如何进行大模型的开发和实现

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、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，如输入文本使用符合相关法律法规的要求。错误处理和优化：在实际应用中，可能会遇到各种错误情况，如网络连接问题、参数错误、模型内部错误等。需要建立完善的错误处理机制，及时捕获和处理错误，并根据错误信息进行相应的调整和优化。同时，可以根据业务需求和用户反馈，对请求参数进行调整和优化，以获得更好的生成效果。

为降低客户训练及微调大模型的门槛，星环科技发布了大模型开发和训练工具SophonLLMOps，为用户打通了从数据接入和开发、提示工程、大模型微调、大模型上架部署到大模型应用编排和业务效果对齐的全链路流程，从而实现针对大模型的“数据和分析的持续提升。便利且规范化的提示工程和数据管理，保障训练数据质量：支持提示模版管理、提示验证评估、提示数据标注以及数据质量控制。可通过人工标注、半自动标注、自动标注等方式来完成数据标注任务。支持监控、更新和维护数据集，以保证数据质量和时效性。可通过数据质量检查、数据版本控制、自动化维护等方式来实现训练和推理数据管理。高度工程化及封装的流程，让大模型训练和微调变得简单易上手：依托于内置的大模型训练模板，为业务用户提供更方便快捷的大模型训练和微调流程。业务用户只需少量必要的操作，如选择基础模型、配置训练数据集路径、设定学习率等，即可快速启动训练和微调任务。此外，还提供智能化配置工具，避免资源错配、计算产生NaN值等典型微调失败引起的损失。多版本多种大模型，都可以在一个平台上统一纳管：在大模型上架、体验和部署方面，SophonLLMOps加强了对预训练大模型和

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、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，如输入文本使用符合相关法律法规的要求。错误处理和优化：在实际应用中，可能会遇到各种错误情况，如网络连接问题、参数错误、模型内部错误等。需要建立完善的错误处理机制，及时捕获和处理错误，并根据错误信息进行相应的调整和优化。同时，可以根据业务需求和用户反馈，对请求参数进行调整和优化，以获得更好的生成效果。

为降低客户训练及微调大模型的门槛，星环科技发布了大模型开发和训练工具SophonLLMOps，为用户打通了从数据接入和开发、提示工程、大模型微调、大模型上架部署到大模型应用编排和业务效果对齐的全链路流程，从而实现针对大模型的“数据和分析的持续提升。便利且规范化的提示工程和数据管理，保障训练数据质量：支持提示模版管理、提示验证评估、提示数据标注以及数据质量控制。可通过人工标注、半自动标注、自动标注等方式来完成数据标注任务。支持监控、更新和维护数据集，以保证数据质量和时效性。可通过数据质量检查、数据版本控制、自动化维护等方式来实现训练和推理数据管理。高度工程化及封装的流程，让大模型训练和微调变得简单易上手：依托于内置的大模型训练模板，为业务用户提供更方便快捷的大模型训练和微调流程。业务用户只需少量必要的操作，如选择基础模型、配置训练数据集路径、设定学习率等，即可快速启动训练和微调任务。此外，还提供智能化配置工具，避免资源错配、计算产生NaN值等典型微调失败引起的损失。多版本多种大模型，都可以在一个平台上统一纳管：在大模型上架、体验和部署方面，SophonLLMOps加强了对预训练大模型和

