如何开发大模型应用

大模型应用开发平台是基于人工智能和大数据技术的应用程序开发平台，可以帮助开发人员快速构建和部署高质量的大模型应用。大模型应用开发平台通常提供一系列工具和框架，使用户能够轻松处理大规模的数据，并构建和训练复杂的深度学习模型。为开发人员提供了一个集成环境，可以大大简化大模型的构建和训练过程。大模型应用开发平台提供各种应用工具和接口，使开发人员可以方便地构建、训练和部署大模型应用，从而大大加快了开发流程。提供可视化界面，帮助用户轻松构建模型，提供了预训练模型库，用户可以根据需要轻松引用，节省大量时间和精力。大模型持续开发和训练工具为了满足企业应用大语言模型的需求，星环科技率先在行业中提出了行业大模型应用创新场景，并推出了相应的大模型持续开发和训练工具——SophonLLMOps。这款工具旨在帮助企业构建自有的行业大模型，通过大模型基础设施打造面向未来的、具备“新型人机交互”且“敏捷可持续迭代”的人工智能应用。针对大语言模型及其衍生数据、模型和应用方面的问题，SophonLLMOps工具链需要完成从通用大语言模型的训练和微调、模型上架到模型持续运营及提升迭代的全流程任务，从而成功构建满足企业

大模型开发应用是当前人工智能领域的热点，涵盖从基础开发到在多行业多场景应用的诸多方面，以下是相关介绍：大模型开发数据收集与预处理数据收集：从多种渠道收集海量数据，包括网页、社交媒体、学术文献、企业内部数据等。例如，开发一个通用的语言大模型，可能需要收集数十亿甚至数万亿字的文本数据。数据预处理：对收集到的数据进行清洗、去重、标注等处理，提高数据质量。如去除包含错误、重复或不相关信息的数据，对文本数据进行分词、词性标注等操作，为后续训练提供优质数据。大模型应用自然语言处理领域智能客服：大模型可理解用户咨询的自然语言问题，并生成准确、友好的回答，自动处理大量常见问题，提高客服效率和用户满意度。例如翻译质量和支持的语言种类。计算机视觉领域图像识别与分类：对图像中的物体进行识别和分类，可应用于安防监控、自动驾驶等领域。例如，在安防监控中，大模型可以准确识别出人员、车辆、异常行为等。图像生成：根据给定的文本描述或条件生成逼真的图像，可用于艺术创作、游戏开发等。其他领域医疗领域：辅助医生进行疾病诊断、药物研发等。例如，大模型可以通过分析大量的医疗影像和病历数据，帮助医生更准确地诊断疾病，提高诊断效率

大模型应用开发是指将大规模预训练模型集成到具体的应用场景中，以解决实际问题或提供增值服务的过程。通常涉及以下几个关键步骤：需求分析：明确应用目标和用户需求，确定大模型如何帮助实现这些目标。模型选择与功能和性能。部署与监控：在生产环境中部署应用，并持续监控其性能和稳定性，及时处理任何潜在问题。维护与更新：根据用户反馈和技术进步定期对应用进行维护和更新，保持其竞争力和实用性。星环科技在大模型应用开发方面拥有丰富的经验和技术支持能力，能够帮助企业快速构建基于大模型的创新应用。微调：根据应用场景选择合适的大模型，并进行必要的微调以适应特定任务或领域。API设计与封装：将大模型功能封装为易于调用的API接口，以便其他应用程序可以利用这些功能。系统集成：将大模型API集成到现有系统架构中，确保与前端界面和其他后端服务的无缝连接。性能优化：对大模型在实际环境中的运行效率和资源消耗进行优化，确保其能够高效稳定地运行。测试与验证：通过单元测试、集成测试和用户验收测试来验证应用的

