运营商ai大模型

某运营商借助星环科技云原生技术实现了大数据组件、数据库组件以及中间件的容器化部署，以云化多租户的方式开放给集团下属各业务部门、省分公司以及子公司，实现了PaaS平台的互联网化运营和大数据服务的在线自助订购。某运营商容器化大数据能力开放平台的成功建设，昭示了某运营商IT建设取得显著成效，实现了将IT优势转换成市场竞争力的成功转型。

某运营商借助星环科技云原生技术实现了大数据组件、数据库组件以及中间件的容器化部署，以云化多租户的方式开放给集团下属各业务部门、省分公司以及子公司，实现了PaaS平台的互联网化运营和大数据服务的在线自助订购。某运营商容器化大数据能力开放平台的成功建设，昭示了某运营商IT建设取得显著成效，实现了将IT优势转换成市场竞争力的成功转型。

某运营商借助星环科技云原生技术实现了大数据组件、数据库组件以及中间件的容器化部署，以云化多租户的方式开放给集团下属各业务部门、省分公司以及子公司，实现了PaaS平台的互联网化运营和大数据服务的在线自助订购。某运营商容器化大数据能力开放平台的成功建设，昭示了某运营商IT建设取得显著成效，实现了将IT优势转换成市场竞争力的成功转型。

某运营商借助星环科技云原生技术实现了大数据组件、数据库组件以及中间件的容器化部署，以云化多租户的方式开放给集团下属各业务部门、省分公司以及子公司，实现了PaaS平台的互联网化运营和大数据服务的在线自助订购。某运营商容器化大数据能力开放平台的成功建设，昭示了某运营商IT建设取得显著成效，实现了将IT优势转换成市场竞争力的成功转型。

海量的计算能力、存储能力和数据能力，但是在IT架构统一、资源智能调度、大化利用和能力共享方面面临着巨大的挑战。具体体现在以下几个方面：1）IT系统呈“竖井式”发展，运维难度大，跨系统协同困难某运营商）技术对服务器资源进行统一管理，实现资源池化、资源共享。4）大数据能力共享困难，存在重复建设问题某运营商总部有整体的服务器资源，而在总部底下是各个省分公司和子公司，他们希望总部的平台能够为其提供一个具备大数据处理能力的租户环境，这样省分公司和子公司就可以在各自租户上进行自身的数据加工和处理，不需要再自己筹资建设平台。然而某运营商早期在使用大数据技术时，大部分是物理部署Hadoop集群。这种架构本身共享，应用赋能的效果。解决方案星环科技综合利用大数据、云计算、机器学习、深度学习等技术，采用云计算模式进行设计，从IaaS、PaaS、SaaS以及云平台运维等四个方面帮助某运营商建立基于容器云的大数据能力开放平台，并提供技术支持。某运营商大数据能力开放平台总体功能架构图如下：图1：某运营商大数据能力开放平台总体功能架构其中IaaS层主要依托某运营商集团现有服务器资源，为整个能力开放平台建设提供物理

海量的计算能力、存储能力和数据能力，但是在IT架构统一、资源智能调度、大化利用和能力共享方面面临着巨大的挑战。具体体现在以下几个方面：1）IT系统呈“竖井式”发展，运维难度大，跨系统协同困难某运营商）技术对服务器资源进行统一管理，实现资源池化、资源共享。4）大数据能力共享困难，存在重复建设问题某运营商总部有整体的服务器资源，而在总部底下是各个省分公司和子公司，他们希望总部的平台能够为其提供一个具备大数据处理能力的租户环境，这样省分公司和子公司就可以在各自租户上进行自身的数据加工和处理，不需要再自己筹资建设平台。然而某运营商早期在使用大数据技术时，大部分是物理部署Hadoop集群。这种架构本身共享，应用赋能的效果。解决方案星环科技综合利用大数据、云计算、机器学习、深度学习等技术，采用云计算模式进行设计，从IaaS、PaaS、SaaS以及云平台运维等四个方面帮助某运营商建立基于容器云的大数据能力开放平台，并提供技术支持。某运营商大数据能力开放平台总体功能架构图如下：图1：某运营商大数据能力开放平台总体功能架构其中IaaS层主要依托某运营商集团现有服务器资源，为整个能力开放平台建设提供物理

