国内大模型训练成本高吗

大模型预训练是大模型训练过程中的关键环节。让模型学习到广泛的语言知识、语义理解能力和各种模式，以便在后续的微调或直接应用中能够更好地适应各种具体任务，如文本生成、问答、翻译等。关键步骤数据收集与预处理收集海量数据：从多种渠道收集大量的文本数据，来源涵盖互联网文章、书籍、新闻报道、学术论文、社交媒体等，以覆盖各种领域和主题，为模型提供丰富的语义信息。例如训练一个通用语言大模型，可能会收集数十亿甚至训练提供良好的基础。设计与优化模型结构：加入注意力机制的优化，如多查询注意力机制、快速注意力机制，以及位置嵌入策略，以加速训练并提高模型性能。预训练过程无监督学习：采用无监督学习的方式，让模型自动从大规模数据中发现模式和规律。常见的预训练任务包括语言模型任务，即预测文本序列中的下一个单词或字符；以及掩码语言模型任务，随机掩盖输入文本中的一些单词或字符，让模型预测这些被掩盖的内容。数据源采样与平衡。同时，可根据需要扩充词表，如添加常见汉字等，以提高模型对特定语言或领域的适应性。模型选择与架构搭建选择合适的预训练模型基座：模型架构在自然语言处理任务中表现出色，具有高效的特征提取和表示能力，能够为预

大模型预训练是大模型训练过程中的关键环节。让模型学习到广泛的语言知识、语义理解能力和各种模式，以便在后续的微调或直接应用中能够更好地适应各种具体任务，如文本生成、问答、翻译等。关键步骤数据收集与预处理收集海量数据：从多种渠道收集大量的文本数据，来源涵盖互联网文章、书籍、新闻报道、学术论文、社交媒体等，以覆盖各种领域和主题，为模型提供丰富的语义信息。例如训练一个通用语言大模型，可能会收集数十亿甚至训练提供良好的基础。设计与优化模型结构：加入注意力机制的优化，如多查询注意力机制、快速注意力机制，以及位置嵌入策略，以加速训练并提高模型性能。预训练过程无监督学习：采用无监督学习的方式，让模型自动从大规模数据中发现模式和规律。常见的预训练任务包括语言模型任务，即预测文本序列中的下一个单词或字符；以及掩码语言模型任务，随机掩盖输入文本中的一些单词或字符，让模型预测这些被掩盖的内容。数据源采样与平衡。同时，可根据需要扩充词表，如添加常见汉字等，以提高模型对特定语言或领域的适应性。模型选择与架构搭建选择合适的预训练模型基座：模型架构在自然语言处理任务中表现出色，具有高效的特征提取和表示能力，能够为预

大模型预训练是大模型训练过程中的关键环节。让模型学习到广泛的语言知识、语义理解能力和各种模式，以便在后续的微调或直接应用中能够更好地适应各种具体任务，如文本生成、问答、翻译等。关键步骤数据收集与预处理收集海量数据：从多种渠道收集大量的文本数据，来源涵盖互联网文章、书籍、新闻报道、学术论文、社交媒体等，以覆盖各种领域和主题，为模型提供丰富的语义信息。例如训练一个通用语言大模型，可能会收集数十亿甚至训练提供良好的基础。设计与优化模型结构：加入注意力机制的优化，如多查询注意力机制、快速注意力机制，以及位置嵌入策略，以加速训练并提高模型性能。预训练过程无监督学习：采用无监督学习的方式，让模型自动从大规模数据中发现模式和规律。常见的预训练任务包括语言模型任务，即预测文本序列中的下一个单词或字符；以及掩码语言模型任务，随机掩盖输入文本中的一些单词或字符，让模型预测这些被掩盖的内容。数据源采样与平衡。同时，可根据需要扩充词表，如添加常见汉字等，以提高模型对特定语言或领域的适应性。模型选择与架构搭建选择合适的预训练模型基座：模型架构在自然语言处理任务中表现出色，具有高效的特征提取和表示能力，能够为预

