好用的大模型软件下载

星环无涯·问知
星环科技无涯·问知Infinity Intelligence,是一款基于星环模型底座,结合个人知识库、企业知识库、法律法规、财经等多种知识源企业级垂直领域问答产品。

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模型时代到来,给软件开发行业带来了巨大变革,企业需要一个工具链来开发模型。星环科技作为国内领先数据基础软件开发商,积极应对以ChatGPT为代表人工智能带来新挑战,打造数据管理平台多模态、智能化、敏捷化和平民化产品。为帮助企业构建自己模型,星环科技推出了机器学习模型全生命周期管理工具平台SophonLLMOps,支持从数据接入开发、提示工程、模型微调、上架部署到应用编排和业务效果对齐全链路流程,结合自研向量数据库Hippo和分布式图数据库StellarDB,能够赋予模型“长期记忆”,打破通用模型时空限制,用户可以快速便捷地构建深谙企业自有专业领域知识垂直行业大模型,从而让每个人都拥有个性化AI助理。同时星环科技还推出了无涯金融模型Infinity、数据分析模型SoLar“求索”,促进金融分析和数据分析平民化。星环科技将自主研发领先创新技术赋能各行各业,与生态伙伴共同打造国产化数据技术生态,推动数字经济可持续发展。无涯是一款面向金融量化领域、超大规模参数量生成式语言模型,融合了舆情、资金、人物、空间、上下游等多模态信息,具备强大
国内好用数据平台大数据平台概述在当今信息爆炸时代,数据已成为推动社会进步和商业发展重要力量。国内数据平台经过多年发展,已经形成了较为完善生态系统,能够满足不同规模企业和机构数据处理数据分析与机器学习组件,为用户提供从基础统计分析到复杂预测模型全套工具。技术特点分析国内主流数据平台在技术上有几个显著特点。多数平台采用开源技术为核心,如生态系统组件,在此基础上进行了深度优化和本土化需求。这些平台通常具备数据采集、存储、处理、分析和可视化等全流程功能,为用户提供一站式数据解决方案。平台核心功能优秀数据平台通常具备几个关键功能模块。首先是分布式存储系统,能够处理海量结构化与非中文文本处理支持,在自然语言处理方面具有本土优势。应用场景举例数据平台在各行各业都有广泛应用。在互联网行业,平台被用于用户行为分析、个性化推荐和广告精准投放。金融领域则利用这些平台进行风险控制、反欺诈和信用评分。政府部门使用数据平台进行城市管理、舆情监测和公共服务优化。制造业企业则应用平台实现供应链优化、设备预测性维护和质量控制。不同行业应用场景对平台功能提出了差异化需求,促使平台提供商
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政务模型
政务模型是指一种专门应用于政务领域综合模型,以人工智能技术为核心,结合数据处理、机器学习、自然语言处理等多种技术手段,对来源于政务系统内部海量、复杂数据进行分析和挖掘,以提供针对性智能决策支持和解决方案。以下是对政务模型详细解析:政务模型通过海量数据训练,具备了类似人类归纳和思考能力。这些模型在计算机视觉、自然语言处理等复杂任务中展现出色性能,为政府管理、社会治理、公共服务等多个领域带来了革命性变革。政务模型应用能够提升政府机构信息服务效率和服务质量,缩短政策落地时间和决策周期,让业务办理更加智能化。政务模型选择建议在选择政务模型时,应考虑以下因素:业务需求匹配:确定模型需要支持具体业务场景和功能,选择与这些需求最匹配模型。性能和准确性:评估模型性能指标,如准确性、响应时间、处理能力等,确保模型能够提供高质量服务。数据兼容性:考虑模型是否能够处理和标准遵循:确保模型符合相关行业标准和法规要求。用户体验:选择易于使用、能够提供良好用户体验模型,特别是对于非技术用户。技术成熟度:考虑模型技术成熟度,避免采用尚未经过验证新兴技术。定制化和本地化能力:考虑模型是否支持定制化和本地化,以满足特定地区文化和语言需求。
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本地AI模型
台支持本地部署AI模型模型下载与运行:用户可以从一些平台下载并运行模型,进行对话测试等。本地AI模型部署为用户提供了更多灵活性和控制权,同时也带来了对硬件配置、模型选择、性能测试和持续监控维护要求。本地AI模型指的是可以在用户自己硬件设备上部署和运行人工智能模型,这些模型不需要依赖云端计算资源,可以在本地设备上直接处理数据和执行任务。以下是一些关于本地AI模型关键点:完全控制:本地部署允许用户对硬件和软件环境进行完全控制,可以根据需要进行优化和定制,而无需依赖第三方提供商。深度定制:用户可以根据具体需求对模型和系统进行深度定制,不受云服务提供商限制。可靠性和可用性:本地部署可以避免数据传输到云端可能需要大量带宽并且耗时问题,提高处理效率。技术和创新:在本地部署中,用户可以自由地实验新技术和方法,这对前沿研究和开发特别重要。隐私保护:在本地部署AI模型可以确保敏感数据不离在没有互联网连接情况下工作,适合在网络连接不稳定或不可用环境中使用,如远程或边缘设备。同时,本地部署可以减少停机时间,提供更高可用性和可靠性。数据带宽和传输:处理大量数据时,本地处理可以
