大模型价格对比

解锁大数据模型：从原理到应用的全面解析一、大数据模型是什么（一）定义与概念大数据模型，简单来说，就是利用大数据技术构建的，从海量数据中提取有价值信息的数学模型。在当今数字化时代，数据如同源源不断的洪流，以惊人的速度产生和积累。这些数据涵盖了我们生活的方方面面，从日常的网络购物记录、社交媒体上的互动，到企业的运营数据、科研机构的实验数据等等。大数据模型就像是一位智慧的“数据探险家”，深入到这浩如烟海的数据之中，通过各种算法和技术手段，挖掘出隐藏在其中的规律、模式和趋势，将看似杂乱无章的数据转化为具有实际价值的信息，为决策提供有力的支持。（二）分类与特点大数据模型主要可以分为预测模型和描述模型这两类，它们如同大数据世界中的两大支柱，各自发挥着独特而重要的作用，共同支撑起大数据应用的广阔天空。预测模型，如其名，是用于预测未来的趋势或行为的模型。它就像一位神奇的“预言家”，借助历史数据和各种复杂的算法，对未来的情况进行预测和推断。在金融领域，预测模型被广泛应用于股票价格预测、风险评估等方面。通过对历史股票价格走势、宏观经济数据、公司财务报表等多维度数据的分析，预测模型可以尝试预测股票价格的

解锁大数据模型：从原理到应用的全面解析一、大数据模型是什么（一）定义与概念大数据模型，简单来说，就是利用大数据技术构建的，从海量数据中提取有价值信息的数学模型。在当今数字化时代，数据如同源源不断的洪流，以惊人的速度产生和积累。这些数据涵盖了我们生活的方方面面，从日常的网络购物记录、社交媒体上的互动，到企业的运营数据、科研机构的实验数据等等。大数据模型就像是一位智慧的“数据探险家”，深入到这浩如烟海的数据之中，通过各种算法和技术手段，挖掘出隐藏在其中的规律、模式和趋势，将看似杂乱无章的数据转化为具有实际价值的信息，为决策提供有力的支持。（二）分类与特点大数据模型主要可以分为预测模型和描述模型这两类，它们如同大数据世界中的两大支柱，各自发挥着独特而重要的作用，共同支撑起大数据应用的广阔天空。预测模型，如其名，是用于预测未来的趋势或行为的模型。它就像一位神奇的“预言家”，借助历史数据和各种复杂的算法，对未来的情况进行预测和推断。在金融领域，预测模型被广泛应用于股票价格预测、风险评估等方面。通过对历史股票价格走势、宏观经济数据、公司财务报表等多维度数据的分析，预测模型可以尝试预测股票价格的

大模型管理的定义大模型管理是指对大规模机器学习模型全生命周期的管理，涵盖模型的训练、存储、部署、监控、评估、优化以及安全管理等各个环节。其目的是帮助企业或研究机构更高效地开发、管理和应用大模型，充分发挥大模型的价值，提升业务效率和创新能力。大模型管理的核心功能模型训练管理：协助数据准备与预处理工作，支持配置训练参数，并监控训练过程中的指标。模型存储与版本控制：安全存储模型，记录不同版本及其变更历史，便于回溯和对比。模型部署与集成：将模型部署到不同环境，并与各类应用系统集成。模型监控与评估：实时监控模型性能指标，定期用新数据进行评估，及时发现并解决问题。安全与权限管理：设置用户权限，限制访问和操作权限，对模型数据进行加密处理。大模型管理的应用场景医疗保健：用于医学影像分析、疾病诊断预测、药物研发等。金融领域：进行风险评估、投资决策、客户服务等。教育行业：实现个性化学习、智能辅导、教育资源推荐等。制造业：应用于产品质量检测、故障预测、生产过程优化等。政府与公共服务：在政务服务、城市管理、公共政策制定等方面发挥作用。大模型管理的发展趋势智能化管理：平台更加智能化，能自动分析模型训练和运行