大模型预训练是大模型训练过程中的关键环节。让模型学习到广泛的语言知识、语义理解能力和各种模式，以便在后续的微调或直接应用中能够更好地适应各种具体任务，如文本生成、问答、翻译等。关键步骤数据收集与预处理收集海量数据：从多种渠道收集大量的文本数据，来源涵盖互联网文章、书籍、新闻报道、学术论文、社交媒体等，以覆盖各种领域和主题，为模型提供丰富的语义信息。例如训练一个通用语言大模型，可能会收集数十亿甚至训练提供良好的基础。设计与优化模型结构：加入注意力机制的优化，如多查询注意力机制、快速注意力机制，以及位置嵌入策略，以加速训练并提高模型性能。预训练过程无监督学习：采用无监督学习的方式，让模型自动从大规模数据中发现模式和规律。常见的预训练任务包括语言模型任务，即预测文本序列中的下一个单词或字符；以及掩码语言模型任务，随机掩盖输入文本中的一些单词或字符，让模型预测这些被掩盖的内容。数据源采样与平衡。同时，可根据需要扩充词表，如添加常见汉字等，以提高模型对特定语言或领域的适应性。模型选择与架构搭建选择合适的预训练模型基座：模型架构在自然语言处理任务中表现出色，具有高效的特征提取和表示能力，能够为预

大模型预训练是大模型训练过程中的关键环节。让模型学习到广泛的语言知识、语义理解能力和各种模式，以便在后续的微调或直接应用中能够更好地适应各种具体任务，如文本生成、问答、翻译等。关键步骤数据收集与预处理收集海量数据：从多种渠道收集大量的文本数据，来源涵盖互联网文章、书籍、新闻报道、学术论文、社交媒体等，以覆盖各种领域和主题，为模型提供丰富的语义信息。例如训练一个通用语言大模型，可能会收集数十亿甚至训练提供良好的基础。设计与优化模型结构：加入注意力机制的优化，如多查询注意力机制、快速注意力机制，以及位置嵌入策略，以加速训练并提高模型性能。预训练过程无监督学习：采用无监督学习的方式，让模型自动从大规模数据中发现模式和规律。常见的预训练任务包括语言模型任务，即预测文本序列中的下一个单词或字符；以及掩码语言模型任务，随机掩盖输入文本中的一些单词或字符，让模型预测这些被掩盖的内容。数据源采样与平衡。同时，可根据需要扩充词表，如添加常见汉字等，以提高模型对特定语言或领域的适应性。模型选择与架构搭建选择合适的预训练模型基座：模型架构在自然语言处理任务中表现出色，具有高效的特征提取和表示能力，能够为预

大模型预训练是大模型训练过程中的关键环节。让模型学习到广泛的语言知识、语义理解能力和各种模式，以便在后续的微调或直接应用中能够更好地适应各种具体任务，如文本生成、问答、翻译等。关键步骤数据收集与预处理收集海量数据：从多种渠道收集大量的文本数据，来源涵盖互联网文章、书籍、新闻报道、学术论文、社交媒体等，以覆盖各种领域和主题，为模型提供丰富的语义信息。例如训练一个通用语言大模型，可能会收集数十亿甚至训练提供良好的基础。设计与优化模型结构：加入注意力机制的优化，如多查询注意力机制、快速注意力机制，以及位置嵌入策略，以加速训练并提高模型性能。预训练过程无监督学习：采用无监督学习的方式，让模型自动从大规模数据中发现模式和规律。常见的预训练任务包括语言模型任务，即预测文本序列中的下一个单词或字符；以及掩码语言模型任务，随机掩盖输入文本中的一些单词或字符，让模型预测这些被掩盖的内容。数据源采样与平衡。同时，可根据需要扩充词表，如添加常见汉字等，以提高模型对特定语言或领域的适应性。模型选择与架构搭建选择合适的预训练模型基座：模型架构在自然语言处理任务中表现出色，具有高效的特征提取和表示能力，能够为预

