如何解决大模型环境搭建

搭建一个大模型（LargeLanguageModel，LLM）是一个复杂的过程，涉及到硬件选择、框架搭建、数据准备、模型训练、评估和部署等多个步骤。以下是搭建大模型的一般流程：需求分析：确定大模型的目标任务和应用场景，分析所需的性能指标和资源需求。硬件选择：选择合适的硬件平台，以提供足够的计算能力。考虑分布式训练的可能性以扩展计算资源。框架搭建：选择一个适合大模型训练的深度学习框架，以及分布式评估：使用验证集评估模型的性能，调整超参数以优化模型。模型优化：应用模型压缩和加速技术，如量化、剪枝、知识蒸馏等，以提高模型的推理效率。部署：将训练好的模型部署到生产环境中，可能涉及到模型转换、服务封装等步骤。监控与维护：在模型部署后，持续监控模型性能，定期更新模型以适应新的数据和场景。训练框架等。数据准备：收集和处理大量的训练数据。这可能包括数据清洗、预处理、分词、构建词汇表等步骤。模型设计：设计模型架构，选择合适的模型类型，并确定模型的规模，包括层数和隐藏单元数。预训练：使用大量无标签数据进行预训练，以学习语言的通用表示。常见的预训练任务包括语言模型预训练、掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）。微调：在特定任务的数据集上对预训练模型进行微调，以适应特定的应用场景。模型

搭建一个大模型（LargeLanguageModel，LLM）是一个复杂的过程，涉及到硬件选择、框架搭建、数据准备、模型训练、评估和部署等多个步骤。以下是搭建大模型的一般流程：需求分析：确定大模型的目标任务和应用场景，分析所需的性能指标和资源需求。硬件选择：选择合适的硬件平台，以提供足够的计算能力。考虑分布式训练的可能性以扩展计算资源。框架搭建：选择一个适合大模型训练的深度学习框架，以及分布式评估：使用验证集评估模型的性能，调整超参数以优化模型。模型优化：应用模型压缩和加速技术，如量化、剪枝、知识蒸馏等，以提高模型的推理效率。部署：将训练好的模型部署到生产环境中，可能涉及到模型转换、服务封装等步骤。监控与维护：在模型部署后，持续监控模型性能，定期更新模型以适应新的数据和场景。训练框架等。数据准备：收集和处理大量的训练数据。这可能包括数据清洗、预处理、分词、构建词汇表等步骤。模型设计：设计模型架构，选择合适的模型类型，并确定模型的规模，包括层数和隐藏单元数。预训练：使用大量无标签数据进行预训练，以学习语言的通用表示。常见的预训练任务包括语言模型预训练、掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）。微调：在特定任务的数据集上对预训练模型进行微调，以适应特定的应用场景。模型

搭建一个大模型（LargeLanguageModel，LLM）是一个复杂的过程，涉及到硬件选择、框架搭建、数据准备、模型训练、评估和部署等多个步骤。以下是搭建大模型的一般流程：需求分析：确定大模型的目标任务和应用场景，分析所需的性能指标和资源需求。硬件选择：选择合适的硬件平台，以提供足够的计算能力。考虑分布式训练的可能性以扩展计算资源。框架搭建：选择一个适合大模型训练的深度学习框架，以及分布式评估：使用验证集评估模型的性能，调整超参数以优化模型。模型优化：应用模型压缩和加速技术，如量化、剪枝、知识蒸馏等，以提高模型的推理效率。部署：将训练好的模型部署到生产环境中，可能涉及到模型转换、服务封装等步骤。监控与维护：在模型部署后，持续监控模型性能，定期更新模型以适应新的数据和场景。训练框架等。数据准备：收集和处理大量的训练数据。这可能包括数据清洗、预处理、分词、构建词汇表等步骤。模型设计：设计模型架构，选择合适的模型类型，并确定模型的规模，包括层数和隐藏单元数。预训练：使用大量无标签数据进行预训练，以学习语言的通用表示。常见的预训练任务包括语言模型预训练、掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）。微调：在特定任务的数据集上对预训练模型进行微调，以适应特定的应用场景。模型