大模型应用开发平台是指那些专门设计用于构建、训练和部署大型深度学习模型的软件平台。这些平台提供了一系列的工具和服务，使得开发者能够更高效地开发和部署大模型应用。大规模数据处理能力：大模型应用开发平台能够处理和训练大规模数据集，这些模型通常参数量巨大，通过预训练和自监督学习等技术进行训练，能够处理复杂的任务并提升性能。多样化的应用场景：平台支持多种应用场景，如自然语言处理（包括机器翻译、语言理解模块化设计，每个模块都有清晰的功能和接口，开发者可以根据需求选择性地使用这些模块来构建自己的AI应用。数据集管理功能：提供强大的数据集管理功能，支持数据的导入、处理和版本控制，以便于模型训练和优化。可视化的Prompt编排：平台提供可视化工具，帮助开发者编排和管理Prompt，以提高模型的响应质量和准确性。应用运营工具：提供应用运营工具，帮助开发者监控应用性能，收集用户反馈，并进行必要的调整和优化。支持多种大型语言模型：平台支持多种大型语言模型，并与多个模型供应商合作，确保开发者能根据需求选择最适合的模型。性能调优与服务部署：平台提供性能调优工具，帮助开发者诊断分析和调试应用流，同时支持一键部署至生产环境，实现高效运营。

AI大模型应用开发是一个综合性的过程，涉及多个关键步骤和技术要点。1.明确应用场景和需求场景分析：深入研究目标行业和应用场景，例如医疗领域的辅助诊断、金融领域的风险评估、教育领域的个性化学习辅助等模型的性能。5.应用开发接口设计：设计应用程序接口（API），以便其他系统或软件能够方便地调用大模型的功能。API的设计应该遵循简单、稳定、安全的原则，并且要考虑到数据传输的效率和格式。前端开发：如果是面向用户的应用，需要开发用户界面（UI）。根据应用场景和用户体验需求，设计简洁、直观的界面，方便用户输入和获取信息。后端开发：搭建后端服务，处理业务逻辑和数据存储。后端需要与大模型进行交互，将用户输入的数据发送给大模型进行处理，并将大模型返回的结果进行解析和处理，然后返回给前端或其他系统。6.性能测试与优化性能测试：使用测试集对开发好的应用进行性能测试，评估模型的准确性、响应时间、吞吐量等。了解场景中的业务流程、用户需求和痛点，确定大模型可以发挥作用的具体环节。需求定义：明确应用的功能需求，如文本生成、翻译、分类，还是问答系统等；性能需求，包括准确率、响应时间、吞吐量等；以及用户体验需求

大模型开发平台是一种为开发大规模人工智能模型而设计的综合性软件工具和基础设施环境，旨在为开发人员提供便捷、高效、全面的开发支持，以加速大模型的研发和应用落地。以下从其功能特点、技术架构、应用：集成了各种深度学习框架和算法库，为模型开发提供基础的算法支持。平台服务层：提供数据管理、模型训练、模型评估、模型部署等核心服务，以及用户管理、任务调度、日志监控等辅助服务。应用层：面向用户的应用界面，提供可视化的操作界面和API接口，方便用户进行数据处理、模型开发、模型部署等操作。应用场景自然语言处理领域：用于开发智能聊天机器人、机器翻译系统、文本生成模型等，帮助计算机理解和处理人类语言。计算机视觉管理：具备强大的数据存储能力，可高效管理海量数据，支持数据的版本控制、数据备份与恢复等功能，确保数据的安全性和完整性。模型训练功能多种算法支持：支持多种深度学习算法和模型架构，以满足不同应用场景下的模型最优的超参数组合，提高模型的性能和泛化能力。模型评估与优化功能评估指标计算：提供多种评估指标，如准确率、召回率、F1值、均方误差等，用于衡量模型的性能，帮助开发人员了解模型的优缺点。模型优化工具：基于

整合了算力资源、数据管理、模型训练框架、评估工具等一系列要素，为大模型从构思到实际应用提供全流程支持。功能特点多样化模型支持：集成业界主流开源大模型，开发者无需从头构建模型，可选择合适的预训练模型进行用于大语言模型的提示词；支持检索增强生成，智能体开发等，助力构建更智能的大模型应用。模型运维管理：对大模型进行全生命周期管理，包括模型版本控制、性能监测、故障诊断与修复等，确保模型在生产环境中的稳定运行和持续优化。优势降低技术门槛：即使是缺乏深厚机器学习专业知识的人员，也能借助平台低代码甚至无代码的操作，参与到大模型开发应用中，加速企业数字化转型和创新。提升开发效率：一站式的工具和功能，减少了在不同工具和平台间切换的时间，自动化的流程和丰富的模板，进一步缩短开发周期。保障模型质量：完善的模型评估和优化机制，以及对算力资源的合理调配，有助于训练出高性能、高稳定性的大模型。应用场景智能客服：利用大解锁大模型开发管理平台：AI时代的“魔法工坊”大模型开发管理平台介绍概念：大模型开发管理平台是一种集成化的工具系统，旨在辅助开发者高效地进行大模型的开发、训练、优化、部署以及后续的管理维护工作。它

