气象预报大模型

；第三层是业务应用层，包括预报产品的综合显示、相关预报效果的检验等。能见度预测模型架构如下。实施成效1，气象数据质量控制数据质量控制的流程是指对收集到的湿度、温度、气压、降水、风速、风向、地表污染物数据干扰，保证预测精度，分别对单个站点进行单独建模，降低不可控数据的干扰。整个系统的建模数为两百多个，模型更新频率为每天一次。3，数值预报误差补全气象局先前使用的预测方法为数值预报，即用大量的数据方程之后，必然会产生一些误差，需要借助机器学习的算法填补数值预报的误差缺陷，提升气象能见度预报的精度。算法方面，使用二分类模型、XGboost和lightGBM模型进行多模型融合预测，由于每个气象站每小时可选择“实时”或“预报”功能，查看实时的能见度或未来72h内的每小时能见度预报。星环凭借大数据和机器学习技术助力气象局搭建长江中下游流域能见度预报预警和监测平台，昭示了上海市气象局向人工智能、智慧气象案例背景上海市气象局是上海政府的专业管理部门，主要负责上海行政区域内的气象监测、天气预报、灾害性天气预警等工作。气象能见度是气象要素观测中的基本项目之一，是直接影响人类生活、生产、交通的重要问题

场等。每个网格单元都像一个微型的观测站，记录着该位置的气象信息。在气象GIS系统中，栅格数据展现出独特的优势。它可以轻松实现空间分析、叠加运算、插值计算等操作，为气象预报和气候研究提供了强大的数据支撑一个独立的数据存储单元。三、气象GIS数据的未来图景随着人工智能技术的发展，气象GIS数据的应用前景更加广阔。机器学习算法可以挖掘栅格数据中隐藏的规律，提高天气预报的准确性。深度学习模型能够处理更高海量数据的查询变得轻而易举。分布式存储架构的引入解决了气象大数据存储的难题。通过将数据分散存储在多个节点上，不仅提高了系统的存储容量，还增强了数据的安全性。这种架构就像是一个庞大的数据仓库，每个节点都是系统开辟了新的途径。栅格化存储技术的发展，正在重塑气象GIS数据的应用模式。从精细化的天气预报到全球气候变化研究，从防灾减灾到农业生产，气象GIS数据的价值正在被不断发掘。这场存储技术的革命，不仅改变存储栅格化气象GIS数据：让天气数据跃然"格"上气象GIS数据的栅格化存储是一场静悄悄的技术革命。在这个数据爆炸的时代，气象观测站、卫星、雷达等设备每时每刻都在产生海量的气象数据。这些数据不再是简单

场等。每个网格单元都像一个微型的观测站，记录着该位置的气象信息。在气象GIS系统中，栅格数据展现出独特的优势。它可以轻松实现空间分析、叠加运算、插值计算等操作，为气象预报和气候研究提供了强大的数据支撑一个独立的数据存储单元。三、气象GIS数据的未来图景随着人工智能技术的发展，气象GIS数据的应用前景更加广阔。机器学习算法可以挖掘栅格数据中隐藏的规律，提高天气预报的准确性。深度学习模型能够处理更高海量数据的查询变得轻而易举。分布式存储架构的引入解决了气象大数据存储的难题。通过将数据分散存储在多个节点上，不仅提高了系统的存储容量，还增强了数据的安全性。这种架构就像是一个庞大的数据仓库，每个节点都是系统开辟了新的途径。栅格化存储技术的发展，正在重塑气象GIS数据的应用模式。从精细化的天气预报到全球气候变化研究，从防灾减灾到农业生产，气象GIS数据的价值正在被不断发掘。这场存储技术的革命，不仅改变存储栅格化气象GIS数据：让天气数据跃然"格"上气象GIS数据的栅格化存储是一场静悄悄的技术革命。在这个数据爆炸的时代，气象观测站、卫星、雷达等设备每时每刻都在产生海量的气象数据。这些数据不再是简单

星环科技凭借大数据和机器学习技术助力气象局搭建长江中下游流域能见度预报预警和监测平台，昭示了上海市气象局向人工智能、智慧气象方向的成功转型，平台实现能见度的自动建模、参数调优和模型优化，提升预测精度

星环科技凭借大数据和机器学习技术助力气象局搭建长江中下游流域能见度预报预警和监测平台，昭示了上海市气象局向人工智能、智慧气象方向的成功转型，平台实现能见度的自动建模、参数调优和模型优化，提升预测精度

场等。每个网格单元都像一个微型的观测站，记录着该位置的气象信息。在气象GIS系统中，栅格数据展现出独特的优势。它可以轻松实现空间分析、叠加运算、插值计算等操作，为气象预报和气候研究提供了强大的数据支撑一个独立的数据存储单元。三、气象GIS数据的未来图景随着人工智能技术的发展，气象GIS数据的应用前景更加广阔。机器学习算法可以挖掘栅格数据中隐藏的规律，提高天气预报的准确性。深度学习模型能够处理更高海量数据的查询变得轻而易举。分布式存储架构的引入解决了气象大数据存储的难题。通过将数据分散存储在多个节点上，不仅提高了系统的存储容量，还增强了数据的安全性。这种架构就像是一个庞大的数据仓库，每个节点都是系统开辟了新的途径。栅格化存储技术的发展，正在重塑气象GIS数据的应用模式。从精细化的天气预报到全球气候变化研究，从防灾减灾到农业生产，气象GIS数据的价值正在被不断发掘。这场存储技术的革命，不仅改变存储栅格化气象GIS数据：让天气数据跃然"格"上气象GIS数据的栅格化存储是一场静悄悄的技术革命。在这个数据爆炸的时代，气象观测站、卫星、雷达等设备每时每刻都在产生海量的气象数据。这些数据不再是简单

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。

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。

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。

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...

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"}...

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。

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

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

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•...

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":...

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。...