怎么训练大模型的方法
并优化了语料接入和开发、提示工程、大模型训练、知识抽取和融合、模型管理、应用和智能体构建、应用部署、运维和监控,以及业务效果对齐提升的全链路流程。星环大模型运营平台(Sophon LLMOps)是星环科技推出的企业级大模型全生命周期运营管理平台,旨在赋能企业用户能敏捷、高效、有闭环地将大模型落地到生产和业务中去。Sophon LLMOps打通
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大模型训练方法
大模型训练方法包括预训练、指令微调、强化学习、模型并行与分布式训练、优化器与学习率调整以及模型压缩与量化等,各环节协同助力大模型训练与优化。以下是一些常见的大模型训练方法:预训练数据收集与预处理:当模型规模过大,单个设备无法容纳整个模型时,将模型的不同层或部分分配到不同的设备上进行计算,设备之间需要进行通信以传递中间结果,从而实现对大规模模型的训练。混合并行:结合数据并行和模型并行的方法强化学习(RLHF):让人类对模型生成的结果进行评价和打分,基于这些反馈信息训练一个奖励模型。奖励模型学习预测生成结果的评分,然后在强化学习过程中,利用奖励模型的输出作为奖励信号,引导大模型生成更符合:收集海量的文本、图像、语音等多模态数据。对数据进行清洗,去除不相关、低质量、重复的数据,纠正错误等;进行分词、标记化等操作,将文本转化为模型可处理的格式。预训练任务设计:常见的预训练任务有语言模型任务,设计一系列具有多样性的指令和对应的反馈,引导模型学习更符合用户期望的生成内容。这些指令可以涵盖各种任务场景,如对话生成、代码生成、文本摘要等,使模型能够更好地适应特定任务的要求。微调训练:使用构建

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大模型训练方法
大模型训练方法包括预训练、指令微调、强化学习、模型并行与分布式训练、优化器与学习率调整以及模型压缩与量化等,各环节协同助力大模型训练与优化。以下是一些常见的大模型训练方法:预训练数据收集与预处理:当模型规模过大,单个设备无法容纳整个模型时,将模型的不同层或部分分配到不同的设备上进行计算,设备之间需要进行通信以传递中间结果,从而实现对大规模模型的训练。混合并行:结合数据并行和模型并行的方法强化学习(RLHF):让人类对模型生成的结果进行评价和打分,基于这些反馈信息训练一个奖励模型。奖励模型学习预测生成结果的评分,然后在强化学习过程中,利用奖励模型的输出作为奖励信号,引导大模型生成更符合:收集海量的文本、图像、语音等多模态数据。对数据进行清洗,去除不相关、低质量、重复的数据,纠正错误等;进行分词、标记化等操作,将文本转化为模型可处理的格式。预训练任务设计:常见的预训练任务有语言模型任务,设计一系列具有多样性的指令和对应的反馈,引导模型学习更符合用户期望的生成内容。这些指令可以涵盖各种任务场景,如对话生成、代码生成、文本摘要等,使模型能够更好地适应特定任务的要求。微调训练:使用构建

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大模型训练方法
大模型训练方法包括预训练、指令微调、强化学习、模型并行与分布式训练、优化器与学习率调整以及模型压缩与量化等,各环节协同助力大模型训练与优化。以下是一些常见的大模型训练方法:预训练数据收集与预处理:当模型规模过大,单个设备无法容纳整个模型时,将模型的不同层或部分分配到不同的设备上进行计算,设备之间需要进行通信以传递中间结果,从而实现对大规模模型的训练。混合并行:结合数据并行和模型并行的方法强化学习(RLHF):让人类对模型生成的结果进行评价和打分,基于这些反馈信息训练一个奖励模型。奖励模型学习预测生成结果的评分,然后在强化学习过程中,利用奖励模型的输出作为奖励信号,引导大模型生成更符合:收集海量的文本、图像、语音等多模态数据。对数据进行清洗,去除不相关、低质量、重复的数据,纠正错误等;进行分词、标记化等操作,将文本转化为模型可处理的格式。预训练任务设计:常见的预训练任务有语言模型任务,设计一系列具有多样性的指令和对应的反馈,引导模型学习更符合用户期望的生成内容。这些指令可以涵盖各种任务场景,如对话生成、代码生成、文本摘要等,使模型能够更好地适应特定任务的要求。微调训练:使用构建

