电力大模型是啥

电力大模型是指应用于电力系统领域的大型预训练模型。它可以通过大规模的电力数据进行预训练，从而学习到电力系统相关的知识和特征表示。电力大模型可以通过对实时监测数据、历史数据和现有电力知识进行综合分析，提供精确的预测、优化和控制方案，帮助电力系统运营者进行决策和管理。电力大模型可以应用于多个领域和任务，包括电力负荷预测、电力市场分析、电网故障诊断、能源消耗优化等。通过使用电力大模型，可以提高电力系统的安全性、可靠性和效率，优化能源利用和供需平衡，降低能源成本和排放量，促进可持续能源发展等。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，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。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

电力大模型是指应用于电力系统领域的大型预训练模型。它可以通过大规模的电力数据进行预训练，从而学习到电力系统相关的知识和特征表示。电力大模型可以通过对实时监测数据、历史数据和现有电力知识进行综合分析，提供精确的预测、优化和控制方案，帮助电力系统运营者进行决策和管理。电力大模型可以应用于多个领域和任务，包括电力负荷预测、电力市场分析、电网故障诊断、能源消耗优化等。通过使用电力大模型，可以提高电力系统的安全性、可靠性和效率，优化能源利用和供需平衡，降低能源成本和排放量，促进可持续能源发展等。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，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。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

电力是现代工业和社会发展的关键能源，其可靠性、可持续性和安全性等方面的需求日益增，而电力大数据技术的应用已经成为实现电力产业转型升级的必要手段之一。电力大数据是通集成、分析、挖掘和利用电力行业相关工具来指导电力系统的决策和运行，通过大规模、高精度、实时数据管理，以实现电网的稳定运行和高效维护。同时，对于电力需求预测而言，电力大数据可以提高电力行业的效率和透明度，建立更为准确的需求预测模型，对于数据，挖掘出潜在的信息，并将其转化为管理和决策过程中的有值的见解。电力大数据的应用范围包括电网自动化、电力需求预测、供应链优化、电力交易、电力场调控等方面。对于电网自动化而言，电力大数据可以作为一个有力电力市场变化提前作出反应。电力大数据还可以作为优化电力供应链的工具，通过对供应链的各种数据进行分析，实现优化、协调、协同和信息共享。在电力交易方面，电力大数据可以为电力市场提供可靠的数据基础，更为细化的信息，运用大数据技术，可以更好地分析交易市场势和趋势，更好的应对新发展形态。电力大数据的应用具有改变电力产业结构的巨大潜力，可以使得传统电力生产和调控模式向现代的、基需求的信息化模式转变。如今，电力

电力是现代工业和社会发展的关键能源，其可靠性、可持续性和安全性等方面的需求日益增，而电力大数据技术的应用已经成为实现电力产业转型升级的必要手段之一。电力大数据是通集成、分析、挖掘和利用电力行业相关工具来指导电力系统的决策和运行，通过大规模、高精度、实时数据管理，以实现电网的稳定运行和高效维护。同时，对于电力需求预测而言，电力大数据可以提高电力行业的效率和透明度，建立更为准确的需求预测模型，对于数据，挖掘出潜在的信息，并将其转化为管理和决策过程中的有值的见解。电力大数据的应用范围包括电网自动化、电力需求预测、供应链优化、电力交易、电力场调控等方面。对于电网自动化而言，电力大数据可以作为一个有力电力市场变化提前作出反应。电力大数据还可以作为优化电力供应链的工具，通过对供应链的各种数据进行分析，实现优化、协调、协同和信息共享。在电力交易方面，电力大数据可以为电力市场提供可靠的数据基础，更为细化的信息，运用大数据技术，可以更好地分析交易市场势和趋势，更好的应对新发展形态。电力大数据的应用具有改变电力产业结构的巨大潜力，可以使得传统电力生产和调控模式向现代的、基需求的信息化模式转变。如今，电力