解锁大数据模型：从原理到应用的全面解析一、大数据模型是什么（一）定义与概念大数据模型，简单来说，就是利用大数据技术构建的，从海量数据中提取有价值信息的数学模型。在当今数字化时代，数据如同源源不断的洪流，以惊人的速度产生和积累。这些数据涵盖了我们生活的方方面面，从日常的网络购物记录、社交媒体上的互动，到企业的运营数据、科研机构的实验数据等等。大数据模型就像是一位智慧的“数据探险家”，深入到这浩如烟海的数据之中，通过各种算法和技术手段，挖掘出隐藏在其中的规律、模式和趋势，将看似杂乱无章的数据转化为具有实际价值的信息，为决策提供有力的支持。（二）分类与特点大数据模型主要可以分为预测模型和描述模型这两类，它们如同大数据世界中的两大支柱，各自发挥着独特而重要的作用，共同支撑起大数据应用的广阔天空。预测模型，如其名，是用于预测未来的趋势或行为的模型。它就像一位神奇的“预言家”，借助历史数据和各种复杂的算法，对未来的情况进行预测和推断。在金融领域，预测模型被广泛应用于股票价格预测、风险评估等方面。通过对历史股票价格走势、宏观经济数据、公司财务报表等多维度数据的分析，预测模型可以尝试预测股票价格的

大模型训练是一个复杂且系统性的工程，以语言大模型为例，通常包括以下关键步骤2：预训练阶段模型准备：确定模型架构，随机初始化模型的参数。数据收集：采集海量数据，构建具有多样性的内容。数据预处理：对：采用有监督微调训练好的模型，训练奖励模型时，冻结该模型的参数。数据集准备训练任务：构建一个文本质量对比模型，通过二分类模型等对输入的两个结果之间的优劣进行判断，其本质是一个排序学习任务。强化学习阶段模型与环境交互：将大模型作为智能体，使其与环境进行交互。环境会根据智能体的输出给出相应的反馈，即奖励信号。策略优化：根据奖励信号，利用强化学习算法如PPO等，调整模型的参数，使得模型在后续的交互中能够原始数据进行清洗，去除噪声、重复和错误数据；将文本数据转化为整数序列。有监督微调阶段模型准备：使用预训练阶段得到的基础模型。数据集准备：收集少量高质量的包含用户输入提示词和对应理想输出结果的数据集合，这些数据更具针对性和专业性，用于让模型学习特定任务的模式和规则。微调训练：将准备好的数据集输入到基础模型中，通过调整模型的参数，使模型能够更好地适应特定任务，具备遵循指令的能力。奖励模型训练阶段模型准备

大模型测试通常是指对基于大规模语言模型的人工智能系统进行的一系列评估，以验证其性能、准确性和适用性。测试过程可能包括以下几个方面：功能测试：检查大模型是否能够正确理解和执行各种指令，如文本生成、语法检查、内容优化等。性能测试：评估模型在处理大量数据或复杂任务时的响应速度和资源消耗。准确性测试：通过对比模型输出与预期结果，评估模型生成内容的准确性和合理性。稳定性测试：确保模型在不同环境和条件下都能保持一致的表现。用户反馈测试：收集真实用户使用后的反馈，了解模型的实际效果和用户体验。安全性与隐私保护测试：确保模型在处理敏感信息时遵守相关法规，保护用户隐私。

解锁大数据模型：从原理到应用的全面解析一、大数据模型是什么（一）定义与概念大数据模型，简单来说，就是利用大数据技术构建的，从海量数据中提取有价值信息的数学模型。在当今数字化时代，数据如同源源不断的洪流，以惊人的速度产生和积累。这些数据涵盖了我们生活的方方面面，从日常的网络购物记录、社交媒体上的互动，到企业的运营数据、科研机构的实验数据等等。大数据模型就像是一位智慧的“数据探险家”，深入到这浩如烟海的数据之中，通过各种算法和技术手段，挖掘出隐藏在其中的规律、模式和趋势，将看似杂乱无章的数据转化为具有实际价值的信息，为决策提供有力的支持。（二）分类与特点大数据模型主要可以分为预测模型和描述模型这两类，它们如同大数据世界中的两大支柱，各自发挥着独特而重要的作用，共同支撑起大数据应用的广阔天空。预测模型，如其名，是用于预测未来的趋势或行为的模型。它就像一位神奇的“预言家”，借助历史数据和各种复杂的算法，对未来的情况进行预测和推断。在金融领域，预测模型被广泛应用于股票价格预测、风险评估等方面。通过对历史股票价格走势、宏观经济数据、公司财务报表等多维度数据的分析，预测模型可以尝试预测股票价格的

