国产的大模型

国产大模型是指由中国企业研发的、具有大规模计算和数据处理能力的大型人工智能模型。这些模型旨在解决特定的问题或领域，例如自然语言处理、图像识别、智能推荐等。在国产大模型领域，一些知名的企业不仅在研发大模型方面具有丰富的经验和技术实力，同时也为其他企业提供大模型服务。随着技术的进步和应用场景的不断扩大，国产大模型有望在更多领域得到应用和发展。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科技在行业内首先提出行业大模型应用创新场景，推出相应的工具，帮助企业构建自有的行业大模型，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。为了帮助企业用户基于大模型构建未来应用，星环科技推出了SophonLLMOps，帮助企业构建自己的行业大模型。具体来看，它解决了客户三个核心痛点：第一，提供一站式工具链，帮助客户从“通用大语言模型”训练/微调，得到“满足自身业务特点的领域大语言模型”；第二，帮助客户将原型的大语言模型应用，成功在实际生产中投入应用；第三，帮助客户运营在生产中应用的大语言模型和大模型的持续提升。除此之外，星环科技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”。

国产大模型指的是由中国公司或研究机构开发的人工智能模型，这些模型通常在大规模数据集上进行训练，以实现对自然语言、图像、音频等多种模态数据的深度理解和处理。星环科技的多模态大模型就是一个典型的例子（InfinityIntelligence），是一款基于星环大模型底座，结合个人知识库企业知识库、法律法规、财经等多种知识源的企业级垂直领域问答产品。，它不仅能够处理单一类型的数据，还能整合多种类型的信息，提供更全面、更深入的理解和分析能力。这种技术在写作辅助、内容生成和其他创意领域有着广泛的应用，能够帮助用户提升创作质量和效率。星环科技无涯·问知

国产大模型推理：人工智能的新篇章近年来，人工智能领域迎来了一场前所未有的变革，其中大语言模型的出现尤为引人注目。在这场全球性的技术竞赛中，中国的科研团队和企业也交出了令人瞩目的答卷。国产大模型的崛起不仅代表着技术上的突破，更彰显了中国在人工智能领域的自主创新能力。本文将带您了解国产大模型推理的基本原理、发展现状以及应用前景。大模型推理的本质，是让计算机模拟人类的思维过程，根据输入的提示生成连贯循环往复，形成完整的回答。在推理能力方面，国产大模型已经能够胜任多种复杂任务。从基础的问答对话，到需要多步推理的数学题解答；从文学创作到代码生成，这些模型的表现日益接近人类水平。应用场景的拓展是国产大模型发展的另一个亮点。在教育领域，大模型可以充当个性化辅导老师；在医疗行业，它能辅助医生进行诊断；在创意产业，模型可以帮助撰写文案、生成设计。更令人期待的是，随着多模态技术的发展，国产大模型开始具备处理图像、音频等多种信息的能力，这为更丰富的应用场景打开了大门。展望未来，国产大模型推理技术还将继续进化。一方面，模型规模可能会进一步扩大，以获取更强的推理能力；另一方面，小型化、专业化也将成为重要方向，使大

大数据平台国产化随着我国数字化转型的加速，大数据平台的国产化已成为保障信息安全、提升自主创新能力的重要战略方向。近年来，国内企业和科研机构在大数据平台的国产化技术研发和应用实践方面取得了显著进展，推动了国产大数据平台从概念走向成熟。一、大数据平台国产化的定义与背景大数据平台国产化是指在大数据处理、存储、分析等关键技术领域，采用国内自主研发的软硬件产品和服务，替代国外同类产品，实现数据处理的自主可控。这一过程不仅涉及技术的自主创新，还包括与国产操作系统、芯片、数据库等生态系统的深度融合。我国在大数据平台国产化方面的努力，源于对信息安全和自主可控的迫切需求。长期以来，我国在大数据平台建设中依赖国外技术和产品，存在数据泄露、技术“卡脖子”等风险。因此，推动大数据平台国产化，不仅是技术发展的必然选择，更是国家战略安全的重要保障。二、大数据平台国产化的重要性1.信息安全保障：国产化大数据平台能够：大数据平台国产化能够带动国内相关产业的发展，促进数字经济的繁荣。三、大数据平台国产化的技术实现近年来，我国在大数据平台国产化方面取得了显著进展，涌现出一批具有自主知识产权的技术和产品。1.国产数据库