海量的计算能力、存储能力和数据能力，但是在IT架构统一、资源智能调度、大化利用和能力共享方面面临着巨大的挑战。具体体现在以下几个方面：1）IT系统呈“竖井式”发展，运维难度大，跨系统协同困难某运营商）技术对服务器资源进行统一管理，实现资源池化、资源共享。4）大数据能力共享困难，存在重复建设问题某运营商总部有整体的服务器资源，而在总部底下是各个省分公司和子公司，他们希望总部的平台能够为其提供一个具备大数据处理能力的租户环境，这样省分公司和子公司就可以在各自租户上进行自身的数据加工和处理，不需要再自己筹资建设平台。然而某运营商早期在使用大数据技术时，大部分是物理部署Hadoop集群。这种架构本身共享，应用赋能的效果。解决方案星环科技综合利用大数据、云计算、机器学习、深度学习等技术，采用云计算模式进行设计，从IaaS、PaaS、SaaS以及云平台运维等四个方面帮助某运营商建立基于容器云的大数据能力开放平台，并提供技术支持。某运营商大数据能力开放平台总体功能架构图如下：图1：某运营商大数据能力开放平台总体功能架构其中IaaS层主要依托某运营商集团现有服务器资源，为整个能力开放平台建设提供物理

海量的计算能力、存储能力和数据能力，但是在IT架构统一、资源智能调度、大化利用和能力共享方面面临着巨大的挑战。具体体现在以下几个方面：1）IT系统呈“竖井式”发展，运维难度大，跨系统协同困难某运营商）技术对服务器资源进行统一管理，实现资源池化、资源共享。4）大数据能力共享困难，存在重复建设问题某运营商总部有整体的服务器资源，而在总部底下是各个省分公司和子公司，他们希望总部的平台能够为其提供一个具备大数据处理能力的租户环境，这样省分公司和子公司就可以在各自租户上进行自身的数据加工和处理，不需要再自己筹资建设平台。然而某运营商早期在使用大数据技术时，大部分是物理部署Hadoop集群。这种架构本身共享，应用赋能的效果。解决方案星环科技综合利用大数据、云计算、机器学习、深度学习等技术，采用云计算模式进行设计，从IaaS、PaaS、SaaS以及云平台运维等四个方面帮助某运营商建立基于容器云的大数据能力开放平台，并提供技术支持。某运营商大数据能力开放平台总体功能架构图如下：图1：某运营商大数据能力开放平台总体功能架构其中IaaS层主要依托某运营商集团现有服务器资源，为整个能力开放平台建设提供物理

为解决AI落地难的问题，星环科技从用户需求端出发，研发了一款基于云原生架构的企业级AI能力运营平台SophonMLOps，助推AI模型落地。SophonMLOps是基于云原生架构构建的企业级AI能力安全可靠的AI能力运营服务，协助客户规模化管理日益增长的机器学习模型，提升模型使用效率，降低模型集成管理成本，控制模型生产环境风险。SophonMLOps针对企业AI运营的痛点，围绕企业AI模型接入、运营管理、持续训练的全生命周期，分别提供规模化集成管理、高效模型推理、模型监控预警、模型性能评估、隐私安全保障等功能，为企业的AI日常运营插上翅膀。SophonMLOps打通了AI的全生命周期，为企业的各类运营平台，聚焦于机器学习模型全生命周期中的模型管理、模型部署、模型监控预警、模型评估和模型迭代等关键环节。通过统一纳管、统一运维、统一应用、统一监控、统一评估、统一解释，赋予企业客户易用、高效且用户角色搭建了统一的AI协作平台。对于企业而言，MLOps规模化集成管理了多源异构的机器学习模型，并提供高效且保障隐私安全的模型推理、监控预警及性能评估服务；对用户而言，能感受到操作上的快捷，AI应用与部署更是如虎添翼。未来，MLOps将继续迭代更加丰富的功能，赋能企业AI更快、更好地落地。

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

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

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...

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。

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•...

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":...

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

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"}...