电力系统中，设备的稳定运行是保障电力供应的基础。传统的设备运维方式主要依赖人工巡检和定期维护，这种方式不仅效率低下，而且难以提前发现潜在的故障隐患。大模型的出现，为电力设备运维带来了革命性的变化。通过复杂问题时可能存在知识不足或不准确的情况。大模型智能客服利用自然语言处理技术，能够理解客户的问题，并快速准确地给出回答。它可以对接电力企业的知识库，获取电力业务知识、政策法规、常见问题解答等信息，为客户提供全面、准确的服务。无论是电费查询、用电政策咨询、故障报修还是节能建议，智能客服都能应对自如。大模型入局，电力行业缘何心动？在数字化浪潮下，大模型已成为众多行业转型升级的关键驱动力。从互联网到金融，从医疗到教育，大模型的应用无处不在，正深刻改变着各行业的运作模式和发展轨迹。据相关数据显示，中国大模型行业市场涵盖自然语言处理、计算机视觉等多个应用领域，其发展势头迅猛，潜力巨大。在这样的大背景下，电力行业也敏锐地捕捉到了大模型带来的机遇，积极探索其在电力领域的应用。电力行业作为国民经济的重要支柱，正面临着从传统运营向数智化管理的深刻转变。随着能源结构的调整和电力需求的不断增长，电力系统的复杂性日益增加，传统的技术手段和管理模式已难以满足行业发展的需求。而大模型凭借其强大的数据分析、处理和

电力系统中，设备的稳定运行是保障电力供应的基础。传统的设备运维方式主要依赖人工巡检和定期维护，这种方式不仅效率低下，而且难以提前发现潜在的故障隐患。大模型的出现，为电力设备运维带来了革命性的变化。通过复杂问题时可能存在知识不足或不准确的情况。大模型智能客服利用自然语言处理技术，能够理解客户的问题，并快速准确地给出回答。它可以对接电力企业的知识库，获取电力业务知识、政策法规、常见问题解答等信息，为客户提供全面、准确的服务。无论是电费查询、用电政策咨询、故障报修还是节能建议，智能客服都能应对自如。大模型入局，电力行业缘何心动？在数字化浪潮下，大模型已成为众多行业转型升级的关键驱动力。从互联网到金融，从医疗到教育，大模型的应用无处不在，正深刻改变着各行业的运作模式和发展轨迹。据相关数据显示，中国大模型行业市场涵盖自然语言处理、计算机视觉等多个应用领域，其发展势头迅猛，潜力巨大。在这样的大背景下，电力行业也敏锐地捕捉到了大模型带来的机遇，积极探索其在电力领域的应用。电力行业作为国民经济的重要支柱，正面临着从传统运营向数智化管理的深刻转变。随着能源结构的调整和电力需求的不断增长，电力系统的复杂性日益增加，传统的技术手段和管理模式已难以满足行业发展的需求。而大模型凭借其强大的数据分析、处理和

电力系统中，设备的稳定运行是保障电力供应的基础。传统的设备运维方式主要依赖人工巡检和定期维护，这种方式不仅效率低下，而且难以提前发现潜在的故障隐患。大模型的出现，为电力设备运维带来了革命性的变化。通过复杂问题时可能存在知识不足或不准确的情况。大模型智能客服利用自然语言处理技术，能够理解客户的问题，并快速准确地给出回答。它可以对接电力企业的知识库，获取电力业务知识、政策法规、常见问题解答等信息，为客户提供全面、准确的服务。无论是电费查询、用电政策咨询、故障报修还是节能建议，智能客服都能应对自如。大模型入局，电力行业缘何心动？在数字化浪潮下，大模型已成为众多行业转型升级的关键驱动力。从互联网到金融，从医疗到教育，大模型的应用无处不在，正深刻改变着各行业的运作模式和发展轨迹。据相关数据显示，中国大模型行业市场涵盖自然语言处理、计算机视觉等多个应用领域，其发展势头迅猛，潜力巨大。在这样的大背景下，电力行业也敏锐地捕捉到了大模型带来的机遇，积极探索其在电力领域的应用。电力行业作为国民经济的重要支柱，正面临着从传统运营向数智化管理的深刻转变。随着能源结构的调整和电力需求的不断增长，电力系统的复杂性日益增加，传统的技术手段和管理模式已难以满足行业发展的需求。而大模型凭借其强大的数据分析、处理和

