主流大模型的特点

AI大模型的特点是参数规模大、通用性和泛化能力强，采用预训练和微调结合的方式，有高效的推理和生成能力、多任务适应性。大规模参数：通常包含数亿到数千亿个参数。这些大量的参数使模型具备强大的表征能力，能够捕捉数据中的复杂模式和细微差异，从而可以从数据中学到更复杂的知识结构，以应对各种复杂任务。强大的通用性和泛化能力：预训练后的AI大模型具有广泛的适用性，能胜任多种不同类型的任务，如文本生成、翻译：先在大规模的通用数据集上进行无监督的预训练，让模型学习到广泛的语言知识和数据中的一般模式与结构。之后在特定任务的小规模有监督数据上进行微调，使模型能够更好地适应具体任务的要求，从而在特定领域内表现更优异，实现从通用任务到专业任务的良好迁移。高效的推理与生成能力：基于自注意力机制等技术，AI大模型在生成文本时能够参考输入文本中的每个词，并根据词的相关性生成合理的后续词语，从而生成连贯、具有逻辑性的文本AI大模型还具备多模态能力，能够同时处理文本、图像、视频等多种输入数据形式，实现跨模态的任务，如文本生成图像、图像描述生成等，极大地扩展了其应用场景。数据和算力需求大：训练AI大模型需要海量的高质量

大模型时代指的是当前人工智能领域中，大规模预训练模型成为主流技术趋势的时期。在这一时代，大模型凭借其强大的泛化能力和对复杂任务的处理能力，正在深刻改变自然语言处理、计算机视觉等多个AI领域的研究和应用方向。其具有以下特点和影响：大模型技术特点大规模参数：大模型通常具有数亿甚至数千亿的参数，这使得模型能够学习到更丰富的语言或图像等数据中的模式和特征，从而具备更强的表达能力和泛化能力。多模态融合：从单纯的文本数据扩展到图片、视频等多模态语料信息的综合应用。例如，一些大模型可以同时处理图像和文本输入，实现更全面、更深入的理解和生成。强大的适应性和可塑性：能够适应多种任务和领域，通过微调或迁移学习等方式，可以快速应用于不同的具体任务和行业场景，如自然语言处理中的文本生成、翻译、问答，以及计算机视觉中的图像识别、分类等。大模型产业影响推动行业升级：大模型正推动着各行各业实现转型升级，如金融领域的风险评估、智能客服、投资决策等方面，通过大模型可以更准确地分析数据和预测市场趋势；医疗领域的疾病诊断、药物研发、医学影像分析等，借助大模型能够提高诊断的准确性和效率。促进产业生态的形成：包括芯片制造商

大模型时代指的是当前人工智能领域中，大规模预训练模型成为主流技术趋势的时期。在这一时代，大模型凭借其强大的泛化能力和对复杂任务的处理能力，正在深刻改变自然语言处理、计算机视觉等多个AI领域的研究和应用方向。其具有以下特点和影响：大模型技术特点大规模参数：大模型通常具有数亿甚至数千亿的参数，这使得模型能够学习到更丰富的语言或图像等数据中的模式和特征，从而具备更强的表达能力和泛化能力。多模态融合：从单纯的文本数据扩展到图片、视频等多模态语料信息的综合应用。例如，一些大模型可以同时处理图像和文本输入，实现更全面、更深入的理解和生成。强大的适应性和可塑性：能够适应多种任务和领域，通过微调或迁移学习等方式，可以快速应用于不同的具体任务和行业场景，如自然语言处理中的文本生成、翻译、问答，以及计算机视觉中的图像识别、分类等。大模型产业影响推动行业升级：大模型正推动着各行各业实现转型升级，如金融领域的风险评估、智能客服、投资决策等方面，通过大模型可以更准确地分析数据和预测市场趋势；医疗领域的疾病诊断、药物研发、医学影像分析等，借助大模型能够提高诊断的准确性和效率。促进产业生态的形成：包括芯片制造商