、移动设备、边缘计算设备等，满足不同应用场景的部署需求。模型服务化：将模型封装为可调用的服务接口，方便与其他应用系统进行集成，实现模型的在线推理和预测功能。技术架构基础设施层：由计算资源（如CPU大模型开发平台是一种为开发大规模人工智能模型而设计的综合性软件工具和基础设施环境，旨在为开发人员提供便捷、高效、全面的开发支持，以加速大模型的研发和应用落地。以下从其功能特点、技术架构、应用最优的超参数组合，提高模型的性能和泛化能力。模型评估与优化功能评估指标计算：提供多种评估指标，如准确率、召回率、F1值、均方误差等，用于衡量模型的性能，帮助开发人员了解模型的优缺点。模型优化工具：基于，提供可视化的操作界面和API接口，方便用户进行数据处理、模型开发、模型部署等操作。应用场景自然语言处理领域：用于开发智能聊天机器人、机器翻译系统、文本生成模型等，帮助计算机理解和处理人类语言。计算机视觉评估结果，提供模型优化工具，如模型压缩、量化、剪枝等技术，减少模型的存储空间和计算量，提高模型的运行效率和部署灵活性。模型部署功能多平台支持：支持将训练好的模型部署到多种平台上，包括云平台、本地服务器

，开发个性化推荐模型，为用户精准推荐产品和服务，如电商平台的商品推荐、内容平台的文章视频推荐等。内容创作辅助：辅助创作新闻稿、营销文案、视频脚本等内容。例如，输入创作主题和相关要求，平台基于大模型生成解锁大模型开发管理平台：AI时代的“魔法工坊”大模型开发管理平台介绍概念：大模型开发管理平台是一种集成化的工具系统，旨在辅助开发者高效地进行大模型的开发、训练、优化、部署以及后续的管理维护工作。它整合了算力资源、数据管理、模型训练框架、评估工具等一系列要素，为大模型从构思到实际应用提供全流程支持。功能特点多样化模型支持：集成业界主流开源大模型，开发者无需从头构建模型，可选择合适的预训练模型进行用于大语言模型的提示词；支持检索增强生成，智能体开发等，助力构建更智能的大模型应用。模型运维管理：对大模型进行全生命周期管理，包括模型版本控制、性能监测、故障诊断与修复等，确保模型在生产环境中的稳定运行和持续优化。优势降低技术门槛：即使是缺乏深厚机器学习专业知识的人员，也能借助平台低代码甚至无代码的操作，参与到大模型开发应用中，加速企业数字化转型和创新。提升开发效率：一站式的工具和功能，减少了在

、移动设备、边缘计算设备等，满足不同应用场景的部署需求。模型服务化：将模型封装为可调用的服务接口，方便与其他应用系统进行集成，实现模型的在线推理和预测功能。技术架构基础设施层：由计算资源（如CPU大模型开发平台是一种为开发大规模人工智能模型而设计的综合性软件工具和基础设施环境，旨在为开发人员提供便捷、高效、全面的开发支持，以加速大模型的研发和应用落地。以下从其功能特点、技术架构、应用最优的超参数组合，提高模型的性能和泛化能力。模型评估与优化功能评估指标计算：提供多种评估指标，如准确率、召回率、F1值、均方误差等，用于衡量模型的性能，帮助开发人员了解模型的优缺点。模型优化工具：基于，提供可视化的操作界面和API接口，方便用户进行数据处理、模型开发、模型部署等操作。应用场景自然语言处理领域：用于开发智能聊天机器人、机器翻译系统、文本生成模型等，帮助计算机理解和处理人类语言。计算机视觉评估结果，提供模型优化工具，如模型压缩、量化、剪枝等技术，减少模型的存储空间和计算量，提高模型的运行效率和部署灵活性。模型部署功能多平台支持：支持将训练好的模型部署到多种平台上，包括云平台、本地服务器

