大模型训练调优

星环模型运营平台
化了语料接入和开发、提示工程、模型训练、知识抽取和融合、模型管理、应用和智能体构建、应用部署、运维和监控,以及业务效果对齐提升的全链路流程。星环模型运营平台(Sophon LLMOps)是星环科技推出的企业级模型全生命周期运营管理平台,旨在赋能企业用户能敏捷、高效、有闭环地将模型落地到生产和业务中去。Sophon LLMOps打通

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模型
模型是一个复杂但关键的过程,对于提高模型性能、准确性和效率很重要。1.数据预处理与增强:数据清洗:去除噪声数据,确保训练集的质量,包括去除重复数据、处理缺失值和异常值等。数据增强:通过合成关系的处理能力。3.超参数:网格搜索与随机搜索:通过定义一个超参数空间,并在该空间中进行离散的搜索,以找到最优的超参数组合。贝叶斯优化:一种高效的超参数优化方法,通过构建概率模型来预测性能指标,并选择最有可能提高性能的超参数进行调整。自适应学习率:根据模型训练的反馈动态调整学习率,以加速收敛并提高模型性能。4.正则化与泛化能力提升:Dropout:通过随机丢弃一部分神经元来防止过拟合,增强模型的泛化能力。权重衰减:通过在损失函数中添加权重的L2正则项,减少模型权重的规模,防止过拟合。早停法:在训练过程中,当验证集上的性能不再提升时停止训练,以防止过拟合。5.分布式训练与并行优化:数据并行:将训练数据分割成多个小批量,分配到多个处理器上并行处理,以加速训练过程。模型并行:将模型的不同部分分布到不同的处理器上,适合于模型太大无法在单个处理器上完全加载的情况。梯度累积:在小批量上计算梯度后累积,达到一定数量后再进行参数更新,以模拟大批量训练的效果。
AI模型训练是先收集和预处理数据,接着选择并搭建模型架构,然后进行无监督预训练,再通过有监督微调或指令微调让模型适应具体任务,过程中进行优化与参,最后对模型评估与监控。以下是一般的训练步骤:数据、采取的动作和获得的奖励,估计势函数,并使用PPO的目标函数来更新策略,以增加势函数,从而使模型学习到最优的行为策略.人类反馈强化学习(RLHF):将强化学习与人类反馈相结合,让人类训练师对模型的选择和调整。超参数调整:超参数对模型的性能有重要影响,需要通过反复试验和来确定最佳的超参数值,如学习率、批次大小、正则化强度、层数、神经元数量等。可以使用网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化等方法来进行超参数的模型压缩与加速:为了提高模型的运行效率和降低存储成本,可以采用模型压缩技术,如模型剪枝、权重量化、知识蒸馏等,在保持模型性能的同时,减少模型的存储空间和计算量。模型评估与监控评估指标选择、组织机构名标注等,用于监督学习。数据划分:将数据划分为训练集、验证集和测试集,训练集用于模型训练,验证集用于调整模型的超参数和评估模型的性能,防止过拟合,测试集用于最终评估模型在未见过数据上的泛化
Hadoop作为一个庞大的系统,其的过程是很复杂的。Hadoop虽然提供了许多参数,但数量庞大,开发者往往难以做出合适选择,更凸显了的难度。本文将通过一则Hadoop案例,与读者分享一下如何从全局出发,根据资源的使用情况,合理的确定调目标,梳理优点,实现终的性能优化。测试案例介绍TPCx-HS是TPC(http://www.tpc.org/)组织提供的Hadoop性能测试基准网络都处于满负荷。Validate的性能基本稳定,没有需要的地方。所以我们的主要对象是TeraGen和TeraSort。TeraGen的思路TeraGen的性能瓶颈在于写HDFS3副本时大量的网络吞吐。下图是运行时的网络负载情况:根据上图,我们认为TeraGen性能要遵循下述基本思想:左边线的斜率要高。意味着Task要尽快启动,尽快完成任务。上面平台要平。即网络必须稳定且保持满负荷件数目、TeraSort时的Map数目、以及TeraGen阶段每个Task的执行时间的考虑,选择合适的Block大小。TeraSort的思路TeraSort包含Map和Reduce两个阶段,其中Map阶段的CPU