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大模型测试通常是指对基于大规模语言模型的人工智能系统进行的一系列评估，以验证其性能、准确性和适用性。测试过程可能包括以下几个方面：功能测试：检查大模型是否能够正确理解和执行各种指令，如文本生成、语法检查、内容优化等。性能测试：评估模型在处理大量数据或复杂任务时的响应速度和资源消耗。准确性测试：通过对比模型输出与预期结果，评估模型生成内容的准确性和合理性。稳定性测试：确保模型在不同环境和条件下都能保持一致的表现。用户反馈测试：收集真实用户使用后的反馈，了解模型的实际效果和用户体验。安全性与隐私保护测试：确保模型在处理敏感信息时遵守相关法规，保护用户隐私。

本节介绍Hippo表写入相关操作。Hippo会返回写入成功数据的下标以及总共写入成功的数据条数，如果出现行级错误（比如主键冲突），Hippo会返回具体的行级错误。插入本节介绍如何向Hippo中插入数据。curl-ushiva:shiva-XPUT'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_bulk?database_name={database_name}&pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"fields_data":[{"field_name":"book_id","field":[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52,53,54,55,56,57,58,59,60,61,62,63,64,65,66,67,68,69,70,71,72,73,74...

查看Master节点通过以下命令，查看集群Master节点信息：curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/master?v'返回结果：epochtimestampactive.master.hostactive.master.portmaster.group169079683909:47:19172.29.203.18926841172.29.203.189:26841,172.29.203.189:26851,172.29.203.189:26861查看数据节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes?v'//查看所有节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes/{node}?v'//{node}表示待匹配的节点地址，支持以*通配，支持指定多个pattern，多个pattern以逗号分割返回结果：

Hippo在1.2版本提供了全文索引能力，兼容ElasticSearch6.7.2语法，在底层架构上复用了公司产品TranswarpScope的一部分特性，支持以Java/HTTPRestful的形式通过Hippo的HTTPServer接口进行全文索引的创建、查询、使用等各类需求，通过该能力的支持，可以更好的实现向量与全文的混合检索。通过将向量检索加全文检索的联合召回，可以降低漏检和误检的概率，能够实现比单独使用向量或全文更高的精度。同时，一套数据库系统可避免部署多套系统带来的架构复杂、开发运维成本高等问题。具体的使用方法除了访问端口需要将端口从8902调整为9200外，均可参考《TranswarpScope手册》4.TranswarpScopeAPI介绍。

运维管理界面WebserverWebserver是Hippo提供运维监控的界面。默认访问地址为:4567"class="bare">http://<webserver_ip>:4567。或者在Manager管理界面我们可以通过下图所示的查看链接这里进行跳转。图15.登录HippoWebserverWebserver主要由下面几个部分构成。概况图16.概况该页面展示了Hippo集群的基本信息，包括：Masterstatus：当前的ActiveMaster，MasterGroup，MasterAddress，Master的健康状态TabletServerStatus：TabletServerAddress，健康状态，逻辑机架和数据中心信息，容量使用以及Tablet个数TabletNum：当前集群表的个数Version：Hippo版本信息库表图17.库表页面以库和表的概念集群存储的各类数据信息。库信息：库名库创建时间库内各类表的信息：点击某个库，可以看到库下所有表的信息，主要包括：••表的ID••表的名字••表的状态••表的Tablet数量••表的Engine类型••表的副本数•...

