ai大模型的企业级应用
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构建企业级大模型
构建企业级大模型:解锁AI新潜能在人工智能技术快速发展的今天,大模型已成为推动企业数字化转型的核心引擎。企业级大模型不同于普通的AI模型,它是专为企业场景定制开发,具有行业知识深度、业务理解能力和安全可控性的大型人工智能系统。一、企业级大模型的核心特征企业级大模型具备三大核心特征:强大的行业知识库、精准的业务理解能力和可靠的安全保障体系。以金融行业为例,一个合格的企业级大模型不仅要理解通用的金融知识,还要掌握特定银行的业务流程、产品体系和风控要求。这种深度定制使得模型能够准确理解业务场景,提供可靠的决策支持。在安全性和可靠性方面,企业级大模型采用多重防护机制。通过数据加密、访问控制、行为审计等技术手段,确保模型使用过程中的数据安全和隐私保护。同时,模型具备自我监控和预警能力,能够及时发现并处理异常情况。二、构建路径与方法构建企业级大模型需要科学的路径规划。首先进行需求分析,明确模型要解决。需要收集整理企业历史数据,进行清洗和标注,构建高质量的训练数据集。训练过程中采用迁移学习、增量学习等技术,不断提高模型性能。最后通过严格的测试评估,确保模型达到预期效果。企业级大模型的构建是一个持续

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企业级AI能力运营平台
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应用与部署更是如虎添翼。未来,MLOps将继续迭代更加丰富的功能,赋能企业AI更快、更好地落地。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

控机制,存在数据泄露、算力盗取、服务中断等安全问题。这一事件给企业级AI应用敲响了安全的警钟,警示企业选择具备完善企业级安全措施的AI运营平台的紧迫性。目前,企业部署大模型需求非常火热,SophonLLMOps作为一款企业级大模型运营管理平台,构建了全方位的安全防护体系,针对AI应用输出内容的安全性,SophonLLMOps对用户输入和模型、应用的输出进行全方位的安全防护。SophonLLMOps注入检测和敏感词过滤等技术手段,对用户的输出进行严格判断,避免诱导模型输出非法的主题内容。这一机制有效保护了用户隐私,同时提升了模型和应用输出的公平性和安全性。确保企业在使用AI应用时不会因输出内容上进行语料积累、模型训练和应用开发,无需担心知识产权被侵犯,从而能够更加积极地投入到AI技术的研发和应用中,推动企业的数字化转型和创新发展。。SophonLLMOps建设统一的安全中心、确保输出合规可靠SophonLLMOps在语料、模型、应用三个方向的多个阶段提供了覆盖大模型全生命周期的统一安全防护工具和实践,协助用户严守安全合规红线。全流程语料

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企业级大模型管理
部署,实现异构算力集群的统一管理、资源精细化切分与高效调度,提升系统灵活性。私有化部署方案:SophonLLMOps支持在私有化环境中快速使用R1模型进行具备深度思考的服务及应用开发,利用DeepSeekR1实现知识库和工具调用,并快速部署至企业内部,加速基于大模型的企业级应用快速落地。大模型技术兴起下,AI中台难以满足异构模型与算力的统一管理需求。大模型存在启动慢、监控性能差、请求堵塞、微调自动化不足及推理运维成本高问题;管理运维安全方面,企业对多类型、多来源模型的监控运营能力:SophonLLMOps已实现了对内外部所有主流大模型的全面统一纳管与标准化管理可帮助企业实现AI系统的高效运行,为企业业务拓展提供了坚实的技术保障。异构算力调度:支持国内外GPU/NPU(ARM/x86)混合不足,数据安全与国产化合规压力大,需提升对国产算力和大模型的支持;国产化硬件适配面临多芯片兼容难题国产芯片推理性能需提升,且算力资源池构建与异构资源统一管理问题待解。产品能力多模型统一纳管

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企业级向量数据库
企业级向量数据库是一种专门为企业级应用而设计的向量数据库,其主要提供高效的向量存储和检索服务,适用于大规模数据的存储和分析以及机器学习等领域的应用。企业级向量数据库多方面相关数据向量化存储,通过向量相似度检索,将用户可能整兴趣的信息推送给客户,做到千人千面的推荐效果。大模型应用:Hippo可以作为LLM的中间载体承载LLM生成的各类内容,有效扩展LLM的时间与空间边界,使大模型拥有“长期记忆”,并协助解决目前企业担忧的大模型泄露隐私问题。-TranswarpHippoTranswarpHippo是一款企业级云原生分布式向量数据库,支持存储,索引以及管理海量的向量式数据集,能够高效的解决向量相似度检索以及高密度向量聚类等问题。Hippo具备高可用、高性能、易拓展等特点,数据修复等数据保障能力。企业级安全:Hippo可提供基于SASL的用户认证能力,以及基于SSL/TLS的数据加密传输。高性能检索:Hippo支持多进程架构与GPU加速,可以充分发挥并行检索能力;同时支持多类索引,满足不同业务场景;支持检索速度和内存使用的特定优化,支持寄存器级算法优化。多模型联合分析:基于多模型统一技术架构,向量数据与关系型数据、图数据、时序数据等多种模型数据进行统一存储管理,通过

