国内外ai大模型pk

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是一款企业级的模型运营管理平台,支持/小模型的统一管理、开源及商业化模型统一纳管、底层企业内部,加速基于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

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、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,打破了国外企业在数据基础软件领域的垄断地位,国产自主可控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
、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,打破了国外企业在数据基础软件领域的垄断地位,国产自主可控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
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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:
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5.3 写入类操作
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...
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5.18 全文检索
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。
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8 性能分析
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。...
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3.3 Cluster
OverviewAclusterisaHippoCloudinstanceassociatedwithspecificcomputingresources.Youcancreaterelatedtables,insertcorrespondingdata,andcompleteproductexperiencewithinacluster.Beforeyouusethedemoenvironment,youneedtocreateacluster.CreateClusterYouneedtogotothespecificproject.Iftherearenoclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'Createcluster'buttonbelowtheclustercreationguidancepagetoentertheclustercreation.Ifthereareclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'+Cluster'buttonabovetheclusterlist...
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10 Hippo 运维
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•...
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5.7 查询类操作
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"}...
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5.10 任务相关
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":...
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2 Quick Start
ThistutorialwillguideyouthroughthefollowingtaskswithinHippoCloud:EstablishingatablePerusingthetableIncorporatingdataExecutingsearchoperationsEliminatingrowsDissolvingthetableBeforeyoustartInthisguide,wewillbeutilizingthePythonAPI.Priortocommencement,ensurethatyouhave:RegisteredforaHippoCloudaccount.SubscribedtothecomplimentaryplanandestablishedatrialclusterwithinHippoCloud,orsubscribedtothestandard/enterpriseplansandconstructedadedicatedcluster.IfyouanticipateemployingPythonfordevelopment,ascert...
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1 Introduction
OverviewUnstructureddatamanagementismoreimportantthaneverduetotheriseofbigdata.Managingandgleaningbusinessvaluefromunstructureddataisofutmostimportancetoenterprisestoday.Advancementsinmachinelearning,aswellasdeeplearning,technologiesnowenableorganizationstoefficientlyaddressunstructureddataandimprovequalityassuranceefforts.Inthefieldofartificialintelligenceormachinelearning,embeddingsandvectordatabaseshavebecomeincreasinglyimportantfortacklingawiderangeofproblems.Thesetechniquesareusedtorepresen...