为降低客户训练及微调大模型的门槛，星环科技发布了大模型开发和训练工具SophonLLMOps，为用户打通了从数据接入和开发、提示工程、大模型微调、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的效果对比评估，通过评估对齐和校准持续训练模型的召回和精度。敏捷的应用链编排，让大模型真正生产可用：SophonLLMOps提供了应用和服务编排工具，使用户可以以低代码的方式结合知识库、智能分析和工具流程，从而实现针对大模型的“数据和分析的持续提升。便利且规范化的提示工程和数据管理，保障训练数据质量：支持提示模版管理、提示验证评估、提示数据标注以及数据质量控制。可通过人工标注、半自动标注、自动标注等方式来完成数据标注任务。支持监控、更新和维护数据集，以保证数据质量和时效性。可通过数据质量检查、数据版本控制、自动化维护等方式来实现训练和推理数据管理。高度工程化及封装的流程，让大模型训练和微调变得简单易上手：依托于内置的大模型训练模板，为业务用户提供更方便快捷的大模型训练和微调流程。业务用户只需少量必要的操作，如选择基础模型、配置训练数据集路径、设定学习率等，即可快速启动训练和微调任务。此外

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、微调以及大模型生态等多方面的因素，从而选择合适的大模型。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

图数据库的应用场景非常广泛，可以应用于各个行业。以下是一些常见的应用场景：金融：在金融领域，图数据库可以帮助银行、保险公司等企业处理复杂的数据结构，支持欺诈检测、交易路由、投资组合分析等操作。社交网络：图数据库可以存储和处理社交网络中的复杂关系图谱和大量用户数据，支持好友推荐、社区发现、个性化内容推荐等操作。物流：在物流领域，图数据库可以帮助企业优化路径规划、物流运输等操作，加速发货、配送时间并提高效率。制造业：图数据库可以支持企业处理复杂的设备关系结构图，进行维修保养、设备性能分析、生产计划优化等操作。能源行业：在能源领域，图数据库可以处理复杂的电网、管道等结构图谱，并支持多种能源趋势分析和紧急事件监测等操作。电商：图数据库可以应用于电商业务中，存储和处理复杂的商品与用户之间的关系，支持个性化推荐、购物车分析、用户行为预测等操作。图数据库可以在各个领域中应用，并且在处理复杂的数据结构和大量的数据时比传统数据库具有更高的性能和效率。星环分布式图数据库StellarDB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...

双碳目标下，全国碳排放监测服务平台启动建设力争2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和，我国明确提出“双碳”目标，充分彰显了在构建人类命运共同体进程中的大国担当。国家电网公司主动担当重要使命，提出“实现双碳目标，能源是主战场，电力是主力军，电网是排头兵”的战略部署，率先行动，发布《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》。“双碳”目标的实现离不开科技支撑。《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》指出，全国碳排放监测服务平台建设的总体目标是以电网数字化赋能和助力国家碳达峰碳中和，实现“电力看双碳”，“双碳看经济”，为国家碳排放统计核算体系建设、宏观调控政策制定、经济社会全面绿色转型发展等工作提供决策支持。平台建设需要解决以下问题：以数字化平台技术解决各省的地市、区县、重点行业碳排放数据维度不全面、核算方法不完善、碳核算体系不统一等方面的问题；强化数据应用，发挥好决策支撑作用，深挖电力大数据价值，开展“电力看环保”“电力看经济”等大数据应用。积极响应号召，星环科技打造碳排放监测服务平台解决方案星环科技作为大数据基础软件领域的代表性企业，有着高度的责任感和使命感，为响应“全国碳排放监测服务平...

