国内的大模型是自研的吗

和组织有效处理、分析和利用数据关键基础设施。什么数据开发平台?数据开发平台指由企业或组织自主研发,用于规模数据采集、存储、处理、分析和应用一体化技术平台。这类平台通常包含数据集成量身定制特性使得平台在处理特定领域问题时往往能展现出更高效率和更好性能。核心技术组成一个完整数据开发平台通常由多个核心技术组件构成。分布式存储系统基础,它能够将海量数据分散存储在数据开发平台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核心动力。面对海量数据处理需求,传统数据处理工具和方法显得力不从心。在这样背景下,数据开发平台应运而生,成为企业、计算引擎、任务调度、元数据管理、数据安全等多个功能模块,能够满足从数据接入到价值提取全流程需求。与商业化通用数据平台相比,平台更加贴合特定业务场景,可以根据实际需求进行深度定制和优化。这种运转。而数据治理模块则关注数据质量、元数据管理和数据血缘追踪,为数据可信度和可追溯性提供保障。此外,平台通常还会集成机器学习和人工智能工具,支持更多数据分析和预测功能。应用场景和价值数据开发

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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,结合向量数据库模型时代到来,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,推动数字经济可持续发展。无涯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
国内各大互联网公司纷纷投入AI模型研发,涉及多种类型模型。以下星环科技模型相关产品:星环无涯金融模型-TranswarpInfinity星环无涯金融智能投模型TranswarpInfinity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、商品等市场事件全面复盘、总结及新范式。星环科技无涯金融模型核心优势:一利用海量金融专业语料和舆情工商产业链大宗卫星等多源数据进行训练,使其具备领域通用性。二构建了可溯因标准化因子和归因解释体系,为投资决策提供支持。三具备高精准、强逻辑事理分析与推断力,并能够对股票、债券、基金、商品等各类市场事件进行全面的复盘和推演。四专门设计针对金融行业语言模型架构,具备准确理解和合理分析金融领域专业能力。五背靠提供有力辅助,帮助企业更好地应对复杂市场环境和业务需求,促进整体行业降本增效与科技创新。星环求索数据分析模型-SoLar数据分析模型SoLar“求索”一款针对数据行业全生命周期各种场景
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近日,中国信通院首批“软件创新能力”(可信创)专项评估结果发布,星环科技分布式交易型数据库KunDB唯一一款通过该专项评估国产数据库产品,表明了其在“率高、安全性强、合规度高、稳定性好”等方面具有国内领先水平和可信度。《“十四五”软件和信息技术服务业发展规划》明确提出持续推动软件高质量发展指导思想和壮大信息技术应用创新体系任务要求。在“数字化”和“信创化”加速推进下,国内软件行业主创新活力不断释放,技术迭代和产品升级不断加速。中国信通院针对软件产品水平评价痛点,重磅推出“软件创新能力”专项评估(简称“可信创”)。“软件创新能力”专项评估旨在实现“率高”“安全性强”“合规度高”“稳定性好”四目标,提升创新产品可信度。率高:通过代码同源分析识别软件产品中开源代码部分,掌握真实可信代码构成情况,并从文件数维度和代码行数维度计算代码率,提升商业软件代码透明度。安全性强:通过考察软件产品中代码安全漏洞率、版本更新周期等情况,程度降低安全事件发生可能性,保障商业软件中代码安全性。合规度高:通过考察软件产品中开源代码开源
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,结合向量数据库模型时代到来,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,推动数字经济可持续发展。无涯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
向量数据库一个复杂且充满挑战任务,尤其在考虑到扩展性、成本、易用性以及混合搜索路径优化等问题时。向量数据库面临着巨大挑战。除了上述提到扩展性、成本、易用性和优化问题外,还需要考虑研发,而不是花费大量时间和精力在数据库发上。当然,向量数据库是否有必要,需要根据企业具体情况和需求来决定。如果企业有特定业务需求或技术需求,并且有足够实力和经验来应对研发挑战,那么可能一个值得考虑选择。否则,购买成熟外部产品可能更加合适。周期、团队能力、技术风险等因素。向量数据库可能需要投入大量时间和资源,而且成功可能性并不确定。如果企业没有足够实力和经验来应对这些挑战,那么可能并不是一个明智选择。相比之下,购买成熟外部向量数据库产品可能更加省时省力。这些产品通常已经经过了市场检验,具有良好性能和稳定性,而且提供了完善文档和客户服务支持。企业可以快速地集成这些产品到自己业务中,并专注于自己核心业务逻辑
国内各大互联网公司纷纷投入AI模型研发,涉及多种类型模型。以下星环科技模型相关产品:星环无涯金融模型-TranswarpInfinity星环无涯金融智能投模型TranswarpInfinity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、商品等市场事件全面复盘、总结及新范式。星环科技无涯金融模型核心优势:一利用海量金融专业语料和舆情工商产业链大宗卫星等多源数据进行训练,使其具备领域通用性。二构建了可溯因标准化因子和归因解释体系,为投资决策提供支持。三具备高精准、强逻辑事理分析与推断力,并能够对股票、债券、基金、商品等各类市场事件进行全面的复盘和推演。四专门设计针对金融行业语言模型架构,具备准确理解和合理分析金融领域专业能力。五背靠提供有力辅助,帮助企业更好地应对复杂市场环境和业务需求,促进整体行业降本增效与科技创新。星环求索数据分析模型-SoLar数据分析模型SoLar“求索”一款针对数据行业全生命周期各种场景
国内各大互联网公司纷纷投入AI模型研发,涉及多种类型模型。以下星环科技模型相关产品:星环无涯金融模型-TranswarpInfinity星环无涯金融智能投模型TranswarpInfinity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、商品等市场事件全面复盘、总结及新范式。星环科技无涯金融模型核心优势:一利用海量金融专业语料和舆情工商产业链大宗卫星等多源数据进行训练,使其具备领域通用性。二构建了可溯因标准化因子和归因解释体系,为投资决策提供支持。三具备高精准、强逻辑事理分析与推断力,并能够对股票、债券、基金、商品等各类市场事件进行全面的复盘和推演。四专门设计针对金融行业语言模型架构,具备准确理解和合理分析金融领域专业能力。五背靠提供有力辅助,帮助企业更好地应对复杂市场环境和业务需求,促进整体行业降本增效与科技创新。星环求索数据分析模型-SoLar数据分析模型SoLar“求索”一款针对数据行业全生命周期各种场景
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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...
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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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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"}...
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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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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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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5.3 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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3.3 Cluster
OverviewAclusterisaHippoCloudinstanceassociatedwithspecificcomputingresources.Youcancreaterelatedtables,insertcorrespondingdata,andcompleteproductexperiencewithinacluster.Beforeyouusethedemoenvironment,youneedtocreateacluster.CreateClusterYouneedtogotothespecificproject.Iftherearenoclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'Createcluster'buttonbelowtheclustercreationguidancepagetoentertheclustercreation.Ifthereareclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'+Cluster'buttonabovetheclusterlist...
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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。