星环科技作为一家企业级大数据基础软件开发商，自成立之初就坚持自主研发与技术创新，勇担时代使命，积极参与信息产业国产化进程，成为大数据基础软件国产化的重要推动者之一。通过自主研发，公司已实现多项技术突破，形成了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。目前，星环科技已助力金融、能源、制造、交通等行业多个客户实现了数据分析场景中部分关键信息系统的国产替代，替代的。为此星环科技采用新一代的分布式技术，自主研发了分布式数据库ArgoDB和分布式交易型数据库KunDB。作为公司自主研发的数据库，ArgoDB是一款具备多模型、联邦等特性的高性能分析型数据库，并且注重与国产成本。在分析型业务方面以更低成本、更高性能完整替代了传统Oracle数据仓库，确保分析型业务与交易型业务的隔离。凭借持续的自主研发和技术创新，星环科技在推动大数据基础软件国产化替代进程的过程中，也收获了诸多产品。自主研发的一站式大数据基础平台安全、高效支撑客户各项数字化业务大数据基础平台TranswarpDataHub是公司自主研发的一站式大数据基础平台，包括多个大数据存储与分析产品，有着优秀的数据库

国产AI大模型一体机：让智能计算触手可及在人工智能技术飞速发展的今天，一个名为"AI大模型一体机"的新事物正在悄然改变着我们获取智能计算能力的方式。这种将强大AI模型与硬件设备融为一体的创新产品，正场景来说，这些特点尤为重要。国产AI大模型一体机的技术实现主要依靠几个关键组成部分。在硬件方面，采用高性能处理器和加速芯片，如GPU、TPU等，为模型运行提供强大算力支持。在软件层面，集成经过优化的国产大模型，这些模型通常针对中文语境和国内应用场景进行了专门训练。此外，还包括模型压缩技术，使庞大的模型能够在有限的硬件资源上有效运行，以及配套的推理框架和管理系统。目前，国产AI大模型一体机已经在多个以其独特的优势，为各行各业提供着前所未有的便捷智能服务。AI大模型一体机，顾名思义，是将训练好的大型人工智能模型与专用计算硬件集成在一起的设备。与传统的云计算服务不同，它不需要依赖网络连接，所有计算都在本地完成。这种设计带来了一系列显著优势：数据无需外传，从根本上保障了隐私安全；响应速度更快，没有了网络延迟的困扰；使用成本也更可控，不需要持续支付云服务费用。对于许多对数据敏感、对实时性要求高的应用

化大数据平台需要在数据存储格式、计算模型、接口等方面与CDH兼容，以确保原有数据和应用能够顺利迁移。比如部分国产平台的文件系统与CDH的HDFS在数据块大小、存储策略等方面存在差异，需要进行数据格式转换和国产化大数据平台替换CDH是企业实现自主可控、保障数据安全和满足合规要求的重要举措，以下为你介绍一些相关的案例、难点、注意事项和步骤：替换难点技术兼容性：CDH有其特定的技术架构和生态体系，国产参数调整。数据迁移：企业使用CDH积累了大量数据，将这些数据安全、高效地迁移到国产化平台是一大挑战。要解决数据一致性、完整性问题，还要尽量减少对业务的影响。例如，在迁移海量的实时流数据时，如何保证数据，开发和测试的工作量较大。人才短缺：国产化大数据平台相对较新，市场上熟悉其技术和操作的专业人才相对较少。企业缺乏既有国产化平台技术知识，又有CDH替换经验的专业人员，给替换工作的实施和后续运维带来困难。注意事项充分评估需求：全面梳理企业当前的业务需求、数据量、数据处理场景等，结合国产化平台的功能和性能特点，确定是否能够满足企业未来发展需求。选择合适的平台：目前国产大数据平台众多，要从技术实力、产品

