LLMOps平台

星环无涯·问知
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LLMOps平台 更多内容

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开发同工作。LLMOps包括LLM开发生命周期中的实验、迭代、部署和持续改进。LLMOps有哪些优势?LLMOps的主要优势在于效率、可扩展性和降低风险。效率:LLMOps使数据团队能够实现更快的模型和管道开发,交付更高质量的模型,并更快地部署到生产中。可扩展性:LLMOps还具有巨大的可扩展性和管理能力,可对数千个模型进行监督、控制、管理和监控,以实现持续集成、持续交付和持续部署。具体来说,LLMOps提供了LLM管道的可重复性,使数据团队之间的协作更加紧密,减少了与DevOps和IT的冲突,并加快了发布速度。降低风险:LLM通常需要监管审查,而LLMOps可以提高透明度,更快地响应此类要求,并确保更
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开发同工作。LLMOps包括LLM开发生命周期中的实验、迭代、部署和持续改进。LLMOps有哪些优势?LLMOps的主要优势在于效率、可扩展性和降低风险。效率:LLMOps使数据团队能够实现更快的模型和管道开发,交付更高质量的模型,并更快地部署到生产中。可扩展性:LLMOps还具有巨大的可扩展性和管理能力,可对数千个模型进行监督、控制、管理和监控,以实现持续集成、持续交付和持续部署。具体来说,LLMOps提供了LLM管道的可重复性,使数据团队之间的协作更加紧密,减少了与DevOps和IT的冲突,并加快了发布速度。降低风险:LLM通常需要监管审查,而LLMOps可以提高透明度,更快地响应此类要求,并确保更
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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开发同工作。LLMOps包括LLM开发生命周期中的实验、迭代、部署和持续改进。LLMOps有哪些优势?LLMOps的主要优势在于效率、可扩展性和降低风险。效率:LLMOps使数据团队能够实现更快的模型和管道开发,交付更高质量的模型,并更快地部署到生产中。可扩展性:LLMOps还具有巨大的可扩展性和管理能力,可对数千个模型进行监督、控制、管理和监控,以实现持续集成、持续交付和持续部署。具体来说,LLMOps提供了LLM管道的可重复性,使数据团队之间的协作更加紧密,减少了与DevOps和IT的冲突,并加快了发布速度。降低风险:LLM通常需要监管审查,而LLMOps可以提高透明度,更快地响应此类要求,并确保更
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开发同工作。LLMOps包括LLM开发生命周期中的实验、迭代、部署和持续改进。LLMOps有哪些优势?LLMOps的主要优势在于效率、可扩展性和降低风险。效率:LLMOps使数据团队能够实现更快的模型和管道开发,交付更高质量的模型,并更快地部署到生产中。可扩展性:LLMOps还具有巨大的可扩展性和管理能力,可对数千个模型进行监督、控制、管理和监控,以实现持续集成、持续交付和持续部署。具体来说,LLMOps提供了LLM管道的可重复性,使数据团队之间的协作更加紧密,减少了与DevOps和IT的冲突,并加快了发布速度。降低风险:LLM通常需要监管审查,而LLMOps可以提高透明度,更快地响应此类要求,并确保更
LLMOps平台的出现是因为业务用户已经开始使用ChatGPT等GPT模型的语言生成功能,并且大型语言模型(LLM)应用程序正在增加。为了从这些趋势中受益,企业可以通过开发新的基础模型或微调现有的LLM。LLMOps平台则能够促进这些活动,降低运营成本,并使较少的技术人员能够完成这些任务。LLMOps是一种特定类型的机器学习操作(MLOps),它提供了构建和部署LLM所需的基础结构和工具。LLMOps解决了LLM的整个生命周期管理问题,包括训练、评估微调(针对特定任务或领域优化模型)、部署、监测和运营等。LLMOps平台应该提供典型的MLOps功能,包括数据管理、模型训练、模型测试、部署监控以及增强的性能等。LLMOps能够处理从数据准备到管道生产的各个方面。采用LLMOps的有效步骤包括数据管理与安全、模型管理、部署、监控和护等。星环大语言模型运营平台-SophonLLMOps为了帮助和可观测性、安全性和合规性支持等。LLMOps带来了许多优势,包括提高效率、无缝的可扩展性、降低风险、与数据运营的集成、更快的迭代和反馈循环、简化协作、改进的安全性和隐私性、超参数调优、更好的资源分配
行业资讯
什么是LLMOps
什么是LLMOpsLLMOps指的是LargeLanguageModelOperations,是指在大型自然语言模型的开发、训练、优化和部署过程中,需要进行的一系列运营活动。LLMOps包括了各种技术和工具,如自动化数据处理、云计算、容器化部署、模型监控等,以确保自然语言模型在生产环境中的稳定性、可扩展性和性能。LLMOps旨在解决在大型自然语言模型中面临的挑战,包括数据准备、模型优化、部署和运行等,以确保模型在实际应用中的高效性和可靠性。由于自然语言处理和自然语言生成等应用的需求不断增加,LLMOps已经成为了自然语言处理领域中的一个热门话题,并得到了越来越多的研究和关注和企业应用之间,存在着巨大的差距,需要通过LLMOps工具链来改造和优化现有的通用大模型,形成真正能够在某个行业内专精的领域大模型,真正让大语言模型技术更好地服务企业。为了帮助企业用户基于大模型构建
LLMOps平台的出现是因为业务用户已经开始使用ChatGPT等GPT模型的语言生成功能,并且大型语言模型(LLM)应用程序正在增加。为了从这些趋势中受益,企业可以通过开发新的基础模型或微调现有的LLM。LLMOps平台则能够促进这些活动,降低运营成本,并使较少的技术人员能够完成这些任务。LLMOps是一种特定类型的机器学习操作(MLOps),它提供了构建和部署LLM所需的基础结构和工具。LLMOps解决了LLM的整个生命周期管理问题,包括训练、评估微调(针对特定任务或领域优化模型)、部署、监测和运营等。LLMOps平台应该提供典型的MLOps功能,包括数据管理、模型训练、模型测试、部署监控以及增强的性能等。LLMOps能够处理从数据准备到管道生产的各个方面。采用LLMOps的有效步骤包括数据管理与安全、模型管理、部署、监控和护等。星环大语言模型运营平台-SophonLLMOps为了帮助和可观测性、安全性和合规性支持等。LLMOps带来了许多优势,包括提高效率、无缝的可扩展性、降低风险、与数据运营的集成、更快的迭代和反馈循环、简化协作、改进的安全性和隐私性、超参数调优、更好的资源分配