在Hippo中，比较耗时的操作如激活、加载向量索引实际上是一个分布式任务，用户可以通过任务相关接口查看、删除任务。查看任务curl-ushiva:shiva-XGET"localhost:8902/hippo/v1/_jobs?pretty"-H'Content-Type:application/json'-d'{"job_ids":["fc6feff4f303455a9347f9aab323dfc8"],"action_patterns":["hippo*"]}';返回结果：{"jobs":[{"job_id":"810935a1d91a46b7af2ec35013454fed","job_status":"SHIVA_JOB_SUCCESS","embedding_number":100,"task_results":[{"id":"54ab52493dfb4bab9fb7742d850c64c4","status":"TASK_SUCCESS","server":"172.29.40.26:27841","embedding_number":100,"execute_time":...

ThistutorialwillguideyouthroughthefollowingtaskswithinHippoCloud:EstablishingatablePerusingthetableIncorporatingdataExecutingsearchoperationsEliminatingrowsDissolvingthetableBeforeyoustartInthisguide,wewillbeutilizingthePythonAPI.Priortocommencement,ensurethatyouhave:RegisteredforaHippoCloudaccount.SubscribedtothecomplimentaryplanandestablishedatrialclusterwithinHippoCloud,orsubscribedtothestandard/enterpriseplansandconstructedadedicatedcluster.IfyouanticipateemployingPythonfordevelopment,ascert...

过滤条件表达式Hippo当前支持如下表达式，可用于标量或向量查询。表46.过滤条件表达式表达式描述and当前版本支持and，不支持or/not==等值<小于⇐小于等于>大于>=大于等于inin[1,2,3]notinnot_in[1,2,3]like'_'表示匹配任一字符，'%'表示匹配任意字符，'\'为转义符向量相似性检索本节描述如何进行向量相似度搜索。Hippo中的向量相似性搜索计算查询向量与表中向量的距离，返回最相似的结果集。通过指定标量过滤条件，用户可以进行向量与标量的混合搜索。curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_search?pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"output_fields":["book_id"],"search_params":{"anns_field":"book_intro","topk":2,"params":{"nprobe":10},"embedding_index":"ivf_flat_index"}...

OverviewAclusterisaHippoCloudinstanceassociatedwithspecificcomputingresources.Youcancreaterelatedtables,insertcorrespondingdata,andcompleteproductexperiencewithinacluster.Beforeyouusethedemoenvironment,youneedtocreateacluster.CreateClusterYouneedtogotothespecificproject.Iftherearenoclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'Createcluster'buttonbelowtheclustercreationguidancepagetoentertheclustercreation.Ifthereareclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'+Cluster'buttonabovetheclusterlist...

本节测试主要描述了Hippo1.0在关键测试上的一些性能表现，该份测试同样也是Hippo的基准测试，后续版本发布也会在不同版本上进行该测试进行对比分析。术语表142.Hippo性能测试术语TermDescriptionnq一次搜索请求中搜索的向量个数topk一次请求中对于要检索的每个向量(依赖nq)，所能检索到最近距离的向量个数RT一次请求从发起到接受响应的时间]QPS请求在每秒内成功执行的次数dataset测试所用数据集，不同数据集表示不同的业务场景测试集群配置硬件配置表143.性能测试硬件配置硬件规范Nodes3CPUIntel®Xeon®Gold5218RCPU@2.10GHzMemory16*\16GBRDIMM,3200MT/sDISKNVMeSSD2T*4GPUNONE软件配置表144.性能测试软件配置软件版本Hippov1.2TranswarpManagerTDH9.3.0测试集表145.性能测试数据集数据集名称数据集介绍向量维度向量总数查询数量数据总量距离类型Sift-128-euclidean该数据集是基于Texmex的数据集整理，使用SIFT算法得到的图片特征向量。...

OverviewUnstructureddatamanagementismoreimportantthaneverduetotheriseofbigdata.Managingandgleaningbusinessvaluefromunstructureddataisofutmostimportancetoenterprisestoday.Advancementsinmachinelearning,aswellasdeeplearning,technologiesnowenableorganizationstoefficientlyaddressunstructureddataandimprovequalityassuranceefforts.Inthefieldofartificialintelligenceormachinelearning,embeddingsandvectordatabaseshavebecomeincreasinglyimportantfortacklingawiderangeofproblems.Thesetechniquesareusedtorepresen...