，帮助用户降低用电成本；在电力故障发生时，基于大数据的智能诊断系统能够迅速定位故障点，大大缩短停电时间，让我们的生活不受影响。电力大数据：解锁能源新视界那么，究竟什么是电力大数据呢？简单来说，电力大数据是分析，以支持控制决策。电力大数据的价值密度低也是其显著特点之一。电网生产领域的检测监测数据、电网运行数据，所采集的绝大部分都是正常数据，价值比较大的却是极少量的异常数据，异常数据是状态检修的最重采取措施，避免事故的发生。在电力负荷预测领域，电力大数据同样发挥着不可替代的作用。通过对历史用电数据的深度挖掘，结合气象数据、节假日信息、经济发展趋势等多维度因素，运用先进的数据分析算法和机器学习模型在当今数字化浪潮汹涌澎湃的时代，大数据宛如一股无形却强大的力量，渗透到社会的每一个角落，深刻地改变着我们的生活与工作方式。而在能源领域，电力大数据正悄然崛起，成为推动行业变革与发展的关键力量，如同一位默默耕耘的幕后英雄，为电力行业的智能化转型与高效运营发挥着不可替代的重要作用。从宏观层面来看，电力大数据的重要性不言而喻。它就像一面镜子，清晰地映照出宏观经济的运行态势。通过对电力大数据的深入分析

，帮助用户降低用电成本；在电力故障发生时，基于大数据的智能诊断系统能够迅速定位故障点，大大缩短停电时间，让我们的生活不受影响。电力大数据：解锁能源新视界那么，究竟什么是电力大数据呢？简单来说，电力大数据是分析，以支持控制决策。电力大数据的价值密度低也是其显著特点之一。电网生产领域的检测监测数据、电网运行数据，所采集的绝大部分都是正常数据，价值比较大的却是极少量的异常数据，异常数据是状态检修的最重采取措施，避免事故的发生。在电力负荷预测领域，电力大数据同样发挥着不可替代的作用。通过对历史用电数据的深度挖掘，结合气象数据、节假日信息、经济发展趋势等多维度因素，运用先进的数据分析算法和机器学习模型在当今数字化浪潮汹涌澎湃的时代，大数据宛如一股无形却强大的力量，渗透到社会的每一个角落，深刻地改变着我们的生活与工作方式。而在能源领域，电力大数据正悄然崛起，成为推动行业变革与发展的关键力量，如同一位默默耕耘的幕后英雄，为电力行业的智能化转型与高效运营发挥着不可替代的重要作用。从宏观层面来看，电力大数据的重要性不言而喻。它就像一面镜子，清晰地映照出宏观经济的运行态势。通过对电力大数据的深入分析

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...

OverviewAclusterisaHippoCloudinstanceassociatedwithspecificcomputingresources.Youcancreaterelatedtables,insertcorrespondingdata,andcompleteproductexperiencewithinacluster.Beforeyouusethedemoenvironment,youneedtocreateacluster.CreateClusterYouneedtogotothespecificproject.Iftherearenoclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'Createcluster'buttonbelowtheclustercreationguidancepagetoentertheclustercreation.Ifthereareclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'+Cluster'buttonabovetheclusterlist...

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。...

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•...

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。

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：

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"}...

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":...

OverviewUnstructureddatamanagementismoreimportantthaneverduetotheriseofbigdata.Managingandgleaningbusinessvaluefromunstructureddataisofutmostimportancetoenterprisestoday.Advancementsinmachinelearning,aswellasdeeplearning,technologiesnowenableorganizationstoefficientlyaddressunstructureddataandimprovequalityassuranceefforts.Inthefieldofartificialintelligenceormachinelearning,embeddingsandvectordatabaseshavebecomeincreasinglyimportantfortacklingawiderangeofproblems.Thesetechniquesareusedtorepresen...

ThistutorialwillguideyouthroughthefollowingtaskswithinHippoCloud:EstablishingatablePerusingthetableIncorporatingdataExecutingsearchoperationsEliminatingrowsDissolvingthetableBeforeyoustartInthisguide,wewillbeutilizingthePythonAPI.Priortocommencement,ensurethatyouhave:RegisteredforaHippoCloudaccount.SubscribedtothecomplimentaryplanandestablishedatrialclusterwithinHippoCloud,orsubscribedtothestandard/enterpriseplansandconstructedadedicatedcluster.IfyouanticipateemployingPythonfordevelopment,ascert...