LLMOps平台的出现是因为业务用户已经开始使用ChatGPT等GPT模型的语言生成功能,并且大型语言模型(LLM)应用程序正在增加。为了从这些趋势中受益,企业可以通过开发新的基础模型或微调现有的LLM。LLMOps平台则能够促进这些活动,降低运营成本,并使较少的技术人员能够完成这些任务。LLMOps是一种特定类型的机器学习操作(MLOps),它提供了构建和部署LLM所需的基础结构和工具。LLMOps解决了LLM的整个生命周期管理问题,包括训练、评估微调(针对特定任务或领域优化模型)、部署、监测和运营等。LLMOps平台应该提供典型的MLOps功能,包括数据管理、模型训练、模型测试、部署监控以及增强的性能等。LLMOps能够处理从数据准备到管道生产的各个方面。采用LLMOps的有效步骤包括数据管理与安全、模型管理、部署、监控和护等。星环大语言模型运营平台-SophonLLMOps为了帮助和可观测性、安全性和合规性支持等。LLMOps带来了许多优势,包括提高效率、无缝的可扩展性、降低风险、与数据运营的集成、更快的迭代和反馈循环、简化协作、改进的安全性和隐私性、超参数调优、更好的资源分配
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:
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8 性能分析
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。...
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3.3 Cluster
OverviewAclusterisaHippoCloudinstanceassociatedwithspecificcomputingresources.Youcancreaterelatedtables,insertcorrespondingdata,andcompleteproductexperiencewithinacluster.Beforeyouusethedemoenvironment,youneedtocreateacluster.CreateClusterYouneedtogotothespecificproject.Iftherearenoclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'Createcluster'buttonbelowtheclustercreationguidancepagetoentertheclustercreation.Ifthereareclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'+Cluster'buttonabovetheclusterlist...
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10 Hippo 运维
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•...
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2 Quick Start
ThistutorialwillguideyouthroughthefollowingtaskswithinHippoCloud:EstablishingatablePerusingthetableIncorporatingdataExecutingsearchoperationsEliminatingrowsDissolvingthetableBeforeyoustartInthisguide,wewillbeutilizingthePythonAPI.Priortocommencement,ensurethatyouhave:RegisteredforaHippoCloudaccount.SubscribedtothecomplimentaryplanandestablishedatrialclusterwithinHippoCloud,orsubscribedtothestandard/enterpriseplansandconstructedadedicatedcluster.IfyouanticipateemployingPythonfordevelopment,ascert...
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5.7 查询类操作
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"}...
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5.3 写入类操作
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...
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1 Introduction
OverviewUnstructureddatamanagementismoreimportantthaneverduetotheriseofbigdata.Managingandgleaningbusinessvaluefromunstructureddataisofutmostimportancetoenterprisestoday.Advancementsinmachinelearning,aswellasdeeplearning,technologiesnowenableorganizationstoefficientlyaddressunstructureddataandimprovequalityassuranceefforts.Inthefieldofartificialintelligenceormachinelearning,embeddingsandvectordatabaseshavebecomeincreasinglyimportantfortacklingawiderangeofproblems.Thesetechniquesareusedtorepresen...
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5.18 全文检索
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。
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5.10 任务相关
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":...