免费的大模型api

国内的AI大模型正在快速发展，许多公司推出了免费的大型语言模型，以满足学生、职场人和其他用户的需求。星环科技无涯·问知InfinityInteligence星环科技无涯·问知InfinityInteligence，是一款基于星环大模型底座，结合个人知识库、企业知识库、法律法规、财经等多种知识源的企业级垂直领域问答产品。个人知识库：支持用户一键上传文档、表格、图片、音视频等多模数据，基于星环自研的大模型底座可自动对知识进行处理与入库，快速实现海量多模知识的检索与智能问答。企业知识库：通过管理端构建企业知识库后，员工可以基于企业知识库进行问答，知识库作为企业内部的知识共享平台，促进不同团队和部门条款、监管规则、试行办法等提出问题，无涯·问知将提供法律风险预警以及应对建议。财经：无涯·问知内置了丰富的上市公司财报和产业链图谱数据，能够为金融机构提供全面深入的投资研究分析工具。此外，星环自研大模型底座的自动化知识工程特性，使其在处理和分析数据方面具有显著的优势，允许用户上传文档、表格、图片等多源数据，并支持与外部数据源的对接，使用户能够构建属于自己的专属领域大模型。这一创新功能极大地扩展了模型的应用范围和深度，用户可基于自身私域知识库进行更为个性化和深入的数据分析。

大模型API调用是指通过编程接口（API）与预训练的大型机器学习模型进行交互的过程。这些API允许开发者将大模型集成到自己的应用程序中，以实现各种功能，如文本生成、语言翻译、问答系统等。以下是一般情况下大模型API调用的步骤和相关要点：注册与获取凭证注册账号：选择提供大模型API的平台，如百度智能云千帆大模型平台、阿里云灵积平台等，在其官网完成注册账号的操作。创建应用或项目：登录后，在平台控制台文档熟悉接口规范：仔细阅读平台提供的API文档，了解API的请求方法、请求参数、返回值格式等详细信息。不同的大模型API可能有不同的接口规范和要求。掌握参数含义：明确各个参数的含义和作用，如输入文本、状态码、错误信息等。需要对响应进行解析和判断，提取有用的信息，并根据业务逻辑进行相应的处理。注意事项遵守使用条款和限制：在调用大模型API时，务必遵守平台的使用条款和限制，如调用频率限制、数据使用规定编程语言和开发工具，并安装相应的依赖库或SDK。许多大模型API都提供了多种语言的SDK，方便用户进行调用。构建请求：按照API文档的要求，构建请求数据。一般包括设置请求头，将API密钥添加到请求头中

大模型API（ApplicationProgrammingInterface，应用程序编程接口）是一组定义和协议，主要用于构建和集成应用程序软件，允许不同的软件系统之间进行通信和数据交换。大模型API主要功能与用途大模型API提供了强大的自然语言处理（NLP）能力，可以应用于各种任务，包括但不限于：自然语言理解和生成：理解和生成自然语言文本，如撰写文章、生成对话、回答问题等。智能聊天机器人：创建智能聊天机器人，用于客户服务、技术支持等。文本分析：分析情感、分类文本、提取关键词、总结文章等。翻译服务：提供高质量的多语言翻译服务。创作辅助：生成创意文案、写作辅助、代码生成等。个性化推荐：提供上下文相关的搜索结果和个性化推荐。学习辅助：提供个性化的学习辅助，生成练习题、解释复杂概念等。自动化任务：自动化许多需要大量时间和精力的任务，如文案撰写、客户服务等。定制化响应：根据用户需求提供定制化的响应和服务，提高用户满意度。系统集成：将先进的NLP能力集成到现有系统中，提升整体功能和用户体验。

大模型商业化通过提供API服务、集成到现有产品、订阅模式等多种途径，将AI技术转化为实际的经济效益，推动企业和市场的智能化转型。大模型商业化主要涉及以下几个方面：市场规模增长：预计到2024年，中国，拓展商业化市场空间。出海机会：中国大模型厂商在跨境电商、游戏、社交媒体等泛娱乐领域有出海机会。商业化路径：大模型的商业化路径多样，包括API开放平台模式、ToB产品化、与现有产品集成等，这些路径使得大模型技术更容易被中小企业接受和使用。MaaS模式：MaaS（模型即服务）模式是大模型商业化的一种成熟云服务模式，通过封装大模型推理能力成API对外提供服务，使得企业可以直接调用服务而无需深入了解模型的技术细节。大模型市场规模将达到120亿元，显示出大模型商业化的快速增长趋势。收费模式：当前大模型市场的收费方式主要分为三种：单独的大模型、大模型加算力、大模型加应用。其中，“大模型+算力”是最主流的收费方式。行业应用：能源和金融行业在大模型商业化进度上位居前列，尤其是中央企业和国有企业在推动大模型的应用和预算投入方面表现积极。商业化趋势：随着大模型生态的成熟，应用层将成为大模型商业化的主力。同时，新的需求如

