国内外大模型应用情况

组件。国内外的应用开始越来越广泛，国外一些大型互联网公司已经部署了Spark。Yahoo是Hadoop的早期主要贡献者，现在也在多个项目中部署使用Spark。国内我们已经在运营商、电商等传统行业部署了2014年4月19日“中国Spark技术峰会”（SparkSummitChina2014）将在北京召开，国内外ApacheSpark社区成员和企业用户将首次齐聚北京。AMPLab，一类是通过PL/SQL进行交互式数据统计和分析，结合可视化工具为用户提供了高速的大数据探索能力。这类应用传统上使用数据仓库，但由于Spark提供了更快的性能和大数据处理能力，使得用户可以快速得到反馈体验更好。另一类应用是做数据挖掘，因为Spark充分利用内存进行缓存，利用DAG消除不必要的步骤，所以比较合适做迭代式的运算。而有相当一部分机器学习算法是通过多次迭代收敛的算法，所以适合用Spark来实现。我们把一些常用的算法并行化用Spark实现，可以从R语言中方便地调用，降低了用户进行数据挖掘的学习成本。-目前企业应用Spark大的困难是什么？我认为技术上目前已经不存在大的困难。我们已经在一些

、技术输出的情况，并对星环科技作为国产基础软件的技术发展实力和广泛应用表示肯定，鼓励星环科技坚持自主研发，掌握核心技术，并不断扩大在国内外的应用，向世界展示中国基础软件的实力。和传统的技术输入不同，星、证券、基金客户提供底层支撑，支持金融领域诸多业务场景的展开。在运输服务领域，星环科技数据平台做底层支撑的洋山港全自动码头项目以全息投影方式向国内外观众展示，充份展现了行业数字化、智能化的发展成果。星环数据+人工智能+容器云商业化应用服务为一体的企业，已经在存储引擎层、计算引擎层、编译器层实现了统一重构，打破了国外企业在大数据基础软件领域的垄断地位，国产自主可控大数据产品帮助国内企业提升业务价值和数据价值科技还为东方航空实现基于子仓位的需求预测，为春秋航空实现成本指数监控，将中国的基础软件应用于运输服务的各领域。星环科技在推动智慧城市、城市级数据中心建设中发挥了国产基础软件的实力。在上海市大数据中心的2020年中国国际服务贸易交易会（以下简称服贸会）现场，商务部副部长王炳南一行在上海市商务委副主任周岚等领导的陪同下到访星环科技展台，了解了星环科技在大数据、人工智能、容器云领域的技术发展和贸易出海

、技术输出的情况，并对星环科技作为国产基础软件的技术发展实力和广泛应用表示肯定，鼓励星环科技坚持自主研发，掌握核心技术，并不断扩大在国内外的应用，向世界展示中国基础软件的实力。和传统的技术输入不同，星、证券、基金客户提供底层支撑，支持金融领域诸多业务场景的展开。在运输服务领域，星环科技数据平台做底层支撑的洋山港全自动码头项目以全息投影方式向国内外观众展示，充份展现了行业数字化、智能化的发展成果。星环数据+人工智能+容器云商业化应用服务为一体的企业，已经在存储引擎层、计算引擎层、编译器层实现了统一重构，打破了国外企业在大数据基础软件领域的垄断地位，国产自主可控大数据产品帮助国内企业提升业务价值和数据价值科技还为东方航空实现基于子仓位的需求预测，为春秋航空实现成本指数监控，将中国的基础软件应用于运输服务的各领域。星环科技在推动智慧城市、城市级数据中心建设中发挥了国产基础软件的实力。在上海市大数据中心的2020年中国国际服务贸易交易会（以下简称服贸会）现场，商务部副部长王炳南一行在上海市商务委副主任周岚等领导的陪同下到访星环科技展台，了解了星环科技在大数据、人工智能、容器云领域的技术发展和贸易出海

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TDH是国内外领先的高性能大数据平台,比开源计算框架性能提升10到100倍。TDH应用范围覆盖各种不同数据量规模的企业,通过内存计算,高效索引,执行优化和高度容错等技术,使平台能够处理PB级数

国内外GPU/NPU（ARM/x86）异构算力的混合部署、资源精细化切分及调度、模型及应用效果评估、全局状态监控及预警。企业既可以直接访星环科技云服务(网址：llmops.wuya-ai.com)，基于企业内部，加速基于大模型的企业级应用快速落地。本篇将聚焦如何基于LLMOps部署DeepSeekR1。1.DeepSeekR1权重文件下载进入SophonLLMOps模型管理模块，选择新建模型-创建版本星环科技SophonLLMOps支持DeepSeekR1全参版本以及蒸馏版本。SophonLLMOps是一款企业级的大模型运营管理平台，支持大/小模型的统一管理、开源及商业化大模型统一纳管、底层满血DeepSeek671B（fp8）R1的训练、推理、应用开发；也能够在私有化环境里快速使用R1模型进行具备深度思考的服务及应用开发，能够利用DeepSeekR1实现知识库和工具调用，并快速部署至的字母计数示例：DeepSeekR1找不同示例：支持发布基于DeepSeekR1模型的应用API，给业务方调用，同时，也可以直接在平台的应用体验进行使用。5.基于DeepseekR1模型的智能金融应用

大数据基础技术领域中Hadoop的地位已获得广泛认同，但目前国内外市场上的Hadoop版本也是林林总总，到底该参照什么标准来考评Hadoop，尤其是给企业应用的Hadoop发行版平台呢？大家可能都支持SQL2003以及PL/SQL，因此能够有效满足大部分客户的应用需求，避免大量的应用重写工作。随着在大数据领域国内外开始处于同一起跑线，我们相信像星环科技这样国内具有代表性的Hadoop发行版厂商将在技术的很好测试集。随着国内外各代表性的Hadoop发行版厂商以TPC-DS为标准测评产品，TPC-DS也就逐渐成为了业界公认的Hadoop系统测试准则。这个基准测试有以下几个主要特点：●一共99个测试DecisionSupport（DS）子集，即TPC-DS，是用于评测决策支持系统（或数据仓库）的标准SQL测试集。这个测试集包含对大数据集的统计／报表生成／联机查询／数据挖掘等复杂应用，测试用的数据和值是有倾斜的，与真实数据一致。可以说TPC-DS是与真实场景非常接近的一个测试集，也是难度较大的一个测试集。TPC-DS的这个特点跟大数据的分析挖掘应用非常类似。Hadoop等大数据分析技术也是对海量数据

《全球数据合规与隐私科技发展报告》详细地整理了国内外的数据安全及算法应用合规体系，同时更新了隐私科技的概念、内涵及其外延。通过问卷调查的方式，我们访问了近百家行业领先的企业的数据合规情况，这些企业相关法律。同时，与数据安全和算法应用有关的立法进程也在加速，这显示了全球在数据保护方面的共识正在增强。全球数据合规领域的执法力度正在加强。截至2023年8月14日，GDPR的执法总数已达到1778起

TDH是国内外领先的高性能大数据平台,比开源计算框架性能提升10到100倍。TDH应用范围覆盖各种不同数据量规模的企业,通过内存计算,高效索引,执行优化和高度容错等技术,使平台能够处理PB级数

TDH是国内外领先的高性能大数据平台,比开源计算框架性能提升10到100倍。TDH应用范围覆盖各种不同数据量规模的企业,通过内存计算,高效索引,执行优化和高度容错等技术,使平台能够处理PB级数

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：

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...

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

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"}...

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":...

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。...

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...

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