大模型预训练是大模型训练过程中的关键环节。让模型学习到广泛的语言知识、语义理解能力和各种模式，以便在后续的微调或直接应用中能够更好地适应各种具体任务，如文本生成、问答、翻译等。关键步骤数据收集与预处理收集海量数据：从多种渠道收集大量的文本数据，来源涵盖互联网文章、书籍、新闻报道、学术论文、社交媒体等，以覆盖各种领域和主题，为模型提供丰富的语义信息。例如训练一个通用语言大模型，可能会收集数十亿甚至训练提供良好的基础。设计与优化模型结构：加入注意力机制的优化，如多查询注意力机制、快速注意力机制，以及位置嵌入策略，以加速训练并提高模型性能。预训练过程无监督学习：采用无监督学习的方式，让模型自动从大规模数据中发现模式和规律。常见的预训练任务包括语言模型任务，即预测文本序列中的下一个单词或字符；以及掩码语言模型任务，随机掩盖输入文本中的一些单词或字符，让模型预测这些被掩盖的内容。数据源采样与平衡。同时，可根据需要扩充词表，如添加常见汉字等，以提高模型对特定语言或领域的适应性。模型选择与架构搭建选择合适的预训练模型基座：模型架构在自然语言处理任务中表现出色，具有高效的特征提取和表示能力，能够为预

大模型增量预训练是在已经预训练好的大模型基础上，利用新的数据继续进行训练的过程。其目的是让大模型能够学习到新的知识、技能或者适应新的领域和任务，同时尽量保留原有的语言理解和生成能力。数据准备收集新能需要对数据进行标注，尤其是在有监督的增量预训练场景下，准确的标注可以帮助模型更好地理解数据的语义和任务要求。训练过程调整选择合适的训练策略：一种常见的策略是微调（Fine-tuning），即固定大模型分布。批次大小的选择也会影响训练效果。合适的批次大小可以平衡训练的稳定性和效率。一般来说，根据新数据的规模和计算资源，选择一个能使模型在训练过程中稳定收敛的批次大小。训练轮数（Epoch）决定了模型对新数据。验证策略：将新数据划分为训练集、验证集和测试集。在训练过程中，使用验证集来监控模型的性能，根据验证集上的表现来调整训练参数和策略。与原始模型性能进行对比，确保增量预训练后的模型在新任务上有提升的同时，没有在原有擅长的任务上出现明显的性能下降。的大部分参数，只对最后几层或者与任务相关的特定参数进行更新。这样可以在学习新内容的同时，减少对原有知识的破坏。另一种策略是在整个模型上进行训练，但使用较小的学习率。这种方法可以让模型更全面地吸收新数据

大模型增量预训练是在已经预训练好的大模型基础上，利用新的数据继续进行训练的过程。其目的是让大模型能够学习到新的知识、技能或者适应新的领域和任务，同时尽量保留原有的语言理解和生成能力。数据准备收集新能需要对数据进行标注，尤其是在有监督的增量预训练场景下，准确的标注可以帮助模型更好地理解数据的语义和任务要求。训练过程调整选择合适的训练策略：一种常见的策略是微调（Fine-tuning），即固定大模型分布。批次大小的选择也会影响训练效果。合适的批次大小可以平衡训练的稳定性和效率。一般来说，根据新数据的规模和计算资源，选择一个能使模型在训练过程中稳定收敛的批次大小。训练轮数（Epoch）决定了模型对新数据。验证策略：将新数据划分为训练集、验证集和测试集。在训练过程中，使用验证集来监控模型的性能，根据验证集上的表现来调整训练参数和策略。与原始模型性能进行对比，确保增量预训练后的模型在新任务上有提升的同时，没有在原有擅长的任务上出现明显的性能下降。的大部分参数，只对最后几层或者与任务相关的特定参数进行更新。这样可以在学习新内容的同时，减少对原有知识的破坏。另一种策略是在整个模型上进行训练，但使用较小的学习率。这种方法可以让模型更全面地吸收新数据

大模型增量预训练是在已经预训练好的大模型基础上，利用新的数据继续进行训练的过程。其目的是让大模型能够学习到新的知识、技能或者适应新的领域和任务，同时尽量保留原有的语言理解和生成能力。数据准备收集新能需要对数据进行标注，尤其是在有监督的增量预训练场景下，准确的标注可以帮助模型更好地理解数据的语义和任务要求。训练过程调整选择合适的训练策略：一种常见的策略是微调（Fine-tuning），即固定大模型分布。批次大小的选择也会影响训练效果。合适的批次大小可以平衡训练的稳定性和效率。一般来说，根据新数据的规模和计算资源，选择一个能使模型在训练过程中稳定收敛的批次大小。训练轮数（Epoch）决定了模型对新数据。验证策略：将新数据划分为训练集、验证集和测试集。在训练过程中，使用验证集来监控模型的性能，根据验证集上的表现来调整训练参数和策略。与原始模型性能进行对比，确保增量预训练后的模型在新任务上有提升的同时，没有在原有擅长的任务上出现明显的性能下降。的大部分参数，只对最后几层或者与任务相关的特定参数进行更新。这样可以在学习新内容的同时，减少对原有知识的破坏。另一种策略是在整个模型上进行训练，但使用较小的学习率。这种方法可以让模型更全面地吸收新数据