好用数据平台有哪些?在当今数据驱动时代,数据平台已成为企业数字化转型核心基础设施。面对海量数据存储、处理和分析需求,各类数据平台应运而生,为不同规模、不同行业企业提供了多样化分布式,支持从云端到边缘设备全栈数据处理。无论技术如何变化,好用数据平台始终是那些能够帮助企业从数据中提取价值,同时保持灵活性以适应未来挑战解决方案。解决方案。本文将介绍几种常见且实用数据平台类型及其特点,帮助读者了解如何选择适合自身需求平台。首先,开源数据平台因其灵活性和成本优势受到广泛欢迎。这类平台通常由社区驱动发展,源代码公开可自由修改、用于机器学习库等,共同构成了一个完整数据生态系统。这类平台虽然学习曲线较陡峭,但灵活度高,能够满足各种定制化需求。其次,云端数据服务平台近年来发展迅速,成为许多企业首选。这类平台由各大云服务商提供,将复杂数据技术封装成简单易用服务,用户无需关心底层基础设施维护。云端平台通常提供从数据采集、存储、处理到分析全套工具链,并且能够根据工作负载自动扩展资源,按实际使用量计费,大大减少
模型时代到来,给软件开发行业带来了巨大变革,企业需要一个工具链来开发模型。星环科技作为国内领先数据基础软件开发商,打造数据管理平台多模态、智能化、敏捷化和平民化产品。为帮助企业构建自己模型,星环科技推出了机器学习模型全生命周期管理工具平台SophonLLMOps,支持从数据接入开发、提示工程、模型微调、上架部署到应用编排和业务效果对齐全链路流程,结合自研向量数据库Hippo和分布式图数据库StellarDB,能够赋予模型“长期记忆”,打破通用模型时空限制,用户可以快速便捷地构建深谙企业自有专业领域知识垂直行业大模型,从而让每个人都拥有个性化AI助理。同时星环科技还推出了无涯金融模型Infinity、数据分析模型SoLar“求索”,促进金融分析和数据分析平民化。星环科技将自主研发领先创新技术赋能各行各业,与生态伙伴共同打造国产化数据技术生态,推动数字经济可持续发展。无涯是一款面向金融量化领域、超大规模参数量生成式语言模型,融合了舆情、资金、人物、空间、上下游等多模态信息,具备强大理解和生成能力,支持股票、债券、基金、商品等市场事件
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数据软件
,打通不同数据库之间数据孤岛。TDH中包含了一系列数据基础软件子产品以支持多种存储模型,主要包括实时流计算引擎Slipstream、关系型分析引擎Inceptor、宽表数据库Hyperbase、图数据软件是一类专门处理数据软件,能够有效地处理、分析、存储、管理和可视化大量结构化和非结构化数据。随着互联网发展和应用场景不断拓展,数据技术已经成为了各个领域核心技术。这些数据软件包括数据存储系统、数据处理系统、数据分析系统等。数据软件可以帮助企业和组织挖掘更多有价值数据,并且通过数据分析得到更深入洞察力,从而实现更好业务决策。同时,数据软件也可以帮助企业实现数据事务处理能力用于数据仓库等核心数据业务系统中。TDH采用容器技术来部署、调度和管理,从而可以适配更复杂异构硬件资源以及降低系统运维难度,是行业内较早实现基于容器技术管理数据基础软件产品自动化处理和智能化管理,提升企业效率和竞争力。星环数据基础平台-TranswarpDataHub星环数据基础平台TDH是公司自主研发一站式数据基础平台,包括多个大数据存储与分析产品,能够存储
技术团队。为了解决这些问题,一种新型产品应运而生——开箱即用模型一体机。这种设备将硬件、软件和预训练好模型集成在一起,用户只需简单操作即可快速投入使用,降低了使用模型难度。模型一体机核心优势在于其“开箱即用”特性。传统部署方式通常需要用户自行采购服务器、安装深度学习框架、下载模型权重并进行繁琐配置,而一体机则将这些步骤全部前置。厂商在出厂前就已经完成了硬件优化、软件温度,从而保证长时间高负载运行稳定性。此外,一体机通常还提供可扩展存储选项,方便用户根据需求增加硬盘或内存。在软件层面,模型一体机预装了操作系统、深度学习框架以及模型管理工具。用户无需关心底层软件开箱即用模型一体机随着人工智能技术飞速发展,模型已经成为各行各业热门话题。然而,对于许多企业和机构来说,部署和使用模型仍然存在一定门槛,比如需要高性能计算设备、复杂配置过程以及专业安装以及模型部署,用户拿到设备后,只需连接电源和网络,按照指引进行简单初始化设置,就可以立即开始使用。这种设计特别适合那些缺乏专业技术团队但又希望快速应用模型中小型企业或教育机构。从硬件角度