、移动设备、边缘计算设备等，满足不同应用场景的部署需求。模型服务化：将模型封装为可调用的服务接口，方便与其他应用系统进行集成，实现模型的在线推理和预测功能。技术架构基础设施层：由计算资源（如CPU大模型开发平台是一种为开发大规模人工智能模型而设计的综合性软件工具和基础设施环境，旨在为开发人员提供便捷、高效、全面的开发支持，以加速大模型的研发和应用落地。以下从其功能特点、技术架构、应用最优的超参数组合，提高模型的性能和泛化能力。模型评估与优化功能评估指标计算：提供多种评估指标，如准确率、召回率、F1值、均方误差等，用于衡量模型的性能，帮助开发人员了解模型的优缺点。模型优化工具：基于，提供可视化的操作界面和API接口，方便用户进行数据处理、模型开发、模型部署等操作。应用场景自然语言处理领域：用于开发智能聊天机器人、机器翻译系统、文本生成模型等，帮助计算机理解和处理人类语言。计算机视觉评估结果，提供模型优化工具，如模型压缩、量化、剪枝等技术，减少模型的存储空间和计算量，提高模型的运行效率和部署灵活性。模型部署功能多平台支持：支持将训练好的模型部署到多种平台上，包括云平台、本地服务器

、移动设备、边缘计算设备等，满足不同应用场景的部署需求。模型服务化：将模型封装为可调用的服务接口，方便与其他应用系统进行集成，实现模型的在线推理和预测功能。技术架构基础设施层：由计算资源（如CPU大模型开发平台是一种为开发大规模人工智能模型而设计的综合性软件工具和基础设施环境，旨在为开发人员提供便捷、高效、全面的开发支持，以加速大模型的研发和应用落地。以下从其功能特点、技术架构、应用最优的超参数组合，提高模型的性能和泛化能力。模型评估与优化功能评估指标计算：提供多种评估指标，如准确率、召回率、F1值、均方误差等，用于衡量模型的性能，帮助开发人员了解模型的优缺点。模型优化工具：基于，提供可视化的操作界面和API接口，方便用户进行数据处理、模型开发、模型部署等操作。应用场景自然语言处理领域：用于开发智能聊天机器人、机器翻译系统、文本生成模型等，帮助计算机理解和处理人类语言。计算机视觉评估结果，提供模型优化工具，如模型压缩、量化、剪枝等技术，减少模型的存储空间和计算量，提高模型的运行效率和部署灵活性。模型部署功能多平台支持：支持将训练好的模型部署到多种平台上，包括云平台、本地服务器

数据治理是通过建立组织架构、制定政策和流程，以确保数据的质量和安全，促进数据的有效利用和合规性。进行数据治理需要遵循一系列的步骤和策略，以下是一些关键的实施步骤：制定数据治理战略：明确数据治理的目标规范和标准应明确数据的所有权、权限和使用方式。引入数据治理工具和技术：引入数据质量管理工具、数据集成工具、数据安全工具等，提高数据治理的效率和质量。利用大数据分析和人工智能技术，深入挖掘数据价值。加强数据治理培训与意识提升：加强对员工的数据治理培训，提高员工对数据治理的认识和重视程度。通过内部宣传、案例分享等方式，营造良好的数据治理氛围。建立监督和评估机制：定期对数据治理效果进行评估，持续优化数据据进行初步清洗。设计合理的数据存储架构，采用分布式、可扩展的数据存储解决方案。加强数据安全意识与合规性：制定数据安全策略，确保数据处理活动符合相关法律法规和行业标准。自动访问控制与数据发现：实施自动访问、原则、范围、方法和时间表。建立数据治理的组织架构和职责分工，确保数据治理工作的有效推进。建立数据治理框架：构建完整的数据治理框架，包括数据质量管理、数据安全管理、数据生命周期管理等规范和标准。这些

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"}...

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

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

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...

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":...

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。

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•...

OverviewAclusterisaHippoCloudinstanceassociatedwithspecificcomputingresources.Youcancreaterelatedtables,insertcorrespondingdata,andcompleteproductexperiencewithinacluster.Beforeyouusethedemoenvironment,youneedtocreateacluster.CreateClusterYouneedtogotothespecificproject.Iftherearenoclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'Createcluster'buttonbelowtheclustercreationguidancepagetoentertheclustercreation.Ifthereareclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'+Cluster'buttonabovetheclusterlist...

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：

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。...