作为一家企业级大数据基础软件开发商，星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。其中，三中心分别是存储中心、分析探索中心、业务赋能中心；六能力包括数据汇聚能力、数据整合能力、智能分析能力、实时计算能力、统一访问能力、统一服务能力；两个体系则是安全和运维保障体系与数据和分析支撑体系。三中心、六能力、两个保障体系都构建在一个云底座之上，满足企业私有化或者混合云多云的部署形态，同时灵活组件式的可插拔式部署形态，能够帮助企业更迅速的起步，按规划分步完善数据中台建设。除了提供基础组件和相应的工具帮助客户快速构建数据中台之外，星环科技还提供咨询实施服务，可以为企业提供量身定制的“数据云基础设施+咨询服务的端到端产品+服务”的综合解决方案。在星环科技的咨询服务产品体系中，包括为企业构建中台的架构规划、应用规划，以及帮助企业实施建设数据底座、数据中台、数据仓库，以及数据治理服务，也包括了数据的分析、业务分析、...

在国产数据库产品方面，星环科技坚持自主研发与技术创新，打造了自主可控的高性能分布式数据库ArgoDB和分布式交易型数据库KunDB，以及分布式图数据库StellarDB等产品。KunDB具备较强的SQL兼容性，同时具备高可用、高并发、在线扩缩容、数据强一致性等能力，适用于操作型业务、高并发业务等场景。ArgoDB具备完整的SQL兼容性，同时具备高扩展、高可靠、多模型、存算解耦等能力，一站式满足数据仓库、实时数据仓库、数据集市、OLAP、联邦计算等场景。通过不断的打磨和对业务场景不断的落地实践，ArgoDB和KunDB已成为具有完全自主知识产权的成熟的国产数据库，能够为更多的客户提供高性能、高可靠、成熟的数据库产品服务，帮助用户应对智能数据时代海量数据的分析与探索。分布式图数据库StellarDB兼容openCypher查询语言，提供海量图数据的存储和分析能力，支持原生图存储结构，支持万亿边PB级数据存储。同时，StellarDB具备毫秒级点边查询能力，10+层的深度链路分析能力，提供近40种的图分析算法，具备数据2D和3D展示能力。星环科技StellarDB在金融、政府和社交网络等领域...

时空数据库时空数据库是一种针对时空数据处理的数据库系统。它以时间和空间为基础，整合了空间信息和时间信息，能够对时空数据进行存储、查询和分析。时空数据库广泛应用于交通运输、城市规划、GIS等领域。分布式时空数据库分布式时空数据库是一种对时空数据进行存储和处理的数据库系统，通过分布式存储和分布式计算等技术，可以实现对大规模时空数据的高效处理和分析。与传统的集中式数据库系统不同，分布式时空数据库将数据存储在多个存储节点上，并将计算任务分配给多个计算节点来完成，从而极大地提高了时空数据的处理能力和可靠性。分布式时空数据库的出现，使得处理大规模时空数据成为了可能，也更好地满足了各个领域对时空数据深度分析的需求。星环分布式时空数据库-TranswarpSpactureSpacture是星环科技自主研发的一款面向空间、时空数据的存储与管理，集计算与存储为一体的分布式数据库产品，支持大规模矢量数据、时空轨迹数据的存储与计算，具有完备的数据查询、分析和挖掘能力，可用于时空查询分析、时空模式挖掘、时空轨迹聚类等时空轨迹数据分析场景，广泛应用于交通物流、城市管理、位置服务等场景。

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...

