国内外AI大模型排行

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-创建版本教育助手、文档审核助手、衍生品分析平台等AI智能体及智能分析平台。以金融法律法规问答应用为例：此外，SophonLLMOps支持在智能体应用开发时进行多模型效果对比，可快速比较不同模型的上线效果，便于满血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

、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环科技靠自己的技术硬实力，开启中国基础软件技术出海。星环科技和新加坡政府人工智能核心(AISG)建立战略合作，承担新加坡的AI人才培养和人工智能项目建设工作。同时和新加坡理工建立联合创新实验室

2018数博会分论坛——大数据融合实体经济资源对接投资洽谈会上，首席数据官联盟秘书长石峰在该环节发布了2018《中国大数据企业排行榜》V5.0(第五版)，V5.0排行榜延续以往版本的大体架构，从国内、国外、数据产业、行业分析、产业地图、排行、融资、法律法规等多个维度描绘了全球大数据产业发展现状及展望。星环科技入选该榜单，并位列基础技术平台第一名。这也是星环科技连续第三年位列《中国大数据企业排行榜》基础技术平台的第一名。(详细榜单见下图)星环科技成立五年来，始终坚持在大数据基础软件领域走自出研发的道路，累计帮助1000多家公司迈入大数据时代。2018年星环科技成为全球第一个通过TPC-DS测试的厂商，并获得的多方认可。星环科技会继续走在时代前沿，在大数据和人工智能领域深耕细作，为大家带来更好的产品。

【天极网家电频道】5月3日，第二届前沿科技论坛暨星环科技用户大会在上海举行。此次大会以“数据∞智能∞未来”为主题，云集了国内外大数据、人工智能和云计算行业专家、学术界专家以及企业高层管理人TranswarpArgoDB;大数据云平台产品产品TranswarpDataCloud(简称TDC)，全面布局“ABC”。　　星环科技人工智能平台智子通过提高模型建设能力、加强数据采集、实时预处理实现AI闭环，实现计算能力的大大飞跃，使业务分析师和数据分析师可以通过自动建模以及内置的行业模板轻松构建对应AI模型，从而提升业务价值。　　为了满足逐渐复杂的业务需求,星环将几年来的研发成果，特别是和闪存优化相关的组件，加入到，5年来，坚持改造现有的国外大数据技术，同时创造新的大数据技术，来满足国内客户的需求。目前已经在三个大数据核心技术领域取得了国际领先的优势，一是分布式数据库和计算引擎，近通过了国际标准测试组织TPC的士。　　活动现场，来自金融、交通、电力、石油、医药、审计、税务等诸多领域客户，分享应用案例，将各行业选择平台及平台应用中的过程和大家分享，并在现场发布联合解决方案。星环科技创始人孙元浩在接受采访时也指出“大

国内各大互联网公司纷纷投入AI大模型的研发，涉及多种类型的大模型。以下是星环科技大模型相关产品：星环无涯金融大模型-TranswarpInfinity星环无涯金融智能投研大模型TranswarpInfinity是一款面向金融量化领域、超大规模参数量的生成式大语言模型，融合了舆情、资金、人物、空间、上下游等多模态信息，具备强大的理解和生成能力，支持股票、债券、基金、商品等市场事件的全面复盘、总结及新范式。星环科技无涯金融大模型的核心优势：一是利用海量金融专业语料和舆情工商产业链大宗卫星等多源数据进行训练，使其具备领域通用性。二是构建了可溯因的标准化因子和归因解释体系，为投资决策提供支持。三是具备高精准、强逻辑的事理分析与推断力，并能够对股票、债券、基金、商品等各类市场事件进行全面的复盘和推演。四是专门设计针对金融行业的大语言模型架构，具备准确理解和合理分析金融领域的专业能力。五是背靠大数据全生命周期技术栈，为企业提供全套解决方案，助力金融机构实现应用创新。目前，星环科技无涯金融大模型已在多家金融监管机构、证券金融客户中使用。将在金融投研、量化投资和智能推理领域为分析师、研究员和投资经理

