多模态处理平台

解锁多模态数据存储与计算平台：AI时代的“超级大脑”多模态数据存储与计算平台是什么？在数字化时代，数据的类型愈发丰富多样。多模态数据，便是包含了文本、图像、音频、视频等多种类型信息的数据。从社交媒体上的图文分享，到电影中的音视频内容，多模态数据在生活中随处可见。例如，你在短视频平台上刷到的一个美食制作视频，其中有食材展示的图像、主播讲解的音频、下方的文字介绍以及动态的视频画面，这就是典型的多模态数据。多模态数据存储与计算平台，简单来说，就是一个能够整合这些不同类型的多模态数据，并为其提供存储和计算服务的平台。它就像是一个超级数据管家，把各种杂乱无章的数据有序地管理起来，还能根据需求对这些数据文本建立索引，当用户输入关键词搜索时，能够迅速从海量网页中找到相关内容。数据计算技术处理多模态数据离不开各种强大的数据计算技术，深度学习和机器学习便是其中的佼佼者。在图像识别领域，基于深度学习的卷积医学影像图像信息，利用SVM算法可以更准确地判断患者的疾病类型。数据融合技术数据融合在多模态数据处理中占据着举足轻重的地位，它能够将不同模态的数据进行有机结合，充分发挥各模态数据的优势，提高数据处理的

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什么是多模态模型？多模态模型是指能够处理和融合多种不同类型数据的模型。这些数据可以包括文本、图像、音频、视频等不同模态的数据。多模态模型在许多应用领域中都发挥着重要作用，例如自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、音频处理、健康医疗等等。在多模态模型中，不同模态的数据被融合在一起，以便同时处理和分析它们。这种融合可以在不同的层面上实现，例如在特征级别或表示级别上。通过将不同模态的数据结合在一起，多模态模型可以获得更好的性能和更丰富的信息。多模态模型的优势在于可以充分利用各种模态的信息，以获得更准确、更全面的结果。同时，多模态模型还可以提高模型的泛化性能，减少过拟合的问题。为帮助企业构建，推动数字经济的可持续发展。无涯是一款面向金融量化领域、超大规模参数量的生成式大语言模型，融合了舆情、资金、人物、空间、上下游等多模态信息，具备强大的理解和生成能力，支持股票、债券、基金、商品等市场事件自己的大模型，星环科技推出了机器学习模型全生命周期管理的工具平台SophonLLMOps，支持从数据接入开发、提示工程、大模型微调、上架部署到应用编排和业务效果对齐的全链路流程，结合自研向量数据库

什么是多模态模型？多模态模型是指能够处理和融合多种不同类型数据的模型。这些数据可以包括文本、图像、音频、视频等不同模态的数据。多模态模型在许多应用领域中都发挥着重要作用，例如自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、音频处理、健康医疗等等。在多模态模型中，不同模态的数据被融合在一起，以便同时处理和分析它们。这种融合可以在不同的层面上实现，例如在特征级别或表示级别上。通过将不同模态的数据结合在一起，多模态模型可以获得更好的性能和更丰富的信息。多模态模型的优势在于可以充分利用各种模态的信息，以获得更准确、更全面的结果。同时，多模态模型还可以提高模型的泛化性能，减少过拟合的问题。为帮助企业构建，推动数字经济的可持续发展。无涯是一款面向金融量化领域、超大规模参数量的生成式大语言模型，融合了舆情、资金、人物、空间、上下游等多模态信息，具备强大的理解和生成能力，支持股票、债券、基金、商品等市场事件自己的大模型，星环科技推出了机器学习模型全生命周期管理的工具平台SophonLLMOps，支持从数据接入开发、提示工程、大模型微调、上架部署到应用编排和业务效果对齐的全链路流程，结合自研向量数据库

什么是多模态模型？多模态模型是指能够处理和融合多种不同类型数据的模型。这些数据可以包括文本、图像、音频、视频等不同模态的数据。多模态模型在许多应用领域中都发挥着重要作用，例如自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、音频处理、健康医疗等等。在多模态模型中，不同模态的数据被融合在一起，以便同时处理和分析它们。这种融合可以在不同的层面上实现，例如在特征级别或表示级别上。通过将不同模态的数据结合在一起，多模态模型可以获得更好的性能和更丰富的信息。多模态模型的优势在于可以充分利用各种模态的信息，以获得更准确、更全面的结果。同时，多模态模型还可以提高模型的泛化性能，减少过拟合的问题。为帮助企业构建，推动数字经济的可持续发展。无涯是一款面向金融量化领域、超大规模参数量的生成式大语言模型，融合了舆情、资金、人物、空间、上下游等多模态信息，具备强大的理解和生成能力，支持股票、债券、基金、商品等市场事件自己的大模型，星环科技推出了机器学习模型全生命周期管理的工具平台SophonLLMOps，支持从数据接入开发、提示工程、大模型微调、上架部署到应用编排和业务效果对齐的全链路流程，结合自研向量数据库

多模态数据治理是指对多种类型、多种来源、多种结构的数据进行有效的管理、存储、处理、分析和应用的过程。以下是多模态数据治理的主要步骤和策略：数据采集与预处理：多模态大数据处理流程的第一步是数据采集，包括文本、图片、视频和音频等不同模态的数据。预处理可能包括数据清洗、去重、归一化等操作，以提升数据的整体质量。数据融合与特征提取：将多源多模态数据整合为统一的数据视图，并进行特征提取，如文本向量、图片的视觉向量、音频的频谱特征等。数据分析与建模：利用数据处理技术和数据分析方法，对多模态数据进行清洗、转换、整合等操作，挖掘数据的价值，为业务提供数据支持。模型训练与优化：训练模型以识别多模态数据中的模式和关联，不断优化模型以提高准确性和效率。结果可视化与应用：将分析结果通过图表、图形或其他视觉格式展示，以便于理解和解释，并将这些结果应用于实际业务中。安全与隐私保护：在多模态数据治理过程中，保护数据的隐私和安全是至关重要的，需要制定数据安全策略，防止数据泄露、篡改和滥用。数据分类与标准化：对多模态数据进行分类，明确数据的类型、格式、来源等信息，制定数据标准化策略，实现数据的规范化管理。数据存储与

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

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。

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

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：

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...

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。...

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...

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•...

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"}...