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AI模型部署
AI模型部署涉及选择合适部署策略、硬件和软件环境、监控维护、自动化流程、性能优化和安全设置,以确保模型高效、稳定和安全运行。部署策略:在模型训练和优化完成后,企业需要考虑私有化部署策略,包括提高部署效率并减少人为错误关键。硬件选择:强大计算能力是运行AI模型关键,建议选择配备高性能CPU和足够内存计算机。如果条件允许,还可以考虑添加GPU以加速模型推理和训练。软件环境:选择一个稳定且支持AI模型运行操作系统,如Windows、Linux或macOS,并安装Python等编程语言环境以及相关深度学习框架和工具。模型获取:可以从多个来源获取AI模型权重文件和模型结构文件。为了简化流程,可以选择使用开源AI模型项目。为了方便应用程序访问AI模型,需要创建API和服务。这通常涉及编写一些代码来封装模型推理逻辑,并使其可以通过HTTP请求进行访问。性能优化:确保更适合对数据安全和控制有严格要求企业。监控与维护:部署后,企业需要设立性能监控系统,实时跟踪模型运行状况。性能监控包括监控模型准确性、响应时间、资源消耗等关键指标。自动化部署:自动化部署流程实施是
星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域有着多年积累,研发了数据要素流通全过程的一系列工具,在各方数据不出域的前提下,为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动,分享数据安全出境解决方案。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。伴随数字经济蓬勃发展,融入全球数据跨境流动的趋势不可避免。数据出境安全治理受到广泛重视,为进一步规范数据出境活动,保护个人信息权益,维护国家安全和社会公共利益,促进数据跨境安全,国家互联网信息办公室发布了《数据出境安全评估办法》。国内运营的外企(尤其是零售、化工等)、新能源汽车以及生态企业(含自动驾驶等)、国际化企业与出海企业、跨境电商和物流、有融资需求的基于数字化做业务创新的创业公司等是国内迫切需要落实数据安全出境的企业。然而企业在落地数据出境安全方面存在一些实际困难,主要体现在:错综复杂的数据如何分类分级,如何识别重要数据;重要数据如何存储和管理,才能达到相关法律法规的...
时空数据库(Spacial-temporaldatabase)是一种专门用于存储和管理时空数据的数据库管理系统,它是传统关系型数据库的一个扩展,可以实现对时空数据进行有效管理和处理。时空数据是指带有时空坐标或时间戳的数据,例如地图、气象数据、交通、城市规划等。因此,时空数据库可以用于多种应用程序,如地理信息系统、航空航天、气象预报、GPS导航等。时空数据库与传统数据库不同的是,它提供了额外的功能和数据类型,例如点、线、面等空间对象和时间序列数据类型。此外,时空数据库还支持空间查询和时空查询,例如常见的缓冲区查询,使得用户可以在时空范围内进行查询和分析。这种数据库可以对时空数据进行高效的存储、查询、更新和分析,并通过插件技术集成其他地理信息数据源。星环分布式时空数据库-SpactureSpacture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。
星环科技图数据库StellarDB是国产高性能图数据库,采用分布式架构和原生图计算引擎,支持超大规模数据管理和高效的图计算。TranswarpStellarDB具有以下特点:原生图存储:StellarDB为数据存储设计了专有的图存储结构,优化查询性能,通过高效的压缩算法减少磁盘和内存的使用量。根据分区策略,图数据均匀分布于集群各节点。优越的性能:存储引擎和计算引擎结合,使计算引擎可以利用数据locality提升计算性能,拥有卓越的数据读写能力,支持大规模并行处理,毫秒级的查询响应。高扩展性:完全的分布式架构,具有良好的可扩展性,支持在线扩容和升级。拥有万亿级图数据处理能力,支持数据多副本,提供集群高可用和高可靠。灵活的查询方式:计算引擎支持灵活易懂的图查询语言TranswarpExtended-OpenCypher,拥有丰富的图操作语法。同时提供SQL支持,多模场景灵活切换。深度分析能力:支持10层及以上的图深度遍历和复杂分析。丰富的算法库:内置丰富的算法库,几十种图算法开箱即用,优化的分布式并行图算法,千万级子图计算效率达到行业先进水平。企业级功能:支持用户权限认证、集群状态监控、日...