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AI大模型训练方法
AI大模型训练方法涉及数据预处理、模型构建、分布式训练、优化技术应用、正则化、学习率调整和迁移学习等关键步骤,以提升模型性能和加速训练过程。AI大模型的训练方法主要包括以下几个关键步骤:数据预处理:对原始数据进行清洗、整理和标注,以符合训练AI大模型的标准和要求。模型构建:设计和调整模型架构,可能需要对基础大模型进行微调或者迁移学习。模型训练:利用准备好的数据集对模型进行训练,评估模型在特定任务上的性能表现,并进行多轮迭代优化,直到模型达到预定的性能指标和精度要求。模型评估:对训练好的模型进行评估,以了解其在训练集和验证集上的表现,并根据评估结果对模型进行调整,如调整模型结构、参数设置等,以提高模型性能。分布式训练:为了加速模型训练,采用数据并行和模型并行等分布式训练技术,以提高计算效率。优化技术:优化算法,在训练过程中自适应地调整学习率,提高模型的收敛速度。正则化和学习率调整:通过引入正则化项降低模型过拟合的风险,并在训练过程中调整学习率以适应模型的表现。迁移学习:利用预训练模型在相关任务上的知识,提高模型在新任务上的表现。

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大模型训练
大模型训练是一种机器学习的方法,通过训练大规模的模型来提高训练速度和减少训练时间。在训练过程中,通常使用并行计算的方法来加速训练。同时,为了处理大规模的数据和模型,需要使用更高效的算法和优化技术,例如数据并行、模型并行、流水线并行和张量并行等。此外,大模型训练还需要考虑存储和网络通信的问题,例如如何有效地存储和传输大规模的数据和模型。在训练过程中,需要使用更多的计算资源和存储资源,因此需要更高效地管理和调度这些资源。随着深度学习和大数据技术的发展,大模型训练已经成为机器学习领域的重要研究方向之一。星环科技大模型训练工具,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

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大模型训练
大模型训练是一种机器学习的方法,通过训练大规模的模型来提高训练速度和减少训练时间。在训练过程中,通常使用并行计算的方法来加速训练。同时,为了处理大规模的数据和模型,需要使用更高效的算法和优化技术,例如数据并行、模型并行、流水线并行和张量并行等。此外,大模型训练还需要考虑存储和网络通信的问题,例如如何有效地存储和传输大规模的数据和模型。在训练过程中,需要使用更多的计算资源和存储资源,因此需要更高效地管理和调度这些资源。随着深度学习和大数据技术的发展,大模型训练已经成为机器学习领域的重要研究方向之一。星环科技大模型训练工具,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

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大模型训练
大模型训练是一种机器学习的方法,通过训练大规模的模型来提高训练速度和减少训练时间。在训练过程中,通常使用并行计算的方法来加速训练。同时,为了处理大规模的数据和模型,需要使用更高效的算法和优化技术,例如数据并行、模型并行、流水线并行和张量并行等。此外,大模型训练还需要考虑存储和网络通信的问题,例如如何有效地存储和传输大规模的数据和模型。在训练过程中,需要使用更多的计算资源和存储资源,因此需要更高效地管理和调度这些资源。随着深度学习和大数据技术的发展,大模型训练已经成为机器学习领域的重要研究方向之一。星环科技大模型训练工具,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

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AI大模型训练方法
AI大模型训练方法涉及数据预处理、模型构建、分布式训练、优化技术应用、正则化、学习率调整和迁移学习等关键步骤,以提升模型性能和加速训练过程。AI大模型的训练方法主要包括以下几个关键步骤:数据预处理:对原始数据进行清洗、整理和标注,以符合训练AI大模型的标准和要求。模型构建:设计和调整模型架构,可能需要对基础大模型进行微调或者迁移学习。模型训练:利用准备好的数据集对模型进行训练,评估模型在特定任务上的性能表现,并进行多轮迭代优化,直到模型达到预定的性能指标和精度要求。模型评估:对训练好的模型进行评估,以了解其在训练集和验证集上的表现,并根据评估结果对模型进行调整,如调整模型结构、参数设置等,以提高模型性能。分布式训练:为了加速模型训练,采用数据并行和模型并行等分布式训练技术,以提高计算效率。优化技术:优化算法,在训练过程中自适应地调整学习率,提高模型的收敛速度。正则化和学习率调整:通过引入正则化项降低模型过拟合的风险,并在训练过程中调整学习率以适应模型的表现。迁移学习:利用预训练模型在相关任务上的知识,提高模型在新任务上的表现。

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AI大模型训练方法
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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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5.8 查看集群信息
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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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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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":...
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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。...