大模型下的大数据架构

优势以满足不同应用场景需求。以下是一些常见模型应用架构:分层架构基础设施层:作为整个架构基础,涵盖了数据服务、云平台及开源社区等多个方面。数据服务为模型训练提供海量数据,云平台提供强大算力支持模型应用架构包括分层架构、路由分发架构模型代理架构、多任务微调架构、面向微调分层缓存策略架构、混合规则架构、知识图谱架构、智能体蜂巢架构、智能体组合架构、记忆认知架构等多种类型,各有其原理与服务。例如在智能问答应用中,需要综合运用生成模型、内容检索和安全性识别等多种能力。模型应用层:处于整个架构最高层,直接面向用户,提供各种具体应用服务,如智能问答系统、写作助手、观点提取、智能助教特点灵活选择合适模型进行处理,提高系统整体效率和响应质量。模型代理架构原理:在该架构中,多个专门针对特定任务生成式AI模型作为领域内专家并行工作。更大模型负责理解上下文,并将其分解为特定等,极大地简化了训练和测试工作流程,提高了模型应用范围和效率。向微调分层缓存策略架构原理:将缓存策略引入到模型应用架构中,首先储存模型初始结果,以便在后续查询中能够迅速提供答案,提高系统效率

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模型技术架构是一个复杂系统,它涉及到多个层面,包括数据处理、模型设计、训练、优化、部署等。数据层:数据采集:收集用于训练模型原始数据数据存储:使用数据库或数据湖来存储大规模数据集。数据预处理:包括数据清洗、标准化、归一化、编码等步骤。模型层:模型设计:定义模型架构。参数初始化:为模型参数选择合适初始值。训练层:分布式训练:使用多GPU或多节点并行训练模型。优化算法:选择合适优化器。用户界面:为用户提供交互界面。监控与维护:模型监控:监控模型在生产环境中表现,包括性能和资源使用情况。持续学习:定期使用新数据更新模型,以适应数据分布变化。:分析模型预测错误案例,以指导进一步模型改进。服务层:模型部署:将训练好模型部署到生产环境。推理引擎:优化模型推理过程,提高响应速度和效率。应用层:API接口:提供API接口供外部应用调用模型。损失函数:定义损失函数以指导模型训练。优化层:超参数调优:使用网格搜索、随机搜索或贝叶斯优化等方法调整超参数。评估层:性能评估:使用验证集评估模型性能,指标可能包括准确率、召回率、F1分数等。误差分析
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模型架构
提供智能化服务和体验。神经网络架构神经网络架构模型基础架构关键部分,主要包括以下几种:前馈神经网络(FNN):多层感知器(MLP)是最基础前馈神经网络形式,数据从输入层经过一系列隐藏层直至。模型分解与分布式架构针对模型计算资源消耗巨大问题,可以采用模型分解和分布式架构模式:模型分解:将模型拆分成多个小模型或组件,分别在不同计算节点上进行训练和推理。分布式架构:通过分布式计算提高处理速度和效率,主要包括数据并行、模型并行、流水线并行和混合并行等策略。模型通常指规模巨大、参数数量众多机器学习模型,尤其在深度学习领域,这种模型有着复杂且多层次架构。技术架构层次大模型技术架构可以划分为多个层次,每个层次都承担着不同功能和任务,共同构成了模型完整体系:基础设施层:这是模型技术架构基石,包括GPU、CPU、RAM、HDD和网络等关键硬件设施。其中,GPU针对并行计算进行了优化,非常适合深度学习以及执行复杂计算任务;CPU则承担了大部分计算任务,特别是在执行逻辑运算和控制任务时表现高效;RAM提供了计算过程中快速读写数据临时存储空间;HDD承担着存储大量训练数据模型文件任务;网络则为AI模型预训练、微调、推理、应用访问
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财务模型
一、大数据平台与财务模型结合在数字化转型背景大数据平台与财务模型结合成为企业提升财务管理效率和决策质量重要手段。通过大数据平台,企业可以高效地采集、存储和处理海量财务数据,而财务模型则利用这些数据进行智能化分析和预测。二、财务模型特点数据驱动:财务模型大数据为基础,通过对海量财务数据分析和挖掘,揭示数据背后规律和趋势。智能化:借助人工智能技术,财务模型能够自动学习财务风险指标,如偿债能力、流动性风险、信用风险等,及时发现潜在风险因素。四、技术集成与平台支持构建以人工智能模型为核心智能中台,提供数据处理、分析、推理和生成一体化服务。通过API和微服务架构,并建立数据资产管理制度。这有助于企业更好地管理和利用数据资产,提升数据价值。七、技术整合与人才短缺技术整合是部署大数据平台和财务模型关键挑战之一。企业需要通过API和中间件实现不同技术之间变化及时调整分析结果和决策建议。三、财务模型应用场景财务预测与规划:根据历史财务数据和市场趋势,对企业未来收入、成本、利润等进行预测,帮助企业制定预算和战略规划。风险评估与控制:实时监测企业