大模型时代指的是当前人工智能领域中，大规模预训练模型成为主流技术趋势的时期。在这一时代，大模型凭借其强大的泛化能力和对复杂任务的处理能力，正在深刻改变自然语言处理、计算机视觉等多个AI领域的研究和应用方向。其具有以下特点和影响：大模型技术特点大规模参数：大模型通常具有数亿甚至数千亿的参数，这使得模型能够学习到更丰富的语言或图像等数据中的模式和特征，从而具备更强的表达能力和泛化能力。多模态融合：从单纯的文本数据扩展到图片、视频等多模态语料信息的综合应用。例如，一些大模型可以同时处理图像和文本输入，实现更全面、更深入的理解和生成。强大的适应性和可塑性：能够适应多种任务和领域，通过微调或迁移学习等方式，可以快速应用于不同的具体任务和行业场景，如自然语言处理中的文本生成、翻译、问答，以及计算机视觉中的图像识别、分类等。大模型产业影响推动行业升级：大模型正推动着各行各业实现转型升级，如金融领域的风险评估、智能客服、投资决策等方面，通过大模型可以更准确地分析数据和预测市场趋势；医疗领域的疾病诊断、药物研发、医学影像分析等，借助大模型能够提高诊断的准确性和效率。促进产业生态的形成：包括芯片制造商

AI大模型的特点是参数规模大、通用性和泛化能力强，采用预训练和微调结合的方式，有高效的推理和生成能力、多任务适应性。大规模参数：通常包含数亿到数千亿个参数。这些大量的参数使模型具备强大的表征能力，能够捕捉数据中的复杂模式和细微差异，从而可以从数据中学到更复杂的知识结构，以应对各种复杂任务。强大的通用性和泛化能力：预训练后的AI大模型具有广泛的适用性，能胜任多种不同类型的任务，如文本生成、翻译：先在大规模的通用数据集上进行无监督的预训练，让模型学习到广泛的语言知识和数据中的一般模式与结构。之后在特定任务的小规模有监督数据上进行微调，使模型能够更好地适应具体任务的要求，从而在特定领域内表现更优异，实现从通用任务到专业任务的良好迁移。高效的推理与生成能力：基于自注意力机制等技术，AI大模型在生成文本时能够参考输入文本中的每个词，并根据词的相关性生成合理的后续词语，从而生成连贯、具有逻辑性的文本AI大模型还具备多模态能力，能够同时处理文本、图像、视频等多种输入数据形式，实现跨模态的任务，如文本生成图像、图像描述生成等，极大地扩展了其应用场景。数据和算力需求大：训练AI大模型需要海量的高质量

AI大模型的特点是参数规模大、通用性和泛化能力强，采用预训练和微调结合的方式，有高效的推理和生成能力、多任务适应性。大规模参数：通常包含数亿到数千亿个参数。这些大量的参数使模型具备强大的表征能力，能够捕捉数据中的复杂模式和细微差异，从而可以从数据中学到更复杂的知识结构，以应对各种复杂任务。强大的通用性和泛化能力：预训练后的AI大模型具有广泛的适用性，能胜任多种不同类型的任务，如文本生成、翻译：先在大规模的通用数据集上进行无监督的预训练，让模型学习到广泛的语言知识和数据中的一般模式与结构。之后在特定任务的小规模有监督数据上进行微调，使模型能够更好地适应具体任务的要求，从而在特定领域内表现更优异，实现从通用任务到专业任务的良好迁移。高效的推理与生成能力：基于自注意力机制等技术，AI大模型在生成文本时能够参考输入文本中的每个词，并根据词的相关性生成合理的后续词语，从而生成连贯、具有逻辑性的文本AI大模型还具备多模态能力，能够同时处理文本、图像、视频等多种输入数据形式，实现跨模态的任务，如文本生成图像、图像描述生成等，极大地扩展了其应用场景。数据和算力需求大：训练AI大模型需要海量的高质量