模型模型评测、模型量化编译等功能。平台提供丰富的预训练模型,用户可在平台上采用不同的训练方式(预训练、监督微调SFT)进行模型训练,不断迭代模型效果,从而提升模型性能。服务部署:提供模型模型训练平台是一个为开发者提供定制化模型解决方案的平台,它汇集了行业内知名的模型,通过轻量级的训练和丰富的训练方法,帮助开发者快速构建专属的模型。以下是模型训练平台的详细定义、功能和应用场景:定义模型训练平台是面向AI开发者的一站式模型开发及服务运行平台,基于云管基座平台和算力平台,为用户提供从数据管理、模型训练模型管理到模型服务的全流程开发支持。功能数据工程:提供数据导入、数据清洗、数据增强、数据管理等功能,并支持开源已处理的数据集。用户可以根据实际需求,依照平台数据格式要求上传数据信息或使用平台内的开源数据集,为后续训练、评估、编译等流程提供支撑。模型开发:提供模型训练完整Prompt。还支持对Prompt语料进行内容质量和结构上的优化,便于获得更符合期望的模型推理结果。应用场景自然语言处理:模型在自然语言处理领域的应用尤为突出。它们能够创作出高质量、流畅的文本,广泛应用
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AI模型训练
处理序列数据。训练过程:使用GPU或TPU等高性能计算资源对模型进行迭代训练,调整参数以最小化损失函数。评估与优化:在验证集上评估模型性能,并根据结果进行。测试与部署:在测试集上进一步验证模型效果AI模型训练是一个复杂的过程,涉及使用深度学习技术对模型进行规模的数据训练。以星环科技的无涯为例,作为一个基于规模语言模型的智能助手,其训练过程通常包括以下几个关键步骤:数据收集:收集大量,并最终部署到实际应用中。AI模型训练需要大量的计算资源和专业知识,旨在使模型能够理解和生成高质量的文本内容。星环语言模型运营平台——SophonLLMOps为了帮助企业用户基于模型构建未来应用,星环科技推出了模型持续提升和开发工具SophonLLMOps,实现领域模型训练、上架和选代。SophonLLMOps服务于模型开发者,帮助企业快捷地构建自己的行业大模型,通过大模型基础设施,形成具备“新型人机交互”且“敏捷可持续迭代”的人工智能应用。文本数据,这些数据可以来自互联网、书籍、文章等多源渠道,对于政务模型而言,则侧重于政务相关的文档和资料。数据预处理:清洗和格式化数据,去除噪声和无关信息,确保数据质量。模型构建:设计神经网络架构,用于
如在上篇文章《ETL的一些分享(上)》中已介绍的,ETL是构建数据仓库的必经一环,它的执行性能对于数据仓库构建性能有重要意义,因此对它进行有效的将十分重要。ETL业务的可以从若干思路开展文章分享了一些关于ETL的经验想法,这些都是从生产实施实践中所总结出的,希望在提升数仓构建的整体效率的过程中,各个读者能从这些思路获得帮助。对此篇文章如有任何问题,欢迎以邮件形式联系我们:bigdataopenlab@transwarp.io,上文我们已经介绍了其中三点,本文我们将再分享如下几点建议。减少不必要的事务表的使用减少事务性操作的窗口时间从影响总体性能的case开始分析步骤迭代,直至减少不必要的事务表的使用由于ORC事务表读取Inceptor的事务性实现是基于表级锁,而非行级锁。所以在高并发业务场景下,减少事务性操作的互斥区域的执行时间就很重要。优化业务性能时应该先考虑这部分的时间。CaseStudy:SQL同上节。由上述SQLInceptor优化覆盖的场景,可通过适当手工修改SQL解决。Join顺序的问题,在之前收集的数据特征的基础上,判断Join顺序是否合理,如表和表先Join即为不合理的情况。对于此类情况,可以考虑