大数据基础架构部署是一个复杂过程,涉及多个关键环节和技术选择。以下是一些常见部署策略和最佳实践:一、数据采集层数据采集是大数据基础架构第一步,其目标是确保数据能够被高效地收集、传输和存储。主要。监控数据采集过程,确保数据实时性和准确性。二、数据存储层数据存储是大数据基础架构核心环节,其目标是确保数据可靠性和扩展性。主要技术包括分布式文件系统、NoSQL数据库、关系型数据库等。在数据存储可靠性和扩展性。监控存储资源使用情况,及时调整存储策略。三、数据处理层数据处理是大数据基础架构关键环节,其目标是提高数据处理效率和准确性。主要技术包括批处理和流处理。在数据处理层,需要遵循大数据分析模式,提供多用户、多任务大数据分析服务。采用云计算和分布式数据挖掘算法,提高数据处理和分析效率。提供开放接口和流程,支持多种数据服务模式。五、任务调度层任务调度是大数据基础架构重要。六、监控与日志管理监控与日志管理是大数据基础架构重要组成部分,其目标是确保系统稳定运行和问题快速定位。在监控与日志管理层,需要遵循以下策略:使用日志收集工具实现对应用日志集中管理和分析。实时
大数据架构是指为处理大量数据而设计计算机系统和软件架构。主要目的是提高大数据处理效率和准确性,使其能够满足企业需要。大数据构包括以下组成部分:数据采集和存储:大数据平台需要能够采集和存储各种。数据管理:大数据平台需要提供统一管理工具,包括权限管理、版本控制、数据备份、数据恢复等。数据安全:大数据平台需要提供严格数据安全和隐私保护措施,以确保用户数据安全性和完整性。大数据架构是一个复杂系统,需要从不同维度考虑并设计,以满足企业实际需求。星环大数据基础平台-TranswarpDataHub星环大数据基础平台(TDH)是星环自主研发一站式多模型大数据基础平台,包括多个大数据存储格式数据,包括结构化、半结构化和非结构化数据数据处理:大数据平台需要能够高效处理大量数据数据分析:大数据平台需要提供各种分析工具,例如机器学习算法、数据挖掘技术、数据可视化等,以帮助用户深入了解数据与分析产品,能够存储PB级别的海量数据,可以处理包括关系表、文本、时空地理、图数据、文档、时序、图像等在内多种数据格式,提供高性能查询搜索、实时分析、统计分析、预测性分析等数据分析功能。目前TDH
解锁大数据密码:治理与分析平台协同进化大数据治理:数据“精修师”定义与内涵大数据治理是指在大数据环境,通过一系列政策、流程、技术和组织架构,对数据资产进行全面管理和控制过程。它涵盖了数据从产生、采集、存储、处理、分析到应用全生命周期管理,旨在确保数据质量、安全、合规以及有效利用。大数据治理不仅仅是技术层面的操作,更是涉及组织战略、业务流程、人员角色等多个层面的综合性管理活动。核心数据分析前提下,对敏感数据进行处理,使其不可识别或不可还原,保护用户隐私。数据分析技术:虽然大数据治理主要侧重于数据管理和控制,但数据分析技术也是其重要支撑。通过数据分析,可以发现数据中存在企业创造更多价值。保障数据安全:随着数据安全问题日益严峻,大数据治理能够加强对数据安全保护,防止数据泄露和滥用,降低企业安全风险。同时,满足相关法律法规对数据安全和隐私保护要求,避免企业因数据安全问题面临法律风险和声誉损失。增强决策支持:为企业提供准确、及时数据洞察,帮助企业管理层做出更明智决策。通过对大数据分析和挖掘,可以发现市场趋势、客户需求、业务问题等,为企业战略规划、产品研发