搭建一个大模型（LargeLanguageModel，LLM）是一个复杂的过程，涉及到硬件选择、框架搭建、数据准备、模型训练、评估和部署等多个步骤。以下是搭建大模型的一般流程：需求分析：确定大模型的目标任务和应用场景，分析所需的性能指标和资源需求。硬件选择：选择合适的硬件平台，以提供足够的计算能力。考虑分布式训练的可能性以扩展计算资源。框架搭建：选择一个适合大模型训练的深度学习框架，以及分布式评估：使用验证集评估模型的性能，调整超参数以优化模型。模型优化：应用模型压缩和加速技术，如量化、剪枝、知识蒸馏等，以提高模型的推理效率。部署：将训练好的模型部署到生产环境中，可能涉及到模型转换、服务封装等步骤。监控与维护：在模型部署后，持续监控模型性能，定期更新模型以适应新的数据和场景。训练框架等。数据准备：收集和处理大量的训练数据。这可能包括数据清洗、预处理、分词、构建词汇表等步骤。模型设计：设计模型架构，选择合适的模型类型，并确定模型的规模，包括层数和隐藏单元数。预训练：使用大量无标签数据进行预训练，以学习语言的通用表示。常见的预训练任务包括语言模型预训练、掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）。微调：在特定任务的数据集上对预训练模型进行微调，以适应特定的应用场景。模型

搭建一个大模型（LargeLanguageModel，LLM）是一个复杂的过程，涉及到硬件选择、框架搭建、数据准备、模型训练、评估和部署等多个步骤。以下是搭建大模型的一般流程：需求分析：确定大模型的目标任务和应用场景，分析所需的性能指标和资源需求。硬件选择：选择合适的硬件平台，以提供足够的计算能力。考虑分布式训练的可能性以扩展计算资源。框架搭建：选择一个适合大模型训练的深度学习框架，以及分布式评估：使用验证集评估模型的性能，调整超参数以优化模型。模型优化：应用模型压缩和加速技术，如量化、剪枝、知识蒸馏等，以提高模型的推理效率。部署：将训练好的模型部署到生产环境中，可能涉及到模型转换、服务封装等步骤。监控与维护：在模型部署后，持续监控模型性能，定期更新模型以适应新的数据和场景。训练框架等。数据准备：收集和处理大量的训练数据。这可能包括数据清洗、预处理、分词、构建词汇表等步骤。模型设计：设计模型架构，选择合适的模型类型，并确定模型的规模，包括层数和隐藏单元数。预训练：使用大量无标签数据进行预训练，以学习语言的通用表示。常见的预训练任务包括语言模型预训练、掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）。微调：在特定任务的数据集上对预训练模型进行微调，以适应特定的应用场景。模型

搭建一个大模型（LargeLanguageModel，LLM）是一个复杂的过程，涉及到硬件选择、框架搭建、数据准备、模型训练、评估和部署等多个步骤。以下是搭建大模型的一般流程：需求分析：确定大模型的目标任务和应用场景，分析所需的性能指标和资源需求。硬件选择：选择合适的硬件平台，以提供足够的计算能力。考虑分布式训练的可能性以扩展计算资源。框架搭建：选择一个适合大模型训练的深度学习框架，以及分布式评估：使用验证集评估模型的性能，调整超参数以优化模型。模型优化：应用模型压缩和加速技术，如量化、剪枝、知识蒸馏等，以提高模型的推理效率。部署：将训练好的模型部署到生产环境中，可能涉及到模型转换、服务封装等步骤。监控与维护：在模型部署后，持续监控模型性能，定期更新模型以适应新的数据和场景。训练框架等。数据准备：收集和处理大量的训练数据。这可能包括数据清洗、预处理、分词、构建词汇表等步骤。模型设计：设计模型架构，选择合适的模型类型，并确定模型的规模，包括层数和隐藏单元数。预训练：使用大量无标签数据进行预训练，以学习语言的通用表示。常见的预训练任务包括语言模型预训练、掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）。微调：在特定任务的数据集上对预训练模型进行微调，以适应特定的应用场景。模型

搭建一个大模型（LargeLanguageModel，LLM）是一个复杂的过程，涉及到硬件选择、框架搭建、数据准备、模型训练、评估和部署等多个步骤。以下是搭建大模型的一般流程：需求分析：确定大模型的目标任务和应用场景，分析所需的性能指标和资源需求。硬件选择：选择合适的硬件平台，以提供足够的计算能力。考虑分布式训练的可能性以扩展计算资源。框架搭建：选择一个适合大模型训练的深度学习框架，以及分布式评估：使用验证集评估模型的性能，调整超参数以优化模型。模型优化：应用模型压缩和加速技术，如量化、剪枝、知识蒸馏等，以提高模型的推理效率。部署：将训练好的模型部署到生产环境中，可能涉及到模型转换、服务封装等步骤。监控与维护：在模型部署后，持续监控模型性能，定期更新模型以适应新的数据和场景。训练框架等。数据准备：收集和处理大量的训练数据。这可能包括数据清洗、预处理、分词、构建词汇表等步骤。模型设计：设计模型架构，选择合适的模型类型，并确定模型的规模，包括层数和隐藏单元数。预训练：使用大量无标签数据进行预训练，以学习语言的通用表示。常见的预训练任务包括语言模型预训练、掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）。微调：在特定任务的数据集上对预训练模型进行微调，以适应特定的应用场景。模型