大数据平台国产化替换是指将原有的国外大数据平台或技术替换为国产的大数据平台及相关技术，以实现自主可控、安全可靠、符合国内法规和业务需求的数据处理与管理环境，主要包括以下几个方面：替换原因安全与自主可控需求：随着数据安全重要性的日益提升，国外大数据平台可能存在数据安全隐患，如数据泄露风险、对国外技术供应商的依赖等。国产化替换可以使企业和组织对数据的存储、处理和管理拥有更高的控制权，减少外部安全威胁：国产大数据平台通常在成本方面具有一定优势，包括软件采购成本、维护成本等。同时，国内供应商能够提供更及时、本地化的技术支持和服务，方便企业快速解决问题，提高系统的运行效率和稳定性。替换内容硬件层面：将原有的国外服务器、存储设备等硬件替换为主流国产CPU平台以及配套的国产存储设备等，确保硬件底层的自主可控。软件层面：操作系统：采用国产操作系统替代国外操作系统，为大数据平台提供稳定、安全的运行环境。数据库：把国外数据库替换成国产数据库，以满足数据存储和管理的需求，并实现更好的性能优化和功能扩展。大数据处理框架：用国产的大数据处理框架的自主优化版本或自研框架替代国外的类似框架，以提升数据处理效率和

大数据基础平台国产化是指在大数据处理的各个环节，从硬件到软件，全面采用国产技术和产品，以实现自主可控、安全可靠的大数据处理能力。以下从其重要性、涉及的关键技术与产品、面临的挑战及应对策略几个方面进行介绍：重要性保障国家安全：大数据涉及国家关键信息基础设施、民生等多领域的数据。实现大数据基础平台国产化，可避免因使用国外技术而带来的潜在安全威胁，如数据泄露、后门风险等，保障国家信息安全。推动产业自主发展：促进国内大数据产业生态的完善，带动芯片、操作系统、数据库、中间件等上下游产业协同发展，减少对国外技术的依赖，提升我国在全球信息技术产业中的竞争力。满足合规要求：随着数据保护法规的完善，使用国产大数据平台对计算资源的需求。存储设备：包括分布式存储系统，能够提供海量数据存储，具备高可靠性、可扩展性和数据冗余保护能力，保障大数据的安全存储。软件层面操作系统：国产操作系统在稳定性和安全性上不断提升，能够为大数据平台提供稳定的运行环境，支持多种硬件架构，适配不同的服务器设备。数据库：国产数据库具备处理大规模数据的能力，支持复杂查询和事务处理，满足大数据平台对结构化数据存储和管理的需求。同时，在与国产

国产化大数据底座平台是指在大数据领域，从硬件到软件全部或主要采用国产自主研发的技术和产品构建的大数据基础平台，以实现自主可控和安全可靠的数据处理与管理。以下是对其的具体介绍：特点自主可控：核心技术和存储系统等。关键技术和组件硬件层：采用国产的服务器、存储设备等，这些服务器基于国产的CPU芯片，具有高性能、高可靠性等特点。操作系统层：使用国产操作系统，为大数据平台提供稳定、安全的运行环境。数据存储层：包括国产的分布式文件系统、数据库等。数据计算层：自主研发的计算引擎或对开源计算引擎进行国产化优化，能够高效地处理大规模数据。数据管理层：具备元数据管理、数据质量管理、数据安全管理等功能，通过自主研发的工具或系统对数据进行全生命周期的管理和监控。应用场景政府领域：政府部门需要处理大量的政务数据，如人口信息、经济数据、城市运行数据等，国产化大数据底座平台可确保数据的安全和自主可控，为政府决策、公共服务、社会治理等提供有力支持。金融行业：金融机构对数据的安全性和稳定性要求极高，国产化大数据底座平台可以满足金融数据的存储、分析和风险管控等需求，同时也符合金融信创的要求。能源行业：能源企业需要处理