大数据平台架构是一个复杂且多层次系统,它涉及到数据采集、存储、处理、分析和应用等多个环节。以下是大数据平台架构主要组成部分:数据源层:这是大数据平台基础,提供了企业所需各种数据数据源可以模式和规律,使用工具进行数据分析和可视化。数据应用层:是大数据平台输出端,为企业提供各种数据服务,如报表、数据分析、数据挖掘等。应用层可以根据企业实际需求进行定制和开发。数据治理架构:包括数据标准来自不同业务系统、数据库、数据仓库等。数据采集层:负责从各种内部和外部数据源中获取数据。常见数据源包括业务系统数据库、日志文件、第三方API、传感器数据等。大数据平台层(计算存储平台):负责数据管理、元数据/数据模型管理、数据质量管理、数据安全管理、数据生命周期管理等基本管理组件。数据安全架构:是保障数据安全关键手段,其核心目标是维护数据保密性、完整性和可用性。数据共享架构:包括数据集成、数据存储、数据处理和数据服务四个部分,旨在提高数据可访问性和可用性,降低数据管理成本。数据中台架构:涉及工具平台层、数据资产层、数据应用层,提供数据采集、存储、处理、分析和应用全生命周期管理。技术架构:为有效支持数据治理开展,需要高效、灵活技术架构和信息管控工具作承载数据标准和数据模型
计算,根据输入复杂度动态调整计算资源。内存管理是模型推理中关键挑战。由于模型参数可能达到数百GB,如何高效地将所需数据加载到计算设备成为重要课题。现代架构采用内存映射、参数分片等技术,确保在有限内存容量仍能运行超大模型。缓存机制也被广泛使用,频繁访问数据被保留在快速存储中,减少数据传输延迟。在系统架构方面,分布式推理成为处理超大模型主流方案。通过模型并行技术,将模型不同部分部署到多个设备模型推理架构近年来,人工智能领域取得了显著进展,尤其是语言模型出现,改变了人机交互方式。这些模型能够理解和生成自然语言,完成各种复杂任务。然而,要让这些庞大模型在实际应用中有效运行,离不开精心设计推理架构。本文将介绍模型推理架构基本原理和关键技术。模型推理是指训练好模型接收输入并产生输出过程。与训练阶段不同,推理阶段不需要调整模型参数,而是专注于快速、准确地执行前向计算。一个效率高推理架构需要考虑计算资源、响应速度、能源消耗等多个因素。在硬件层面,现代模型推理主要依赖于图形处理器和张量处理单元。这些专用芯片能够并行处理大量矩阵运算,显著提高推理速度。为了进一步让效率
大数据架构平台搭建指南在当今数据驱动时代,大数据架构平台已成为企业挖掘数据价值、提高决策效率重要基础设施。一个合理大数据架构平台能够帮助企业有效地收集、存储、处理和分析海量数据。本文将介绍搭建大数据架构平台关键步骤和核心组件,为企业提供实用参考指南。一、明确需求与目标搭建大数据架构平台开始是明确业务需求和技术目标。不同行业、不同规模企业对大数据需求各不相同。企业需要根据自身业务特点,确定平台主要用途,如实时数据分析、历史数据挖掘、用户行为分析等。同时,还需要考虑数据规模、处理速度、系统可靠性等技术指标。明确需求后,可以制定相应技术路线和架构设计方案。二、核心组件选择大数据设计原则良好架构设计是大数据平台稳定运行基础。首先,系统应具备水平扩展能力,能够随着数据增长而灵活扩容。其次,架构需要实现模块化设计,各组件之间松耦合,便于单独升级和维护。高可用性也是重要考量需要进行架构升级或组件替换。同时,建立完善文档体系和知识传承机制,确保团队能够有效管理和使用平台。五、总结搭建大数据架构平台是一项复杂系统工程,需要技术、业务和管理多方面的协同。通过明确需求、合理
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...
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...
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...
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...
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...
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...
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...
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。
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。...
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...