垂直领域知识图谱产品主要用于面向特定领域知识应用需求,通过构建和应用知识图谱解决对应领域的专业问题。目前,知识图谱在智慧医疗与智慧金融领域已取得了一系列成功实践,被应用于辅助医生、药物发现、临床科研、风险防控、内部监管、投资研究、保险理赔等众多实际业务场景,并涌现出了一批知识图谱产品或服务平台。星环科技自主研发的知识图谱平台Sophon正是一款覆盖知识全生命周期,集知识的采集、建模、融合、存储、计算及应用为一体的知识图谱产品。平台支持低代码图谱构建、智能化知识抽取、多模态知识存储与融合、多形式知识计算和推理以及多维度的图谱分析。除了具备链路完备性,平台还从业务场景出发,沉淀了金融、保险等场景的图数据模型、规则模型和算法模型,可以帮助用户快速解决不同场景下的业务问题。目前,星环科技Sophon已经在金融等多个行业成功落地,在反洗钱、反欺诈、疫情防控、公共安全、企业级营销、保险知识智能问答等场景有着广泛的应用。同时星环科技在推动知识图谱技术创新和成功落地的过程中,也获得了多项荣誉和权威认可:入选Gartner《MarketGuideforArtificialIntelligenceStar...
数据要素是数字经济发展的关键生产要素,是数字经济发展的基础。加快培育数据要素市场是全面建设社会主义现代化国家的一项基础性工作,对推动经济高质量发展、建设数字中国和数字强省、促进经济社会数字化转型具有重要意义。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,围绕数据全生命周期提供基础软件与服务。基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域的多年积累,星环科技研发了数据要素流通全过程的一系列工具,在各方数据不出域的前提下,为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动,分享数据安全出境解决方案。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。星环科技在产品的各层级上都完善了安全技术,从而可以给用户提供体系化的数据安全防护能力,助力企业高效、合规的开展数据流通业务。在基础设施层,星环科技提供基于容器的云原生操作系统TCOS,它不仅能够提供容器隔离和镜像扫描,还新增了漏洞检测以及面向业务的微隔离安全技术,从而可以为用户开辟一个独立的数据与计算环境,外部的服务未经授权无...
新时代需要新技术,企业应抓住机遇实现旧平台的改造升级数据库技术经过不断的发展,已经从以Oracle、IBM为代表的集中式数据库,演进到分布式、多模型、云原生的形态,并在很多场景应用落地,带来了真实的业务价值。当前得益于国家政策的大力扶持以及国内市场环境的快速发展,国产软件加速发展,国产化替代进程正在不断加速。自主可控是国产化替代的核心,同时也是一个阶段性的目标。我们不应该满足于此,应该抓住国产化改造的机遇,用新技术去替代老技术,实现自主可控的同时,完成旧系统的改造升级,这也是信创的主旨。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,围绕数据全生命周期提供基础软件与服务,在分布式技术、多模型技术、数据云技术等方面有很多技术突破。比如大数据基础平台TDH是全球首个通过TPC-DS基准测试的产品;提出了创新的多模型统一技术架构,支持业内主流的10种数据模型,Gartner®发布的中国数据库技术发展趋势报告引用星环科技多模型联合分析用例,论证了多模型融合分析的趋势和价值。基于多年积累的分布式技术、多模型统一技术、数据云技术等,星环科技打造了分布式数据库ArgoDB、分布式交易型数据库KunDB、分布...