图数据库技术是一种应对处理网络、社交网络、金融、物流、人力资源等领域大规模图数据的数据库技术。它的核心思想是将数据以节点和边(或关系)的形式表示为图结构，并且使用图论算法来处理和分析图数据。与传统关系型数据库相比，图数据库具有以下独有的优势：高效处理复杂关系：图数据库能够更加高效和便利地处理网络关系的复杂性，而关系型数据库则需要多表关联，从而开销比较大。更加贴合业务需求：图数据库建立的业务图模型更能够贴合实际业务需求，更好的反映业务中的关系复杂性，同时也更加容易维护和解决问题。易于拓展：作为新型数据库，图数据库基于跨平台开源软件，并且基于标准语言，可以并行处理，易于拓展。更好的查询性能：图数据库采用以图形方式存储的数据，查询性能快，即使在数据量较大时，图查询语言效果也良好。更好的原型应用程序：图数据库的特性，同时也增加了更多的应用程序，这些程序在传统关系型数据库中往往比较困难。图数据库技术在社交网络分析、推荐系统、物流、金融、人工智能等领域有广泛的应用前景。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...

数字经济时代，边缘计算作为行业数字转型的核心能力底座，正在快速崛起。星环科技也在边缘计算领域进行了诸多探索，研发了边缘计算平台Sophon。Sophon是解决多模态数据集成和治理过程中的边缘化、智能化的云端-边缘端融合计算平台，支持标准的视频和物联网协议接入，低代码的业务流程构建，高性能的数据处理和分析，企业级的云-边数据、服务治理，以及针对边缘嵌入式和云端服务器等异构硬件的适配。星环科技Sophon平台包括设备数据管理、模型训练迭代、边缘模型部署、应用构建分发、数据治理能力、边缘自治能力、云边协同能力七大能力。Sophon可以从两个层面实现效益价值：降低长尾应用的实施人力，降低从数据到模型，模型到应用的构建成本；改变长尾应用的落地模式，从粗放的一次性模型交付到精细化的模型持续运营。其主要技术创新包括：边缘可视化流处理构建、边缘数据采样驱动模型迭代、边缘实时数据可视化、边缘深度推理引擎。设备数据管理：平台支持超过20种标准的设备协议，用户只需要进行简单配置便可快速将物联网设备或视频设备接入平台，并进行设备数据实时预览和统一管理。边缘模型部署：平台支持多种框架训练的深度学习模型的上架，通...

AquilaInsight是星环科技推出的一款多模数据平台监控软件，为企业运维团队提供了一套统一、完整、便捷的智能化运维解决方案。通过丰富的仪表盘管理、告警与通知管理、实时和历史查询语句运行分析、计算和存储引擎的统一监控、完整的日志收集过滤与检索等功能，实现高效智能运维的目标，充分保证集群稳定高效的运作。业务痛点企业在应对业务部门的扩张以及数据融合创新时，通常会针对不同的项目场景引入不同的数据模型以及大数据产品。这些产品和模型为企业解决了海量多源异构数据的存储管理难题，但与此同时，产品服务的可靠性问题也为企业带来了挑战。服务需要持续高效、稳定、可靠的运作，对于企业运维团队来说需要做到有问题及时发现，资源不够及时扩容，出现故障迅速修复，以防止出现服务器长时间宕机、业务长时间中断、数据丢失等问题。企业如果采用了大量分布式架构的大数据组件，那么运维人员需要掌握每一款大数据产品的相关知识，极大的增加了企业的运维成本以及运维人员的学习成本。并且由于缺乏统一的运维入口，传统的查询运维难以完成指标数据的可视化，极易缺乏或遗漏关键监测指标。在数据碎片化、监控对象粒度庞大的情况下，自动化监控难以实现，无...