大模型一体机：预置主流开源大模型在人工智能技术飞速发展的今天，大型语言模型已成为推动行业变革的重要力量。然而，对于许多企业和开发者来说，部署和使用这些先进模型仍面临诸多挑战。正是在这样的背景下，"大模型一体机"应运而生，它将主流开源大模型预置在专用硬件设备中，为用户提供了一种有效便捷的AI解决方案。大模型一体机本质上是一种集成了硬件、软件和预训练模型的综合系统。与传统的云计算服务不同，它将计算能力直接部署在用户本地，同时避免了从零开始配置环境的复杂过程。这种"开箱即用"的特性特别适合那些希望快速应用AI技术但又缺乏专业技术团队的组织机构。目前市场上主流的大模型一体机通常会预装多个知名的开源大模型。这些模型经过优化后，能够在一体机硬件上有效运行，平衡了性能与资源消耗之间的关系。从技术架构来看，大模型一体机通常采用模块化设计。硬件部分包含高性能GPU或TPU加速器、大容量内存和存储系统；软件层面则集成了模型推理框架、API接口和管理工具。更重要的是，许多产品还提供了模型微调功能，允许用户使用自己的数据对预置模型进行定制化训练，使其更贴合特定业务需求。在实际应用场景中，大模型一体机展现出

大模型一体机：预置主流开源大模型在人工智能技术飞速发展的今天，大型语言模型已成为推动行业变革的重要力量。然而，对于许多企业和开发者来说，部署和使用这些先进模型仍面临诸多挑战。正是在这样的背景下，"大模型一体机"应运而生，它将主流开源大模型预置在专用硬件设备中，为用户提供了一种有效便捷的AI解决方案。大模型一体机本质上是一种集成了硬件、软件和预训练模型的综合系统。与传统的云计算服务不同，它将计算能力直接部署在用户本地，同时避免了从零开始配置环境的复杂过程。这种"开箱即用"的特性特别适合那些希望快速应用AI技术但又缺乏专业技术团队的组织机构。目前市场上主流的大模型一体机通常会预装多个知名的开源大模型。这些模型经过优化后，能够在一体机硬件上有效运行，平衡了性能与资源消耗之间的关系。从技术架构来看，大模型一体机通常采用模块化设计。硬件部分包含高性能GPU或TPU加速器、大容量内存和存储系统；软件层面则集成了模型推理框架、API接口和管理工具。更重要的是，许多产品还提供了模型微调功能，允许用户使用自己的数据对预置模型进行定制化训练，使其更贴合特定业务需求。在实际应用场景中，大模型一体机展现出

大模型一体机：预置主流开源大模型在人工智能技术飞速发展的今天，大型语言模型已成为推动行业变革的重要力量。然而，对于许多企业和开发者来说，部署和使用这些先进模型仍面临诸多挑战。正是在这样的背景下，"大模型一体机"应运而生，它将主流开源大模型预置在专用硬件设备中，为用户提供了一种有效便捷的AI解决方案。大模型一体机本质上是一种集成了硬件、软件和预训练模型的综合系统。与传统的云计算服务不同，它将计算能力直接部署在用户本地，同时避免了从零开始配置环境的复杂过程。这种"开箱即用"的特性特别适合那些希望快速应用AI技术但又缺乏专业技术团队的组织机构。目前市场上主流的大模型一体机通常会预装多个知名的开源大模型。这些模型经过优化后，能够在一体机硬件上有效运行，平衡了性能与资源消耗之间的关系。从技术架构来看，大模型一体机通常采用模块化设计。硬件部分包含高性能GPU或TPU加速器、大容量内存和存储系统；软件层面则集成了模型推理框架、API接口和管理工具。更重要的是，许多产品还提供了模型微调功能，允许用户使用自己的数据对预置模型进行定制化训练，使其更贴合特定业务需求。在实际应用场景中，大模型一体机展现出

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•...

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：

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

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"}...

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。...

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

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。

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

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...