数据集群部署及在当今数据驱动的时代,数据技术已成为企业获取竞争优势的重要工具。数据集群作为处理海量数据的核心基础设施,其部署和直接关系到数据处理效率和系统稳定性。本文将介绍数据集群的基本概念、部署流程以及性能的关键技术。数据集群概述数据集群是由多台服务器组成的分布式计算系统,能够并行处理海量数据。常见的开源数据生态系统解决了不同场景下的数据处理需求。集群通常由主节点和之一,需要根据集群规模调整各项参数。安全配置不容忽视,包括认证、网络防火墙规则、数据传输加密等。最后是集群的启动和验证,通过运行测试作业确认各组件正常工作。数据集群部署和是一个系统工程,需要综合节点可以横向扩展。网络配置也至关重要,建议使用万兆以太网或更高速的网络连接。软件环境准备包括操作系统选择、Java环境配置以及必要的系统参数。随后是核心组件的安装。配置文件修改是部署中最关键的环节考虑硬件资源、软件配置和业务需求。良好的部署架构是基础,而持续的监控则是保证集群有效运行的关键。随着技术的不断发展,容器化部署和自动化运维正在成为新的趋势,但核心的原则依然适用。
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数据仓库
数据仓库是一个多方面、多步骤的过程,旨在提高数据仓库的性能、可扩展性和效率。以下是一些关键的方法和步骤:1.存储性能优化数据压缩:通过数据压缩减少磁盘空间占用,提高存储性能。数据分片:将数据直接访问。缓存淘汰策略:合理设置缓存淘汰策略,避免缓存溢出。10.监控与监控数据库性能:定期监控数据库性能指标,如CPU、内存、磁盘I/O等。定期:根据监控数据,定期对数据库进行。报警机制分为多个部分,每个部分存储在不同的磁盘上,减少磁盘I/O操作,提高存储性能。数据重复性检测:检查并删除重复数据,减少磁盘空间占用。2.扩展性能化分布式数据仓库:将数据仓库系统分为多个部分,每个部分,提高数据库整体性能。7.数据库配置优化调整缓冲池大小:根据实际工作负载整数据库缓冲池大小,减少磁盘I/O操作。索引优化:合理使用索引,避免全表扫描,提高查询速度。连接池设置:合理配置数据库连接池,减少连接建立和断开的时间开销。8.分区和分片分区:将表按一定规则分区,提高查询和维护性能。分片:将数据分散到多个节点,提高系统整体处理能力。9.缓存策略使用缓存:利用缓存存储常用查询结果,减少对数据库的
。数据分割:将数据划分为训练集、验证集和测试集,通常按照一定的比例进行划分,如80%的训练集、10%的验证集和10%的测试集,用于模型训练和评估。作用提供知识储备:语料库中的丰富数据为模型提供模型训练语料库是指专门为训练模型而收集、整理和存储的规模文本、语音、图像等多模态数据的集合,是模型学习和训练的基础。以下是具体介绍:特点规模巨大:通常包含数十亿甚至数千亿个数据单元,如单词、高质量的语料库能够训练出在各种任务和场景中表现出色的模型,使其能够适应不同的输入和输出需求,并具有较强的鲁棒性和稳定性。支持特定领域应用:针对特定领域构建的语料库可以使模型更好地适应该领域的专业了广泛的知识储备,使模型能够学习到不同领域的专业知识、文化背景、语言习惯等,从而更好地理解和处理各种输入文本,并生成准确、有意义的输出内容。提升模型性能:直接影响模型的性能和泛化能力,一个全面、多样使模型及时跟上时代的发展和知识的更新,学习到最新的语言用法、社会热点、科技进展等,从而推动模型在性能、功能和应用方面的不断创新和发展。