企业内部,加速基于大模型的企业级应用快速落地。本篇将聚焦如何基于LLMOps部署DeepSeekR1。1.DeepSeekR1权重文件下载进入SophonLLMOps模型管理模块,选择新建模型-创建版本星环科技SophonLLMOps支持DeepSeekR1全参版本以及蒸馏版本。SophonLLMOps是一款企业级的大模型运营管理平台,支持大/小模型的统一管理、开源及商业化大模型统一纳管、底层国内外GPU/NPU(ARM/x86)异构算力的混合部署、资源精细化切分及调度、模型及应用效果评估、全局状态监控及预警。企业既可以直接访星环科技云服务(网址:llmops.wuya-ai.com),基于教育助手、文档审核助手、衍生品分析平台等AI智能体及智能分析平台。以金融法律法规问答应用为例:此外,SophonLLMOps支持在智能体应用开发时进行多模型效果对比,可快速比较不同模型的上线效果,便于满血DeepSeek671B(fp8)R1的训练、推理、应用开发;也能够在私有化环境里快速使用R1模型进行具备深度思考的服务及应用开发,能够利用DeepSeekR1实现知识库和工具调用,并快速部署至

AI大模型一体机:企业级大模型软硬一体解决方案在人工智能技术飞速发展的今天,大型语言模型已成为企业数字化转型的重要工具。然而,如何有效、安全地部署和应用这些大模型,成为许多企业面临的挑战。AI大模型、量化、蒸馏等技术,确保大模型能够在有限硬件资源下有效运行;应用接口层则提供标准化的API和开发工具,方便企业快速集成到现有业务系统中。企业级应用场景AI大模型一体机在企业中有广泛的应用前景。在金融领域一体机应运而生,为企业提供了一种软硬件深度融合的解决方案。什么是AI大模型一体机AI大模型一体机是一种将大型人工智能模型与专用计算硬件深度集成的设备。它将模型训练、推理优化、算力调度等软件功能与高性能。技术架构与核心优势AI大模型一体机的技术架构通常包含三个关键层次:基础算力层、模型优化层和应用接口层。基础算力层由高性能GPU或专用AI加速芯片组成,提供强大的并行计算能力;模型优化层包括模型压缩计算硬件相结合,形成一个开箱即用的整体系统。这种设计避免了企业在部署大模型时需要分别采购硬件、安装软件、调试系统的复杂过程,大大降低了技术门槛。与传统的云计算服务不同,大模型一体机通常部署在企业本地

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企业级数据湖
企业级数据湖是指为满足企业级应用需求而设计的、具备高性能、高可靠性和高安全性的数据湖解决方案。以下是企业级数据湖的关键特点和组成部分:统一存储和管理:企业级数据湖采用对象存储作为统一存储,将各种类型存储解耦合:企业级数据湖采用计算与存储解耦合的架构设计,让计算和存储资源具备更好的可扩展性,为大数据处理提供了更灵活的系统架构设计。无缝对接多种计算引擎:企业级数据湖能够无缝对接多种计算分析平台的数据以集中方式进行统一管理,解决了数据孤岛问题,降低了运维管理的难度。支持多种数据类型:企业级数据湖支持结构化、半结构化、非结构化等多种类型数据的直接存储,提供了便捷的数据接入和数据消费通道。计算与,直接进行数据处理和分析,无需额外的处理步骤。数据湖元数据管理:企业级数据湖提供湖上元数据统一管理、企业级权限管理等服务,帮助用户快速地构建云原生数据湖架构。数据安全与合规性:企业级数据湖注重数据安全和合规性,提供稳定、可靠、安全且合规的云计算基础设施服务,包括数据访问控制、加密传输和脱敏处理等。云原生特性:企业级数据湖具备云原生特性,容器化计算通过将数据流式传输到数据湖来实现超大的弹性和近乎实时的数据

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企业级大数据平台
企业级大数据平台:解锁数据力量,驱动未来发展大数据时代,企业的转型抉择在信息技术飞速发展的今天,大数据已成为推动企业发展的核心动力,深刻改变着企业的运营模式和竞争格局。大数据,不再仅仅是海量数据的简单集合,它蕴含着企业发展的新机遇,以及精准洞察市场和消费者需求的关键。搭建基石:构建企业级大数据平台的关键步骤构建企业级大数据平台是一项复杂而系统的工程,需要精心规划和有序实施。每一个步骤都至关重要,它们相互关联、相互影响,共同构成了大数据平台的坚实基础。明确需求,锚定方向在搭建企业级大数据平台之前,明确自身需求和目标是首要任务,这如同在航海前确定目的地和航线,是确保后续工作顺利开展的关键。企业维成本等,企业需在性能和成本之间找到最佳平衡点。数据采集与存储,夯实基础数据采集是大数据平台的源头,其质量和效率直接影响后续的分析和应用。数据采集的方式丰富多样,企业内部的业务系统数据库是重要的数据需要深入分析自身的业务特点、发展战略以及面临的挑战,从而确定大数据平台的功能和应用场景。明确数据源也是关键一环。确定分析场景,如用户行为分析、销售预测、库存优化等,以便为后续的技术选型和平台设计提供明确
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什么是分布式时空数据库?
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。

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企业级AI能力运营平台
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...

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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...

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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...

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图数据库的应用场景
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...

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国产数据库有哪些?
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...

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省市级碳排放监测服务平台建设方案
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...