近年来，图数据库的价值逐渐得到了大家的关注。作为一家专注于图数据库研发的企业，星环科技成为了行业内备受关注的图数据库公司之一。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，旨在为用户提供数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等全生命周期的基础软件和服务。同时，作为一家深入图计算领域多年的公司，星环科技自主研发了分布式图数据库StellarDB，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。另外，StellarDB还具备毫秒级的点边查询能力、10+层深度链路分析能力和近40种的图分析算法，同时还可提供数据2D和3D展示能力。星环科技进一步推出的StellarDB4.0版本，在数据导入、多跳查询和图算法性能方面实现了数倍升级，同时在易用性、安全性、运维管理和开放性方面也全面升级。这些升级内容均有利于帮助企业用户更高效地挖掘海量数据互联价值。星环科技已经成功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。广泛应用于金融、政府、交通等多个行业的反洗钱、风...

星环科技自主研发的数据安全管理平台TranswarpDefensor，基于Defensor的五大核心能力和星环科技全局数据安全策略，可以帮助企业建设以数据为中心的数据安全防护。Defensor能够帮助企业了解内部数据敏感信息的资产地图，发现潜在风险，并监控企业重要数据的合规使用；同时，也能对企业敏感数据进行分类分级，通过数据脱敏、水印等方式对数据进行事前事后的保护，防止数据泄露或能够在数据泄露后做到可以溯源追踪。五大核心能力：分类分级、数据脱敏、操作监测、操作审计、个人信息去标识第一，敏感数据识别与分类分级，帮助企业全面梳理敏感资产，并绘制分类分级资产地图。Defensor内置的分类分级标准参照，涵盖了多个行业法律法规，并与律师深度合作探讨，共同落实了大量规则；基于正则表达式、关键字内容、算法匹配、字典匹配等方式，自动扫描全局敏感数据，提供定时敏感识别扫描任务。第二，提供数据脱敏和水印等能力，让敏感数据可以脱敏后服务业务，并在发生泄露后可以追踪溯源。平台预置多种脱敏算法，开箱即用，满足不同场景，不同安全等级的脱敏要求。当敏感数据需要对外流通时，支持在数据集中嵌入水印，当数据发生泄漏后，...

星环科技凭借自身在大数据、人工智能等领域多年来积累的技术优势和实践经验，能够为水电行业打造基于国产基础软件的新一代数据底座，实现海量数据实时接入及应用。在方案中，所有时序数据通过实时接口统一接入星环科技分布式时序数据库TranswarpTimelyre，关系型数据接入关系型分析引擎TranswarpInceptor关系库，非结构化数据接入对象存储平台。然后对时序数据、关系数据进行主题建模和维度建模，将建模结果直接写星环科技分布式数据库入ArgoDB中，形成DWD和DWS层。并在ArogDB中，面向应用分析，构建数据指标宽表、应用主题数据等数据集市层。这里有几个很关键的联合分析技术，一个是“序关分析”，举个例子，我们在做故障预警算法开发的过程中，需要提取故障特征，通过历史设备台账数据（一般存在关系型数据库），把所有设备的故障开始时间、故障结束时间，故障类型等拿出来，关联时序数据库找到设备故障时刻的测点值，这些值要提取出来，作为样本进行AI模型训练。另外一个是流上机器学习与流批一体，按照上面的例子，训练完模型后，需要部署在实时计算引擎上，与离线库中的档案数据表等，构建实时故障预警模型，对同...

分布式图数据库是一种用于存储、管理和查询图数据的数据库，适用于处理海量复杂数据、实现多跳关系查询和图算法计算。通过分布式存储和计算，实现对大规模图数据的高效管理和查询。分布式图数据库使用图结构存储数据，节点和边可以拥有自定义的属性，支持多种查询语言和图算法。它通常由多个节点组成，每个节点负责存储和处理一部分数据，互相协作完成任务。分布式图数据库适用于金融、社交媒体、医疗等领域的数据分析和挖掘。TranswarpStellarDB是由星环科技自主研发的一款分布式图数据库，兼容开放Cypher查询语言。它支持原生图存储结构，提供PB级别的海量图数据的存储和分析能力。同时，在易用性、安全性、运维管理以及开放性方面也有着不错的表现。TranswarpStellarDB4.0性能在多跳查询和图算法方面实现了数倍升级，并且在易用性、安全性、运维管理和开放性等方面都进行了全面升级，可以帮助企业用户更快、更高效地挖掘海量数据互联的价值。通过采用分布式集群存储的方式，TranswarpStellarDB克服了海量关联图数据存储的难题，并通过集群化存储和丰富的算法来实现低延迟的多层关系查询。已经在金融、政...