星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,具备大数据与云基础平台、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具的软件产品矩阵,多年来深耕电力领域,覆盖电力产业“发-输-变-配-用”五大环节,为推动电力行业数字化转型做出了重要贡献。在国网上海电力智能配用电大数据应用系统建设项目中,基于星环科技大数据基础平台TDH构建的智能配用电大数据应用系统汇集了浦东1210平方千米的236万户的用电数据,高负荷738万千瓦,年用电量329亿度,占上海全网四分之一。集成的内外部数据源有10个,整个数据量到现在已经接近8个T了,台账的数据总量有29.14万条。在多元数据集成及大数据平台基础之上,应用系统实现了用电查询,电力地图等基础功能及用户用电行为分析,节电用电预测网架优化和错峰调度等业务应用。基于多源异构数据的关联解析,和海量用电负荷实际数据存储、索引,实现了用电查询的基础应用,包括230万用户,26000个台区,4000余中压馈线的基本台账及用电数据的快速查询,并可以进行用户用电画像、地图定位、供电范围等数据的查询,服务响应时间在三秒以内。此前,星环科技还曾凭借《星环科技电力智慧供应链智能决策平台建设方...
图数据库的应用场景非常广泛,可以应用于各个行业。以下是一些常见的应用场景:金融:在金融领域,图数据库可以帮助银行、保险公司等企业处理复杂的数据结构,支持欺诈检测、交易路由、投资组合分析等操作。社交网络:图数据库可以存储和处理社交网络中的复杂关系图谱和大量用户数据,支持好友推荐、社区发现、个性化内容推荐等操作。物流:在物流领域,图数据库可以帮助企业优化路径规划、物流运输等操作,加速发货、配送时间并提高效率。制造业:图数据库可以支持企业处理复杂的设备关系结构图,进行维修保养、设备性能分析、生产计划优化等操作。能源行业:在能源领域,图数据库可以处理复杂的电网、管道等结构图谱,并支持多种能源趋势分析和紧急事件监测等操作。电商:图数据库可以应用于电商业务中,存储和处理复杂的商品与用户之间的关系,支持个性化推荐、购物车分析、用户行为预测等操作。图数据库可以在各个领域中应用,并且在处理复杂的数据结构和大量的数据时比传统数据库具有更高的性能和效率。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、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与...
双碳目标下,全国碳排放监测服务平台启动建设力争2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和,我国明确提出“双碳”目标,充分彰显了在构建人类命运共同体进程中的大国担当。国家电网公司主动担当重要使命,提出“实现双碳目标,能源是主战场,电力是主力军,电网是排头兵”的战略部署,率先行动,发布《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》。“双碳”目标的实现离不开科技支撑。《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》指出,全国碳排放监测服务平台建设的总体目标是以电网数字化赋能和助力国家碳达峰碳中和,实现“电力看双碳”,“双碳看经济”,为国家碳排放统计核算体系建设、宏观调控政策制定、经济社会全面绿色转型发展等工作提供决策支持。平台建设需要解决以下问题:以数字化平台技术解决各省的地市、区县、重点行业碳排放数据维度不全面、核算方法不完善、碳核算体系不统一等方面的问题;强化数据应用,发挥好决策支撑作用,深挖电力大数据价值,开展“电力看环保”“电力看经济”等大数据应用。积极响应号召,星环科技打造碳排放监测服务平台解决方案星环科技作为大数据基础软件领域的代表性企业,有着高度的责任感和使命感,为响应“全国碳排放监测服务平...
