如何建立数据大模型

建立大数据平台在当今信息爆炸的时代，数据已成为推动社会进步和商业发展的核心资源。如何高效地收集、存储、处理和分析海量数据，成为各行各业面临的共同挑战。建立大数据平台，正是应对这一挑战的关键解决方案学习、统计分析等方法，从数据中提取有价值的信息；最后，数据可视化层将分析结果以直观的图表和仪表盘形式呈现给用户。在建立大数据平台时，技术选型是首要考虑的问题。开源生态系统提供了丰富的选择，包括分布式验证平台价值。同时，培养内部人才队伍也至关重要，只有具备相应技能的人员才能充分发挥平台潜力。建立大数据平台是一项复杂的系统工程，需要平衡技术、管理和业务多方面的考量。成功的平台不仅能处理当前的数据挑战，还应具备足够的灵活性以适应未来的需求变化。。本文将介绍大数据平台的基本概念、核心组件以及实施过程中的关键考量。大数据平台是一个集数据采集、存储、处理、分析和可视化于一体的综合性系统。它的核心目标是解决传统数据处理方法无法应对的海量、多样、高速数据问题。通过分布式计算和存储技术，大数据平台能够处理TB甚至PB级别的数据，为企业决策、科学研究和社会治理提供有力支持。一个完整的大数据平台通常包含以下几个核心组件：数据采集层负责从各种数据源收集信息

随着人工智能的不断发展，大模型的应用逐渐渗透到各个行业。那么，如何选择适合企业的大模型？考虑大模的类型：目前，大模型主要分为两类：通用型和定制型。通用型大模型适用于各种应用场景，但在性能上可能等方面，领域能力则是指在某个特定领域内的表现。企业在选择大模型时需要根据自身需求考虑这两方面的能力，以确保大模型能够符合自身的业务需求。提示工程和微调：提示工程是指为大模型提供足够的数据量进行训练，确保其在行业首先推出了两大行业大模型：服务于金融行业的星环金融大模型无涯，以及大数据分析大模型SoLar“求索”。不如定制型。而定制型大模型可根据具体需求进行优化，但需要大量的时间和资源进行开发。因此，企业在选择时要综合考虑使用场景、资源投入等因素。考虑大模型的基础和领域能力：大模型的基础能力包括语言理解、图像识别准确性和鲁棒性。而微调则是指根据需求进行适当的调整，以满足特定应用场景的需求。企业在选择大模型时需要考虑这两个因素，以确保大模型能够在实际应用中表现出佳的效果。大模型生态：大模型生态包括大模型的社区

如何基于行业通识知识建立行业知识图谱？建立行业知识图谱需要深入了解特定行业的背景和知识，以下是基于行业通识知识建立行业知识图谱的基本步骤（实际操作中需根据具体的行业和数据具体情况做出相应的调整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）：明确行业领域：明确要构建哪个行业的知识图谱。例如，可以选择金融、医疗、零售、教育等行业。收集数据：收集有关该行业的相关数据，包括行业报告、研究论文、新闻文章、公司年报等。数据应尽可能全面，涵盖各种来源。数据清洗：数据清洗是数据预处理的重要步骤，包括去除重复信息、统一格式、处理缺失值等，以准备后续的数据分析和知识抽取。实体识别和关系抽取：使用自然语言处理技术进行实体识别和关系抽取。实体可以是人、地点

大模型可以帮助企业实现更高级的数据分析，并更深入地理解业务。这些模型通常被称为深度学习模型，大模型使用大量的数据进行训练，并通过自然语言处理、图像识别等技术理解和解释现实世界的数据。大型模型如何帮助企业实现智能化数据分析？数据分类和聚类:大模型可以自动对大量数据进行分类和聚类。例如，一个电子商务网站可以使用这些技术来理解其用户群体的不同类型，并根据其购买行为和偏好进行市场细分。预测分析:大模型可以通过监督学习进行训练，以根据历史数据预测未来结果。例如，一个零售商可以使用这种技术来预测销售额，从而更好地规划生产和库存管理。自然语言处理:大模型可以理解和生成自然语言。企业可以更容易地自动解析和理解大量的文本数据，例如客户反馈、社交媒体帖子或产品评论。图像和视频分析:大模型也可以处理图像和视频数据。这使得企业可以对产品照片、卫星图像、医疗扫描等进行分析。例如，可以帮助企业更准确地识别产品缺陷欺诈检测:大模型可以处理大量数据并识别出异常模式，可用于风险和欺诈检测。例如，一个银行可以使用这些技术扫描大量的交易记录，以识别出可能的欺诈行为。星环科技大模型训练工具，帮助企业打造自己的专属大模型星环

训练大模型是一个复杂的过程，涉及多个步骤和技术。以下是训练大模型的一般步骤和关键技术：数据收集与预处理：首先需要收集大量的无标签数据，这些数据可以来自互联网上的文本资源，如网页、新闻、博客、社交媒体能够更好地适应特定任务的文本数据，从而提高在任务上的性能。并行策略：在大模型训练的过程中，通常会使用数据并行、张量并行和流水线并行等并行策略，以提高训练效率和扩展性。有监督学习（SFT）、奖励模型训练等。然后对这些数据进行预处理，包括分词、去除停用词、标准化等操作，以便于模型更好地理解和处理。模型选择：根据具体任务和数据特点，选择合适的预训练模型。预训练：使用无标签数据对模型进行预训练。在这一阶段，模型会学习语言的结构和语义信息，通过自监督学习或无监督学习的方式，从海量文本数据中提取出有用的特征表示。微调：针对具体的下游任务，使用有标签的数据对预训练模型进行微调。通过调整模型的部分参数，使其（RW）与强化学习（PPO）：大模型的训练过程通常包括有监督学习、奖励模型训练和强化学习三个阶段。有监督学习阶段包括无监督学习和有监督训练，以训练出语言模型的基座和对话能力。使用开源工具和框架：可以