方式准确性相对较低，常用于大规模数据的初步标注，后续仍需人工校验。例如利用预训练的图像分类模型对大量图像进行初步标注。标注人员培训：对参与标注的人员进行全面培训，确保其深入理解标注规则和流程。培训数据标签在数据分析、机器学习和人工智能应用中起着关键作用，以下分别阐述数据标签的开发、管理及API输出相关内容：数据标签开发明确业务需求与目标：首先要与业务团队紧密合作，清晰界定项目的业务目标。例如标注。半自动标注：借助一定的工具或算法辅助标注，可提高效率。如在文本标注中，利用词性标注工具先对文本进行初步标注，标注人员再在此基础上进行修正。自动标注：通过已有的模型或算法对数据自动添加标签。但这种的原始数据之间有明确的关联关系，方便在后续的分析和应用中快速定位和使用。可以通过建立索引或使用数据管理工具来实现这种关联。标签质量跟踪：持续监控标签的质量，通过模型的性能反馈、实际业务效果等指标来评估标签的有效性。若发现标签质量下降，及时进行修正和优化。数据标签API输出设计API接口：根据外部系统的需求，设计简洁、易用且功能丰富的API接口。接口应支持常见的操作，如获取特定标签数据、根据条件筛选

可使用多场景模型实验模板，快速构建特定算法应用的解决方案。为什么选择SophonCE社区版？免费：官网免费注册，获取Sophon社区版安装包，零成本快速体验可视化机器学习建模。轻量化、易运维：社区版的（CommunityEdition）企业级一站式数据科学平台社区版，旨在为个人开发爱好者、科研机构以及高校师生提供一款免费、便捷、轻量化的数据智能分析工具及机器学习建模环境，并通过所见即所得的可视化建模能力，拉近从数据接入和分析到数据智能分析应用的距离。SophonCE支持用户通过数据连接获取训练数据集，并应用近200种内置分布式算子建立可视化模型训练流程，对模型效果进行多维度指标评估后，可将模型文件导出到本地。同时，也使用；社区版降低了用户使用大数据技术的门槛，做到了易使用、易管理、易运维、更轻量等特点，并且提供全方位技术支持，用户即使只有零经验也可以做到快速上手自主安装、对接、训练和部署。机器学习可视化建模：提供数据分析全流程的拖拽式机器学习建模和推荐式建模服务，帮助用户无需编写代码即可完成机器学习建模，有效地降低了用户使用门槛并对大数据智能数据分析迅速上手；可视化建模内置近200种分布式机器学习算子，通过

大模型部署是指将训练好的大规模深度学习模型集成到实际应用系统中的过程。这包括但不限于以下步骤：模型优化：在部署前，可能需要对模型进行优化，如量化、剪枝或蒸馏，以减少计算资源需求和提高运行效率。环境准备：设置运行模型所需的硬件和软件环境，确保与训练时的环境兼容。API封装：将模型封装为API服务，以便其他应用程序可以通过调用API来使用模型功能。集成测试：在实际环境中测试模型性能和稳定性，确保其能够正确处理预期的输入并产生正确的输出。监控与维护：部署后持续监控模型性能，收集运行数据以评估其长期表现，并根据需要进行维护或更新。星环科技在大模型部署方面提供全面的支持，包括技术咨询、环境搭建、性能优化等服务，确保大模型能够在用户的应用场景中高效稳定地运行。

大模型技术架构是一个复杂的系统，它涉及到多个层面，包括数据处理、模型设计、训练、优化、部署等。数据层：数据采集：收集用于训练模型的原始数据。数据存储：使用数据库或数据湖来存储大规模数据集。数据预处理：分析模型预测错误的案例，以指导进一步的模型改进。服务层：模型部署：将训练好的模型部署到生产环境。推理引擎：优化模型推理过程，提高响应速度和效率。应用层：API接口：提供API接口供外部应用调用模型：包括数据清洗、标准化、归一化、编码等步骤。模型层：模型设计：定义模型架构。参数初始化：为模型的参数选择合适的初始值。训练层：分布式训练：使用多GPU或多节点并行训练模型。优化算法：选择合适的优化器。用户界面：为用户提供交互界面。监控与维护：模型监控：监控模型在生产环境中的表现，包括性能和资源使用情况。持续学习：定期使用新数据更新模型，以适应数据分布的变化。。损失函数：定义损失函数以指导模型训练。优化层：超参数调优：使用网格搜索、随机搜索或贝叶斯优化等方法调整超参数。评估层：性能评估：使用验证集评估模型性能，指标可能包括准确率、召回率、F1分数等。误差分析

数据中台API是数据中台将经过整合、治理和加工后的数据，以标准化接口的形式提供给前台业务系统或外部应用，实现数据共享和复用，驱动业务创新和发展的关键通道。定义：数据中台API是数据中台提供给外部系统开发设计原则：包括高可用性、高性能、可扩展性、安全性等。开发方式：一种是通过可视化配置的向导模式，快速将数据表生成API，无需编写代码；另一种是提供自定义SQL的脚本模式，满足高阶用户的个性化查询需求。管理与运营管理方面：需要对API进行统一的注册、发布、监控和维护。建立API服务目录，对API进行分类和描述，方便用户查找和使用；对API的调用情况进行监控，包括调用次数、调用延时等信息，及时发现和解决问题。运营方面：注重API的推广和优化。根据业务需求和用户反馈，不断完善API的功能和性能；通过运营活动，提高API的使用率和价值，促进数据的共享和流通。或应用调用的数据接口，通过这些接口可以获取数据中台经过整合、加工和治理后的数据服务。作用：实现数据资产的统一管理和共享，将数据资产进行封装和标准化，使得不同业务部门或系统可以通过统一的接口访问和使用

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...

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。

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...

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...

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...

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...

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...

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、...