在国产数据库产品方面,星环科技坚持自主研发与技术创新,打造了自主可控的高性能分布式数据库ArgoDB和分布式交易型数据库KunDB,以及分布式图数据库StellarDB等产品。KunDB具备较强的SQL兼容性,同时具备高可用、高并发、在线扩缩容、数据强一致性等能力,适用于操作型业务、高并发业务等场景。ArgoDB具备完整的SQL兼容性,同时具备高扩展、高可靠、多模型、存算解耦等能力,一站式满足数据仓库、实时数据仓库、数据集市、OLAP、联邦计算等场景。通过不断的打磨和对业务场景不断的落地实践,ArgoDB和KunDB已成为具有完全自主知识产权的成熟的国产数据库,能够为更多的客户提供高性能、高可靠、成熟的数据库产品服务,帮助用户应对智能数据时代海量数据的分析与探索。分布式图数据库StellarDB兼容openCypher查询语言,提供海量图数据的存储和分析能力,支持原生图存储结构,支持万亿边PB级数据存储。同时,StellarDB具备毫秒级点边查询能力,10+层的深度链路分析能力,提供近40种的图分析算法,具备数据2D和3D展示能力。星环科技StellarDB在金融、政府和社交网络等领域...
作为一家企业级大数据基础软件开发商,星环科技很早就在数据中台领域布局,结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系,这当中都会有星环科技产品作为支撑,从而保证企业能够快速实现,并搭建起数据中台,满足企业未来发展变化。其中,三中心分别是存储中心、分析探索中心、业务赋能中心;六能力包括数据汇聚能力、数据整合能力、智能分析能力、实时计算能力、统一访问能力、统一服务能力;两个体系则是安全和运维保障体系与数据和分析支撑体系。三中心、六能力、两个保障体系都构建在一个云底座之上,满足企业私有化或者混合云多云的部署形态,同时灵活组件式的可插拔式部署形态,能够帮助企业更迅速的起步,按规划分步完善数据中台建设。除了提供基础组件和相应的工具帮助客户快速构建数据中台之外,星环科技还提供咨询实施服务,可以为企业提供量身定制的“数据云基础设施+咨询服务的端到端产品+服务”的综合解决方案。在星环科技的咨询服务产品体系中,包括为企业构建中台的架构规划、应用规划,以及帮助企业实施建设数据底座、数据中台、数据仓库,以及数据治理服务,也包括了数据的分析、业务分析、...
时空数据库时空数据库是一种针对时空数据处理的数据库系统。它以时间和空间为基础,整合了空间信息和时间信息,能够对时空数据进行存储、查询和分析。时空数据库广泛应用于交通运输、城市规划、GIS等领域。分布式时空数据库分布式时空数据库是一种对时空数据进行存储和处理的数据库系统,通过分布式存储和分布式计算等技术,可以实现对大规模时空数据的高效处理和分析。与传统的集中式数据库系统不同,分布式时空数据库将数据存储在多个存储节点上,并将计算任务分配给多个计算节点来完成,从而极大地提高了时空数据的处理能力和可靠性。分布式时空数据库的出现,使得处理大规模时空数据成为了可能,也更好地满足了各个领域对时空数据深度分析的需求。星环分布式时空数据库-TranswarpSpactureSpacture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。
为解决AI落地难的问题,星环科技从用户需求端出发,研发了一款基于云原生架构的企业级AI能力运营平台SophonMLOps,助推AI模型落地。SophonMLOps是基于云原生架构构建的企业级AI能力运营平台,聚焦于机器学习模型全生命周期中的模型管理、模型部署、模型监控预警、模型评估和模型迭代等关键环节。通过统一纳管、统一运维、统一应用、统一监控、统一评估、统一解释,赋予企业客户易用、高效且安全可靠的AI能力运营服务,协助客户规模化管理日益增长的机器学习模型,提升模型使用效率,降低模型集成管理成本,控制模型生产环境风险。SophonMLOps针对企业AI运营的痛点,围绕企业AI模型接入、运营管理、持续训练的全生命周期,分别提供规模化集成管理、高效模型推理、模型监控预警、模型性能评估、隐私安全保障等功能,为企业的AI日常运营插上翅膀。SophonMLOps打通了AI的全生命周期,为企业的各类用户角色搭建了统一的AI协作平台。对于企业而言,MLOps规模化集成管理了多源异构的机器学习模型,并提供高效且保障隐私安全的模型推理、监控预警及性能评估服务;对用户而言,能感受到操作上的快捷,AI应用与...