星环科技作为一家企业级大数据基础软件开发商，在图计算领域深耕多年，有着深厚的技术积淀和丰富的实践经验。星环科技自主研发的分布式图数据库StellarDB，兼容openCypher查询语言，提供海量图数据的存储和分析能力，支持原生图存储结构，支持万亿边PB级数据存储。同时，StellarDB具备毫秒级点边查询能力，10+层的深度链路分析能力，提供近40种的图分析算法，具备数据2D和3D展示能力。StellarDB克服了海量关联图数据存储的难题，通过集群化存储和丰富算法，实现了传统数据库无法提供的低延时多层关系查询，目前已经用于金融、政府、交通等众多行业，用于反洗钱、风险控制、营销等多种场景。同时StellarDB还获得了多项行业权威认可：入选信通院2022大数据十大关键词“图计算平台”代表厂商；通过了中国信通院图数据库和图计算平台基础能力两项专项测评；入选著名咨询机构Gartner《中国数据库市场指南》、《工具：中国数据库管理系统供应商甄选》报告等，彰显了其产品技术领先性。如今，5G、物联网、AI等技术的发展应用让数据呈指数倍增长，为图数据库发展提供了更广阔的应用空间。顺势而为，乘势而上...

近年来，企业数据安全问题的重要性被提上了前所未有的高度。星环科技提供了从云基础设施、数据平台、数据资源、数据应用的数据安全能力。覆盖数据生命周期的各个阶段，涉及数据的收集、存储、使用、加工以及开放流通。全方位保障企业的数据安全，支撑业务合法合规的开展。星环科技凭借全面的数据安全能力助力某支付机构构建安全防线的落地实践。该支付机构拥有大量数据资产，目前机构面临着较大的挑战，需要加强数据安全管理，为此，机构决定与星环科技合作，利用星环科技的技术来提升数据安全管理能力，共同打造一个基于隐私计算的数据服务平台DaaS。根据客户需求，星环科技在基础设施层提供了基于容器的云原生操作系统TCOS，可以为用户提供独立的数据与计算环境，减少数据对外暴露的风险。在数据平台层，星环科技大数据基础平台TDH新版本增强了安全技术，支持行列级权限控制、动态脱敏等。在数据资产层，星环科技借助两款新产品：数据安全管理平台Defensor帮助企业构建整个数据安全管理域及数据流通平台Navier：包含隐私计算平台SophonP²C和数据交易门户datamall，提供包括联邦学习和差分隐私等技术能力。该支付机构的数据管理平...

随着行业和技术领域的变化日新月异，从数据仓库、动态数仓，到数据湖，从新一代湖仓一体技术到可插拔数据库，概念的引入虽然简单，但如何做到更有效，更复杂的数据资产管理就考验着对生产能力和工艺过程的管理能力。星环科技认为数据中台是一种能力、是一种组织上的策略而不仅仅是一种技术架构，它是在信息化基础上建立的可编织和可复用的数据可分析能力，从而支撑企业数字化转型。星环科技的数据中台三中心、六能力、两个体系星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。数据存储、分析探索、业务赋能三中心第一，帮助企业构建存储中心，提升数据的汇聚和整合能力；第二，构建数据分析探索中心，专注于智能分析能力和实时计算能力的提升，推动智能推荐能力和全链路实时监测和保障能力；第三，构建业务赋能中心，提供统一的访问能力实现跨平台联邦，统一的访问层控制，确保数据安全可用，同时搭建统一的服务能力，面向多场景的服务应用支撑。安全和运维、数据和分...

星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，具备大数据与云基础平台、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具的软件产品矩阵，多年来深耕电力领域，覆盖电力产业“发-输-变-配-用”五大环节，为推动电力行业数字化转型做出了重要贡献。在国网上海电力智能配用电大数据应用系统建设项目中，基于星环科技大数据基础平台TDH构建的智能配用电大数据应用系统汇集了浦东1210平方千米的236万户的用电数据，高负荷738万千瓦，年用电量329亿度，占上海全网四分之一。集成的内外部数据源有10个，整个数据量到现在已经接近8个T了，台账的数据总量有29.14万条。在多元数据集成及大数据平台基础之上，应用系统实现了用电查询，电力地图等基础功能及用户用电行为分析，节电用电预测网架优化和错峰调度等业务应用。基于多源异构数据的关联解析，和海量用电负荷实际数据存储、索引，实现了用电查询的基础应用，包括230万用户，26000个台区，4000余中压馈线的基本台账及用电数据的快速查询，并可以进行用户用电画像、地图定位、供电范围等数据的查询，服务响应时间在三秒以内。此前，星环科技还曾凭借《星环科技电力智慧供应链智能决策平台建设方...