7%A4%BE%E5%8C%BA%E7%89%88%20Waterdrop2.0%20%E4%BD%BF%E7%94%A8%E6%BC%94%E7%A4%BA...

为了方便您接下来的安装使用，社区版团队为您准备了视频教程，可以搭配手册内容一起查看：https://transwarp-ce-1253207870.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/TDH-CE-2024-5/%E8%A7%86%E9%A2%91/%E5%BC%80%E5%8F%91%E7%89%88StellarDB%E5%AE%89%E8%A3%85%E8%A7%86%E9%A2%912024.5.mp4安装教程在安装启动StellarDB社区开发版容器之前，请务必执行dockerps确保环境当前无其他正在运行的开发版容器，如果有，请及时停止以防止后续端口冲突。请务必确保您的安装环境已经配置好了hostname以及/etc/hosts文件，否则hostname和IP地址将无法映射，最终导致安装失败。具体配置方式详见安装前系统配置改动安装流程步骤一将从官网下载下来的产品包上传至安装环境产品包名称：TDH-Stellardb-Standalone-Community-Transwarp-2024.5-X86_64-final.tar.gz步骤二执行下述命令进行解...

QuarkGateway是连接客户端与QuarkServer服务器的一个中间件，是客户请求QuarkServer服务的总入口，它严格按照用户预定义的配置文件，根据用户的不同需求来提供负载均衡、SQL规则路由、高可用（包括超时转发和宕机转发）、Web运维、Inceptor安全（LDAP,KERBEROS）等各项功能。QuarkGateway可以在多个QuarkServer间平衡业务流量，能够有效地为客户端屏蔽掉集群细节，能将不同的SQL类型路由到不同的QuarkServer，并且解决了QuarkServer超时或宕机后无法执行任务的问题，提高了产品的可用性。QuarkGateway的主要功能包括：负载均衡在这种情景下QuarkGateway可以将特定的业务分担给多个QuarkServer，从而实现多个InceptorServer平衡业务流量的功能，完成此项功能的前提是QuarkServer的TAG属性一致。SQL规则路由QuarkGateway基于特定规则，可将不同类型的SQL路由到不同的QuarkServer。高可用性包括超时转发和宕机转发等，QuarkGateway可将超时或者宕机的...

系统磁盘分区要求本章节内容基于社区版推荐的最佳配置展开，即1-2颗4-6核心或以上带超线程x86指令集或ARM指令集CPU的服务器32-64GB以上内存2个300G-600G以上的硬盘做RAID1，作为系统盘4个以上的300G-600G容量以上的硬盘作为数据存放硬盘2个千兆以上网卡如果您的配置当前不满足，且无需进行性能或批量数据测试，可将本章节涉及的配置值适当降低。系统安装和运行需要占用硬盘空间，在安装前操作系统硬盘必须留出300GB空间。对磁盘进行分区时需要遵守以下几点要求：至少要分出swap和加载于“/”的系统分区。推荐系统分区大小为200GB~300GB，并将该分区挂载到/目录。请在某数据盘上为KunDB预留不小于200GB的空间，并将KunDB的datadir设置为该数据盘的某个目录（例如/mnt/disk1/kundbdata/）。推荐把每个物理磁盘挂载在/mnt/disknn(nn为1至2位的数字)上不同的挂载点。建议使用EXT4文件系统。每个这样的目录会被管理节点自动配置为HDFSDataNode的数据目录。HDFSDataNode的数据目录不能放在系统分区，以避免空间不...