3.1产品介绍3.2安装前说明3.3安装注意事项（必看）3.4TDH社区开发版安装教程3.5StellarDB社区开发版安装教程3.6Scope社区开发版安装教程3.7其他使用方面的操作3.8常见问题排查指南

本章节仅展示快速上手所使用的部分SQL命令，不代表Inceptor仅支持该部分命令。如需查看完整详细的操作语句及参数说明请查看《Inceptor使用手册》。查看数据库在执行上一章节连接数据库后，使用SHOWDATABASES展示当前集群中的所有数据库。语法格式SHOWDATABASES;通常包含默认数据库default与系统数据库system，若您未指定操作的目标数据库，则默认在default数据库中进行，创建表会存储在default数据库中。创建数据库使用CREATEDATABASE创建一个新的数据库。语法格式CREATEDATABASE[IFNOTEXISTS]<database_name>;参数说明<database_name>：数据库名称，支持中文、英文、数字、下划线，但是不能只使用数字；最大长度128。示例创建一个数据库db_testCREATEDATABASEIFNOTEXISTSdb_test;使用数据库使用USE转换当前数据库，运行之后的操作将默认在指定的目标数据库中执行。语法格式USE<database_name>;示例USEdb_...

安装前准备在安装TranswarpDataHub之前，集群中的所有节点必须满足环境要求和安装前的检查中所列举的所有要求。如果您有DNS，那么您可以直接跳到下一节。如果您没有DNS，在安装前，请打开包含TranswarpManager在内的每个节点下的/etc/hosts文件，确保该文件包含所有节点的hostname和IP地址的映射关系列表，例如：172.xx.x.12tw-manager172.xx.x.24tw-node24172.xx.x.25tw-node25您可以登入到节点使用hostname命令检查节点主机名，确保节点名称与上述/etc/hosts里设置的名称相同。请注意，集群的节点名称不能重复，且必须符合DNS-1123规范，由数字、小写字母或“-”组成，不能包含大写字母，长度小于63。您可以使用hostnamectlset-hostnamehostname命令来修改主机名，参考以下示例：[root@localhost~]#hostnamectlset-hostnamece12[root@localhost~]#hostnamece12请注意/etc/hosts文件的第一行...

版本信息发布日期：2023.09产品包名字：Hippo社区版X86:Hippo-1.1.0-X86_64-finalARM:Hippo-1.1.0-ARM64-final发版目的随着企业、机构中非结构化数据应用的日益增多以及AI的爆发式增长所带来的大量生成式数据，所涉及的数据呈现了体量大、格式和存储方式多样、处理速度要求高、潜在价值大等特点。不同于结构化/半结构化数据，向量数据的意义不在于其物理表示，并不仅仅是一堆字节，真正有意义的地方在于其背后隐藏的语义。而传统数据库无法直接处理语义问题，需要采用AI技术，例如典型的神经网络，来将真实世界数字化的抽象出来。Hippo星环向量数据库正式推出社区版，帮助用户存储、检索、分析和管理海量向量数据。高效应对文本检索、基于大语言模型（LLM）的知识库应用、相似性推荐等众多应用场景。产品资源获取星环分布式向量数据库Hippo产品介绍：https://community.transwarp.cn/article/352Hippo安装教程以及相关资源汇总：https://community.transwarp.cn/article/405Hippo+C...

配置文件QuarkGateway支持的使用场景有负载均衡、高可用性和基于SQL内容的路由，涉及到的文件有：servers.data：是必须文件，它记录了QuarkServer的基本信息，通过tag属性可将一个或多个QuarkServer归为某个Server群。route-rule.data：定义了转发规则，通过定义不同的SQL来导向不同的集群或具体的QuarkServer。route-cluster.data：定义服务集群的组成方式，描述QuarkServer组成的集群。tagged-table.data：定义按表转发的规则，用于将不同表类型切换到不同的QuarkServer执行。tagged-token.data：定义按token转发的规则，将指定类型的业务SQL语句（按业务类型、关键字或其它规则）路由到指定的Inceptor上。（例如：把多表关联查询路由到一类Inceptor上，把简单单表条件查询路由到另外一类Inceptor上）。文件配置格式servers.dataQuarkGateway在Session层面，将多个客户端的连接分担给多个可用的QuarkServer,从而实现多个...

