研发大模型要多少钱

现阶段的发展向走访团进行了汇报和沟通。钱晓处长对星环科技在国产基础软件领域做出的探索和取得的成绩给予了充分肯定。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服务，构建明日数据世界。自成立之初，星环科技就坚持自主研发与技术创新，并实现了多项技术突破。同时，作为一家以上海为总部的企业，星环科技凭借在大数据领域的技术优势和落地应用3月3日，上海市经济和信息化委员会信息化推进处处长钱晓一行莅临星环科技走访调研，星环科技创始人&CEO孙元浩接待了走访团。孙元浩为走访团介绍了星环科技的技术领先性和产品落地情况，并就公司，也深受上海市各级政府与机构的关注和认可。此前，星环科技曾多次入选上海市“专精特新”企业名单、荣获“上海软件和信息技术服务业高成长百家”称号、多次入选“上海市大数据典型案例集”等。在当前基础软件国产化替代的浪潮下，星环科技将继续专注关键核心技术攻关，助推我国大数据产业高水平发展！

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

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

探秘数据科学研发平台：开启数据驱动创新之门在大数据时代，数据已经成为企业和组织的核心资产之一。如何从海量的数据中挖掘出有价值的信息，推动业务创新和决策优化，成为了众多机构面临的关键挑战。数据科学研发到生产环境中，实现数据的实时预测和分析。同时，对模型的性能进行实时监控，及时发现模型漂移和性能下降等问题，并进行相应的调整和优化。三、平台带来的显著优势提高研发效率：通过整合多种工具和技术，减少了数据科学家在数据处理和模型开发过程中的重复性工作，大大缩短了项目周期，提高了研发效率。促进跨领域合作：打破了数据科学家、工程师和业务人员之间的技术壁垒，提供了一个统一的协作平台，使得不同专业背景的人员能够平台应运而生，它为数据科学家、工程师和业务人员提供了一个高效协作的环境，助力数据驱动的创新变革。一、数据科学研发平台是什么数据科学研发平台是一种集成化的工具和服务平台，旨在支持数据科学项目的全生命周期，从数据收集、预处理、分析建模到模型部署和监控。它整合了多种数据处理和分析技术，如机器学习、深度学习、数据挖掘、统计学等，为用户提供一站式的数据科学解决方案。二、核心功能解析数据管理功能：平台具备强大

探秘数据科学研发平台：开启数据驱动创新之门在大数据时代，数据已经成为企业和组织的核心资产之一。如何从海量的数据中挖掘出有价值的信息，推动业务创新和决策优化，成为了众多机构面临的关键挑战。数据科学研发到生产环境中，实现数据的实时预测和分析。同时，对模型的性能进行实时监控，及时发现模型漂移和性能下降等问题，并进行相应的调整和优化。三、平台带来的显著优势提高研发效率：通过整合多种工具和技术，减少了数据科学家在数据处理和模型开发过程中的重复性工作，大大缩短了项目周期，提高了研发效率。促进跨领域合作：打破了数据科学家、工程师和业务人员之间的技术壁垒，提供了一个统一的协作平台，使得不同专业背景的人员能够平台应运而生，它为数据科学家、工程师和业务人员提供了一个高效协作的环境，助力数据驱动的创新变革。一、数据科学研发平台是什么数据科学研发平台是一种集成化的工具和服务平台，旨在支持数据科学项目的全生命周期，从数据收集、预处理、分析建模到模型部署和监控。它整合了多种数据处理和分析技术，如机器学习、深度学习、数据挖掘、统计学等，为用户提供一站式的数据科学解决方案。二、核心功能解析数据管理功能：平台具备强大

随着AI技术的飞速发展，大语言模型（LLM）已成为许多企业和组织实现其业务增长和创新的重要技术和手段。然而，要实现高效、稳定的大模型数据收集、处理和模型训练、部署，并将其应用于具体的业务场景中，还面临着诸多挑战，包括：语料标注和处理、提示工程、大模型训练与微调、模型上架部署、应用链编排等。SophonLLMOps作为星环科技自主研发的一款综合性大模型统一运营管理平台，旨在解决以上问题，为用户打通。SophonLLMOps的发布标志着星环科技在大模型运营管理领域的重要技术突破。作为一家专注于分布式基础软件研发的公司，星环科技将继续致力于为客户提供先进、效率、便捷的AI解决方案，推动人工智能技术的发展和应用，为构建智能化的未来贡献力量。从数据接入、生成、开发和清洗、提示工程、大模型训练、大模型上架部署到大模型应用编排和业务效果对齐的全链路流程，从而实现针对大模型的“数据和分析的持续提升”。功能强大，便捷的大模型运营和应用编排SophonLLMOps平台涵盖了大模型和智能体任务中从数据准备、模型训练、推理部署到监控优化的整个流程。它能够帮助数据科学家解决优化训练推理过程中遇到的复杂工程性问题，使得数据科学家能够将注意力集中在训练

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

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":...

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...

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...

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"}...

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•...

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