大模型的微调是一个关键步骤，用于将预训练模型适应于特定任务或领域。这一过程通常涉及以下步骤：准备阶段选择合适的预训练模型：需综合考量模型的架构、参数量以及与目标任务的适配性等因素。准备训练数据集模型参数更新，包括只更新一部分参数或通过对参数进行结构化约束，如稀疏化或低秩近似来降低微调的参数数量。提示微调、指令微调、有监督微调：指令微调是通过在由（指令，输出）对组成的数据集上进一步训练大语言出文本的情感倾向。数据预处理：对数据进行清洗，去除噪声、重复数据以及无关信息；进行文本标准化、编码等操作，将数据转换为模型可接受的格式。搭建环境与安装工具：安装深度学习框架，并根据需要配置GPU环境以加速训练过程。微调实施阶段数据集划分：通常将数据集按照一定比例划分为训练集、验证集和测试集。训练集用于模型的训练，验证集用于在训练过程中调整模型的参数和评估模型的性能，测试集则用于最终评估模型的泛化数据增强技术增加数据的多样性，提升模型的鲁棒性。常见的微调技术全参数微调和高效参数微调：全参数微调是使用预训练模型作为初始化权重，在特定数据集上继续训练，更新全部参数。高效参数微调则期望用更少的资源完成

如何建立数据中台在数字化转型浪潮中，数据中台已成为企业提升数据价值的关键基础设施。它既不是简单的技术堆砌，也不是单纯的组织变革，而是一套系统化的数据管理与服务体系。本文将为您解析建立数据中台的系统实时性、服务能力和业务场景对接。一个完善的数据中台应当具备四大核心能力：数据集成能力，能够连接多源异构数据；数据开发能力，支持数据的加工和处理；数据治理能力，保障数据质量和安全；数据服务能力，将数据产品化并开放给业务端使用。建设路径与方法论建立数据中台需要遵循科学的建设路径。首先应当进行现状评估，包括数据资产盘点、技术架构分析和业务需求调研。这一阶段需要明确企业的数据成熟度水平，识别关键业务场景和数据资产层、数据服务层和应用层。实施阶段建议采用"小步快跑"的策略。先从某个业务领域或场景切入，快速验证价值，再逐步扩展。例如，可以先从客户数据或供应链数据着手，建立部分能力，待模式成熟后再推广到全企业组件，支持灵活的数据服务编排和发布。组织与治理保障数据中台的成功离不开组织保障。建议设立专门的数据团队，包括数据产品经理、数据工程师、数据分析师等角色。同时需要建立跨部门的数据治理委员会，制定统一的

大模型推理技术在人工智能领域，大模型推理技术正逐渐成为推动智能化应用落地的关键环节。随着深度学习模型规模的不断扩大，如何有效、准确地进行模型推理已成为学术界和工业界共同关注的焦点问题。什么是大模型推理模型推理指的是将训练好的神经网络模型应用于新数据，产生预测结果的过程。与模型训练不同，推理阶段不需要调整模型参数，而是利用已有知识进行决策判断。大模型通常指参数量超过十亿甚至千亿级别的深度学习模型自动设计适合特定硬件平台的模型结构。联邦推理则允许多方协作完成推理任务而不共享原始数据。随着算法创新和硬件进步的协同作用，大模型推理技术将持续突破现有局限，为人工智能应用落地提供坚实支撑，让大规模智能服务真正走入日常生活。。这类模型在推理时面临着计算资源消耗大、响应速度要求高等特殊挑战。推理技术的关键要素大模型推理技术的核心在于平衡三个关键要素：准确性、速度和资源消耗。准确性是模型性能的基础，但在实际应用中，往往需要蒸馏能够有效减少模型体积和计算量。推理优化方法动态批处理是一种常见优化技术，它将多个推理请求合并处理，充分利用硬件并行计算能力。缓存机制可以存储频繁使用的中间结果，避免重复计算。此外，模型分割技术将大

智能港口大数据平台是一个集成海洋物流运输数据和信息的系统，用于提供精准、高效港口管理和运营。该平台可以帮助港口实现智能化运营、提高港口环境管理、优化货物流转和提升终端服务能力。建立智能港口大数据平台。建立港口应用场景：在上述平台基础上，建立不同的港口应用场景，如航线规划、泊位管理、货物跟踪、安全监控等等，实现对港口全局的管理和监控。实现智能决策：利用港口大数据平台进行数据分析和应用场景，形成港口智能决策系统，帮助管理人员和决策进行决策，实现港口的高质量运作。建立智能港口大数据平台可以为港口提供更高效、智能化、安全和可靠的管理和运营，提高港口的竞争力和用户满意度，推动港口经济的可持续发展。星环智慧利用人工智能、机器学习等技术，对数据进行分析，得到有用的信息。建立数据集成和分析平台：根据港口业务需求和数据分析结果，建立一个数据集成和分析平台，集成各类数据源和信息，实现数据可视化、报表和数据挖掘等功能港口解决方案星环智慧港口解决方案以云计算、大数据、人工智能及物联网等新一代信息技术对港口数据进行透彻感知、广泛互联和深度挖掘，实现港口各类资源无缝连接及各功能模块协调联动，通过打造综合物流枢纽港与航运透明供应链，实现智能、高效、安全、便捷、绿色发展的现代化港口形态。

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...

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...

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...

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...

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...

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。

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...

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...

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...