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

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的研发和产品化工作。2013年离开英特尔创办星环科技，推出国内首个基于Spark的大数据平台产品，在中国成功建立数个Spark成功案例。，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

国内各大互联网公司纷纷投入AI大模型的研发，涉及多种类型的大模型。以下是星环科技大模型相关产品：星环无涯金融大模型-TranswarpInfinity星环无涯金融智能投研大模型TranswarpInfinity是一款面向金融量化领域、超大规模参数量的生成式大语言模型，融合了舆情、资金、人物、空间、上下游等多模态信息，具备强大的理解和生成能力，支持股票、债券、基金、商品等市场事件的全面复盘、总结及新范式。星环科技无涯金融大模型的核心优势：一是利用海量金融专业语料和舆情工商产业链大宗卫星等多源数据进行训练，使其具备领域通用性。二是构建了可溯因的标准化因子和归因解释体系，为投资决策提供支持。三是具备高精准、强逻辑的事理分析与推断力，并能够对股票、债券、基金、商品等各类市场事件进行全面的复盘和推演。四是专门设计针对金融行业的大语言模型架构，具备准确理解和合理分析金融领域的专业能力。五是背靠大数据全生命周期技术栈，为企业提供全套解决方案，助力金融机构实现应用创新。目前，星环科技无涯金融大模型已在多家金融监管机构、证券金融客户中使用。将在金融投研、量化投资和智能推理领域为分析师、研究员和投资经理

【天极网家电频道】5月3日，第二届前沿科技论坛暨星环科技用户大会在上海举行。此次大会以“数据∞智能∞未来”为主题，云集了国内外大数据、人工智能和云计算行业专家、学术界专家以及企业高层管理人TranswarpArgoDB;大数据云平台产品产品TranswarpDataCloud(简称TDC)，全面布局“ABC”。　　星环科技人工智能平台智子通过提高模型建设能力、加强数据采集、实时预处理实现AI闭环，实现计算能力的大大飞跃，使业务分析师和数据分析师可以通过自动建模以及内置的行业模板轻松构建对应AI模型，从而提升业务价值。　　为了满足逐渐复杂的业务需求,星环将几年来的研发成果，特别是和闪存优化相关的组件，加入到，5年来，坚持改造现有的国外大数据技术，同时创造新的大数据技术，来满足国内客户的需求。目前已经在三个大数据核心技术领域取得了国际领先的优势，一是分布式数据库和计算引擎，近通过了国际标准测试组织TPC的士。　　活动现场，来自金融、交通、电力、石油、医药、审计、税务等诸多领域客户，分享应用案例，将各行业选择平台及平台应用中的过程和大家分享，并在现场发布联合解决方案。星环科技创始人孙元浩在接受采访时也指出“大

。开源大语言模型：国内外有许多组织开源了他们的大语言模型，这些模型能够处理各种自然语言处理任务，如生成、分类、摘要、翻译、语音识别等。应用前景：大语言模型的应用前景广阔，它们正在改变计算机理解和生成人类语言的方式，并在多个领域展现出强大的潜力。交互体验：大模型通过模仿人类的交流机制，特别是在非正式语言交互方面，提供了良好的交互体验，这对于AI的商业应用很重要大模型语言通常指的是用于构建大规模预训练模型的编程语言和框架。大语言模型（LLMs）：大语言模型是在大规模文本语料上训练的预训练语言模型，它们能够理解和生成人类语言。这些模型通常具有大量的参数，并使用巨量的文本数据进行训练。实时语音交互：某些大模型i能够实现与大型语言模型的实时语音交互，无需语音转录，直接从语音指令中生成文本和语音响应，显著提升了用户体验。多模态能力：一些大模型是多模态版本，能够在现实场景中控制机器人完成简单任务，它们能够处理文本、音频、图像等多种形式的数据。涌现能力：大语言模型展现出的“涌现能力”，如上下文学习、指令遵循、逐步推理等，是其规模达到一定水平后显现的特殊能力

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

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...

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

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":...

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。...

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。

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•...