近年来,企业数据安全问题的重要性被提上了前所未有的高度。星环科技提供了从云基础设施、数据平台、数据资源、数据应用的数据安全能力。覆盖数据生命周期的各个阶段,涉及数据的收集、存储、使用、加工以及开放流通。全方位保障企业的数据安全,支撑业务合法合规的开展。星环科技凭借全面的数据安全能力助力某支付机构构建安全防线的落地实践。该支付机构拥有大量数据资产,目前机构面临着较大的挑战,需要加强数据安全管理,为此,机构决定与星环科技合作,利用星环科技的技术来提升数据安全管理能力,共同打造一个基于隐私计算的数据服务平台DaaS。根据客户需求,星环科技在基础设施层提供了基于容器的云原生操作系统TCOS,可以为用户提供独立的数据与计算环境,减少数据对外暴露的风险。在数据平台层,星环科技大数据基础平台TDH新版本增强了安全技术,支持行列级权限控制、动态脱敏等。在数据资产层,星环科技借助两款新产品:数据安全管理平台Defensor帮助企业构建整个数据安全管理域及数据流通平台Navier:包含隐私计算平台SophonP²C和数据交易门户datamall,提供包括联邦学习和差分隐私等技术能力。该支付机构的数据管理平...
星环科技作为一家企业级大数据基础软件开发商,在图计算领域深耕多年,有着深厚的技术积淀和丰富的实践经验。星环科技自主研发的分布式图数据库StellarDB,兼容openCypher查询语言,提供海量图数据的存储和分析能力,支持原生图存储结构,支持万亿边PB级数据存储。同时,StellarDB具备毫秒级点边查询能力,10+层的深度链路分析能力,提供近40种的图分析算法,具备数据2D和3D展示能力。StellarDB克服了海量关联图数据存储的难题,通过集群化存储和丰富算法,实现了传统数据库无法提供的低延时多层关系查询,目前已经用于金融、政府、交通等众多行业,用于反洗钱、风险控制、营销等多种场景。同时StellarDB还获得了多项行业权威认可:入选信通院2022大数据十大关键词“图计算平台”代表厂商;通过了中国信通院图数据库和图计算平台基础能力两项专项测评;入选著名咨询机构Gartner《中国数据库市场指南》、《工具:中国数据库管理系统供应商甄选》报告等,彰显了其产品技术领先性。如今,5G、物联网、AI等技术的发展应用让数据呈指数倍增长,为图数据库发展提供了更广阔的应用空间。顺势而为,乘势而上...
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数据中台建设
随着行业和技术领域的变化日新月异,从数据仓库、动态数仓,到数据湖,从新一代湖仓一体技术到可插拔数据库,概念的引入虽然简单,但如何做到更有效,更复杂的数据资产管理就考验着对生产能力和工艺过程的管理能力。星环科技认为数据中台是一种能力、是一种组织上的策略而不仅仅是一种技术架构,它是在信息化基础上建立的可编织和可复用的数据可分析能力,从而支撑企业数字化转型。星环科技的数据中台三中心、六能力、两个体系星环科技很早就在数据中台领域布局,结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系,这当中都会有星环科技产品作为支撑,从而保证企业能够快速实现,并搭建起数据中台,满足企业未来发展变化。数据存储、分析探索、业务赋能三中心第一,帮助企业构建存储中心,提升数据的汇聚和整合能力;第二,构建数据分析探索中心,专注于智能分析能力和实时计算能力的提升,推动智能推荐能力和全链路实时监测和保障能力;第三,构建业务赋能中心,提供统一的访问能力实现跨平台联邦,统一的访问层控制,确保数据安全可用,同时搭建统一的服务能力,面向多场景的服务应用支撑。安全和运维、数据和分...