搭建一个大模型（LargeLanguageModel，LLM）是一个复杂的过程，涉及到硬件选择、框架搭建、数据准备、模型训练、评估和部署等多个步骤。以下是搭建大模型的一般流程：需求分析：确定大模型的目标任务和应用场景，分析所需的性能指标和资源需求。硬件选择：选择合适的硬件平台，以提供足够的计算能力。考虑分布式训练的可能性以扩展计算资源。框架搭建：选择一个适合大模型训练的深度学习框架，以及分布式评估：使用验证集评估模型的性能，调整超参数以优化模型。模型优化：应用模型压缩和加速技术，如量化、剪枝、知识蒸馏等，以提高模型的推理效率。部署：将训练好的模型部署到生产环境中，可能涉及到模型转换、服务封装等步骤。监控与维护：在模型部署后，持续监控模型性能，定期更新模型以适应新的数据和场景。训练框架等。数据准备：收集和处理大量的训练数据。这可能包括数据清洗、预处理、分词、构建词汇表等步骤。模型设计：设计模型架构，选择合适的模型类型，并确定模型的规模，包括层数和隐藏单元数。预训练：使用大量无标签数据进行预训练，以学习语言的通用表示。常见的预训练任务包括语言模型预训练、掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）。微调：在特定任务的数据集上对预训练模型进行微调，以适应特定的应用场景。模型

搭建公司级大数据平台在当今数据驱动的商业环境中，企业如何高效地收集、存储、处理和分析海量数据已成为决定竞争力的关键因素。公司级大数据平台的搭建不仅是一项技术工程，更是企业数字化转型的核心基础设施数据处理任务。上层是数据应用层，涵盖数据分析、机器学习、可视化等具体业务场景的应用工具。平台搭建的关键步骤搭建大数据平台的开始是需求分析。企业需要明确平台要解决哪些业务问题，预期的数据规模有多大，对实时。本文将介绍构建这样一个平台的基本思路和关键环节。大数据平台的基本架构一个完整的大数据平台通常由四个核心层次组成。底层是基础设施层，包括计算资源、存储资源和网络资源，可以采用物理服务器或云服务的方式部署性要求如何，以及未来可能的扩展方向。接下来是技术选型阶段，需要根据需求选择合适的技术组件，考虑因素包括社区活跃度、学习曲线、与现有系统的兼容性等。然后进入架构设计环节，要规划好数据从接入到应用的完整流程，设计合理的模块划分和接口规范。部署实施阶段需要注意资源分配、参数调优和安全配置。还有持续运维环节，包括监控系统健康状态、定期性能优化和容量规划。企业级大数据平台的建设是一项复杂的系统工程，需要平衡

搭建公司级大数据平台在当今数据驱动的商业环境中，企业如何高效地收集、存储、处理和分析海量数据已成为决定竞争力的关键因素。公司级大数据平台的搭建不仅是一项技术工程，更是企业数字化转型的核心基础设施数据处理任务。上层是数据应用层，涵盖数据分析、机器学习、可视化等具体业务场景的应用工具。平台搭建的关键步骤搭建大数据平台的开始是需求分析。企业需要明确平台要解决哪些业务问题，预期的数据规模有多大，对实时。本文将介绍构建这样一个平台的基本思路和关键环节。大数据平台的基本架构一个完整的大数据平台通常由四个核心层次组成。底层是基础设施层，包括计算资源、存储资源和网络资源，可以采用物理服务器或云服务的方式部署性要求如何，以及未来可能的扩展方向。接下来是技术选型阶段，需要根据需求选择合适的技术组件，考虑因素包括社区活跃度、学习曲线、与现有系统的兼容性等。然后进入架构设计环节，要规划好数据从接入到应用的完整流程，设计合理的模块划分和接口规范。部署实施阶段需要注意资源分配、参数调优和安全配置。还有持续运维环节，包括监控系统健康状态、定期性能优化和容量规划。企业级大数据平台的建设是一项复杂的系统工程，需要平衡

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：

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•...

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

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。

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":...

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"}...

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...

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。...