银行图数据库的应用场景:反洗钱:图数据库可以将可疑交易数据存储于其中,帮助银行更快速地提取、分析与关系,识别出潜在的洗钱行为。客户关系管理:银行图数据库可以将客户的不同信息(如交易记录、信用评级、客户所在地和行业等)进行整合,并将这些信息在一个数据仓库中呈现出来。这使得银行能够更加精准地分析客户需求,提供更加符合客户需求、更加优质的服务。风险管理:银行是一个与风险息息相关的行业。图数据库可以帮助银行对相关风险进行整合和分析。通过解析大量的金融数据,图数据库可以找出潜在的风险点,提前控制风险。数字化转型:图数据库能够将社交网络、收集的数据等信息关联起来,并创造性地开拓新业务模式。除了与客户密切相关的业务领域,图数据库还能够在支持业务流程优化方面发挥重要作用。营销:银行可以使用图数据库来收集客户数据、行为数据等,这样可以更加精确地预测客户习惯,对客户进行更加细致的营销和服务。银行图数据库有着广泛的应用场景,可以在多个角度上支持银行的业务发展,提高服务的质量和效率。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...
图数据库有许多适用场景,常见的应用场景有:社交媒体:社交媒体中的用户和关系可以建模为图结构。用图数据库来管理和查询这些社交数据,可以实现更精确的社交关系分析。金融:在金融领域中,图数据库可以用于合规风控、反欺诈、投资和信贷决策等众多场景。例如,通过在图中存储和分析不同实体(如银行账户、信用卡、电话、邮箱、运单等)之间的关系,可以准确识别欺诈降低风险。物流和运输:物流和运输领域也是图数据库的应用场景之一。例如,通过在图中存储城市、仓库、货物、运输路线等信息,可以进行物流管理、运输计划优化、货物追踪等任务。生命科学:在生命科学领域,图数据库可以用于存储和分析复杂的基因、蛋白质、代谢物等数据,帮助科学家发现新的治疗方法和疾病机制。游戏:游戏开发者可以使用图数据库来管理玩家角色、各种装备、地图、任务等复杂的游戏数据,实现更好的游戏体验。图数据库的灵活性和高效性使其在多个领域都有着广泛的应用。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服务,在图计算领域深耕多年,自主研发了分布式图数据...
图数据库是现代数据库系统中的一种,它主要的特点就是使用了图论的概念来进行数据管理。传统的关系型数据库通常是基于表和列的结构进行数据管理,而图数据库则是构建了节点和边的图形结构,可以更好的表示现实世界中的复杂关系。下面是图数据库的几个主要特点:1.基于图形结构:图数据库是基于图形结构来进行数据管理的。它通过节点和边来构建数据的表示形式,使得数据之间的关系和结构更加直观和清晰。这对于处理关联复杂、数据关系复杂的场景具有重要意义。2.高效地关系查询和分析:图数据库具有高效的关系查询和分析能力。对于一个大规模的图,传统的SQL查询方式显然不能满足查询时间的要求。而图数据库则可以通过图数据库内部的算法来进行实时的查询和分析。尤其是针对一些复杂的图分析算法,图数据库更能够快速地获得结果,提高查询速度。3.可扩展性:由于采用了分布式的技术设计,使图数据库的可扩展性极佳。当需要管理的数据量增加时,图数据库可以通过简单的集群扩展方式来实现性能的提升。而且,图数据库的分布式能力也可以让其在多个节点上进行操作,提高了系统的容错能力和加载能力。4.元素和关系度量:图数据库具有丰富的元素数据和关系数据量度方式。...
星环科技分布式隐私计算平台SophonP²C集多方安全计算、联邦学习等多种功能,为隐私计算提供完整的解决方案,以隐私保护为前提,解决了跨组织协作时无法安全利用各方数据的困境。平台支持联邦学习、多方安全计算、匿踪查询等功能;性能方面,联邦学习与多方安全计算可达亿级数据量,助力数据要素安全流通和价值迸发,实现数字经济时代下的跨企业和行业的AI协作。星环科技的隐私计算技术已落地如数据流通、政务民生、金融营销等垂直业务场景,为跨企业数据协作提供安全可信的平台支持。在政务民生场景,SophonP²C通过纵向联邦学习联合居民用电数据与用水数据,生成群租房预测名单。在联合建模过程中,全程明文数据不出,有效保护了居民用水用电的数据隐私信息。联合训练模型比本地单独用电数据训练的模型AUC提升20%以上,赋能政务决策高效的处理分析能力,为政府有效排查群租房,消除群租房造成的消防、安全隐患,打造和谐、安全、美丽的生活环境作出了突出贡献,为政务决策、民生建设发挥信息化支撑保障作用。在精准营销场景,通过纵向联邦学习,车企安全引入了多方数据,丰富用户特征维度,对用户行为进行统计分析。在联合建模过程中,全程明文数据...