TranswarpDataStudio(简称TDS)是星环科技自研的一站式大数据开发工具，提供数据集成、存储、治理、服务和共享等数据处理全生命周期的企业级管理能力。结合星环科技大数据基础平台TranswarpDataHub简称TDH)业界创新的多模态的大数据处理能力，能够提升企业构建数据中台、数据仓库、数据湖等系统的效率，更高效地实现数据资产化和数据业务化数据开发套件，助力企业完成数据统一化数据开发套件包含了大数据整合工具Transporter、数据库在线开发与协同工具SQLBook和任务调度软件Workflow，该套件作为星环科技大数据基础平台TranswarpDataHub的生态开发应用工具，针对数据开发场景，提供数据集成、SQL开发和任务调度的能力，帮助企业将数据归集到数据湖仓，完成数据统一化的过程。数据开发套件的三大核心优势：分布式架构设计，可支持PB级别的数据平台建设，支持日均十万级任务调度，性能可扩展；支持SQL关键词和SQL片段推荐，数据开发知识积累，智能化持续优化开发体验和开发效率；基于大数据平台计算能力提供数据转换能力，避免传统ETL工具本身的计算瓶颈。数据治理套件，...

图数据库是一种特殊的数据库管理系统，可以高效地存储和查询各种复杂数据间的关系。一般而言，图数据库是基于图形理论和图形模型而建立的，相比于传统的关系数据库（RDBMS），图数据库能够很好的解决复杂数据之间的连接问题，有着优越的效率和性能。图数据库可以看作一个由节点（节点表示具体的数据）和边（边表示节点之间的生物关系）组成的图，这种图称为图形数据。这些节点和边都具有特定的属性，这些属性包含了数据的详细信息，比如名称，性别，地址等内容。这种数据呈现了一个更加真实和可视的方式，具有更加完整的信息和语义，可以用于多种领域，如社交网络，交通规划，生物医学等，因此有着极其广泛的应用前景。相比于其他数据库系统，图数据库拥有以下优点：应对复杂性：图数据库可以轻松处理各种形式的复杂数据，可以通过在图形结构中表示数据之间的联系，从而实现更好的查询和可视化。相比于传统的关系型数据库，图形数据的可视化更加清晰有条理，能够更加方便的进行复杂数据的关系分析。高效性：图数据库能够高效地处理大量的数据连接操作，而且查询时不需要太多的连接，所以具有更高的查询效率。例如，在社交网络中，图数据库能够高效的搜索出用户之间的关系...

图数据库相对于其他传统的数据库有很多优势，以下是几点常见的优势：灵活的数据模型：图数据库支持灵活的数据模型，可以存储复杂的实体类型和其之间的关系，如社交网络、地图路线等复杂模型。强大的关系查询能力：图数据库通过树状遍历方式遍历关系，使用广度优先搜索和深度优先搜索算法，提供更快速、更精确的关系查询和分析。高效的数据处理能力：图数据库处理大规模图数据的效率更高，能够对图数据进行快速存储、索引和查询，降低了大数据量和高并发访问时的数据处理成本和时间成本。聚焦场景：图数据库适用于需要对关系进行建模和分析的应用场景，更加专注于应用场景的需求，为用户提供更好的数据处理能力和建模分析能力。多语言支持：图数据库支持多种语言，为多类开发者和企业提供了更便利的操作性和接口。图数据库具有灵活性高、查询性能强、数据处理能力优异、聚焦场景和多语言支持等优势。这些优势使得图数据库在现代大数据场景下的应用越来越广泛化。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...