产品推出背景社区版家族推出背景TDH拥有12项领先的基础核心技术，应第三方机构测评，是12年来全球首个通过数据库领域难度最高的基准测试TPC-DS的产品，性能优于cloudera数十倍，优于RDB数百倍。依托于TDH强大的技术底座，星环科技推出社区版家族产品，其中包含了社区版/社区开发版以及社区订阅版，进一步降低了广大用户接触使用大数据技术的使用门槛以及使用成本。社区版家族产品具备了商业版的核心技术优势，比如一体多模、统一架构等。相较于开源方案，拥有“三低一高”等特点（架构复杂度低、开发成本低、运维成本低、数据处理效率高）。借助社区版及社区开发版产品，用户可以轻松应对海量多源异构数据的高效存储，关联分析等业务需求。同时，企业用户可以通过订阅的方式，低成本地搭建批处理数据仓库，构建数据湖，从而更深入地洞察业务创新机遇，助力业务决策支持。社区版以及社区开发版的区别是什么？社区版为用户免费提供了4节点10TB的容量支持，用户可以基于最低3台服务器，每台最低4核8GB即可部署专属于用户自己的分布式集群。为了进一步满足更多用户在资源成本方面的需求，社区开发版通过all-in-one的设计思路，实...

TranswarpInceptor是星环科技自主研发的关系型分析引擎，可以对数百万张结构化数据表、PB级的海量数据进行存储和加工。跟开源方案相比，Inceptor是全球首个通过分析决策系统国际基准测试TPC-DS的产品；同时支持完整的SQL标准语法，兼容Oracle、IBMDB2、TeraData方言，兼容Oracle和DB2的存储过程，可以平滑迁移应用；支持分布式事务处理，保障数据强一致性。Inceptor帮助用户快速开发数据湖以及其他结构化数据的分析应用等。

相关链接：Inceptor错误代码一览社区版使用指南常见错误排查攻略以及使用问题问题定位攻略当在8180页面上发现服务不健康（红色或者黄色）或者未启动（灰色）时，常见的办法是去启动（或者重启）问题服务，服务启动失败时需要检查两个方面：容器相关的服务是否正常服务本身的进程启动情况步骤一检查集群基础的服务是否健康TDH服务的健康依赖于许多的基础组件，当发现启动服务失败时候，请首先检查这些基础服务的健康状态，一般包括transwarp-manager-agent/tos/guardian/许可证等服务.如果有不健康的可以首先通过页面来启动它，需要注意的是节点页面上必须要能显示硬件信息才证明是健康的，如下图所示如果没有显示硬件信息的话则需要ssh登录到对应的服务器上，手动启动一下agent进程：systemctlrestarttranswarp-manager-agent步骤二查看页面上报错的原因任何一个操作失败的时候，在页面上都会给出对应的输出，所以排查的第一步就是点击“查看”这些输出中的报错：比如上图中的输出就是在提示连接对应节点的10208端口失败了，接下来只要找到这个端口对应的进程把它...

为了方便您接下来的安装使用，社区版团队为您准备了视频教程，可以搭配手册内容一起查看：https://transwarp-ce-1253207870.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/TDH-CE-2024-5/%E8%A7%86%E9%A2%91/%E5%BC%80%E5%8F%91%E7%89%88Scope%E5%AE%89%E8%A3%85%E8%A7%86%E9%A2%912024.5.mp4安装教程安装前，请务必确保数据目录所在磁盘大小至少50GB及以上。请务必确保您的安装环境已经配置好了hostname以及/etc/hosts文件，否则hostname和IP地址将无法映射，最终导致安装失败。具体配置方式详见安装前系统配置改动安装流程步骤一将从官网下载下来的产品包上传至安装环境产品包名称：TDH-Scope-Standalone-Community-Transwarp-2024.5-X86_64-final.tar.gz步骤二执行下述命令进行解压，解压后将出现一个镜像tar包tar-zxfTDH-Scope-Standalone-Community-T...

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