大模型微调算力

星环模型运营平台
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打通并优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。

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模型
模型是指计算机系统执行模型相关计算任务的能力。模型的重要性训练效率:模型通常具有庞大的参数规模和海量的训练数据,高效的能够显著加快模型训练速度,缩短研发周期。性能保障:在模型的推理、更前沿的技术和模型架构提供了可能,推动模型技术不断进步与发展,进而拓展人工智能的应用边界和深度。主要来源硬件设备:CPU:中央处理器,擅长处理多线程并发任务,适用于逻辑控制密集型工作负载,但在阶段,即根据输入生成输出的过程,强大的可以保证快速、准确地响应用户请求,提供流畅的用户体验,尤其是在处理复杂任务和大量并发请求时,如智能客服、语音助手等应用场景。创新能力:充足的储备为探索更复杂处理规模并行计算任务时效率相对较低,通常作为模型训练和推理的辅助设备。GPU:图形处理器,拥有量计算核心,特别适合进行规模矩阵运算,在深度学习场景下表现出色,是目前模型训练和推理的主流硬件加速设备。FPGA:现场可编程门阵列,可以通过重新配置实现不同的计算架构,灵活性较高,适用于一些对定制化计算有要求的场景,但开发难度相对较大。单位常用的单位有FLOPS
模型高效微调是通过参数高效微调技术,如加性微调、选择性微调、重参数化微调及混合微调等方法,在减少计算成本和训练时间的同时,提升模型在下游任务中的性能表现,使其能更好地适应各种特定应用场景。高效微调单个预训练模型适应多种任务,无需为每个任务训练多个模型,提高了模型的通用性和可扩展性。应用案例自然语言处理:如情感分析、文本分类、机器翻译等任务,通过高效微调可使模型在特定领域的文本数据上表现更优,为机器人:针对特定行业或领域的知识和问题,对模型进行微调,使其能够更准确地理解用户咨询并提供专业的解答和建议,提高智能客服和聊天机器人的服务质量和效率。的优势节省计算资源:传统全参数微调计算成本高,而高效微调只调整小部分参数,降低了对计算资源的需求。缩短训练时间:减少了需训练的参数数量,从而加快模型训练速度,让研究人员和开发者能更快速地进行实验和迭代,尝试不同模型、数据集和技术。提升模型性能:在有限的数据和计算资源下,高效微调可使模型更好地适应特定任务,避免过拟合等问题,提高模型在下游任务中的性能表现。便于多任务适配:可通过集成任务特定参数,使
模型技术兴起下,AI中台难以满足异构模型的统一管理需求。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不足,数据安全与国产化合规压力,需提升对国产模型的支持;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:SophonLLMOps已实现了对内外部所有主流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。异构调度:支持国内外GPU/NPU(ARM/x86)混合部署,实现异构集群的统一管理、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,加速基于模型的企业级应用快速落地。
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模型分析
模型分析涉及多个方面,包括技术原理、需求、推理成本、基础设施挑战、多模态、长序列、混合专家模型等。技术原理:模型的预训练技术原理是利用大量无标签或弱标签的数据,通过算法模型进行训练,得到一个初步具备通用知识或能力的模型需求:模型的需求每年增长四倍以上,过去十年间需求增长约100万倍。MoE(混合专家模型)能够在保持模型性能的同时,相比同等规模的稠密模型显著降低计算资源的需求。推理成本:模型的推理成本相对较高,尤其是在边缘设备上,推理效率仍是瓶颈。基础设施挑战:随着模型需求的增长,加速集群互联技术演变成为跨尺度、多层次的复杂系统工程问题,涉及芯片设计任务适应性。然而,这些模型架构的演进同时带来了更巨量的需求以及更复杂的集合通信需求,对现有基础设施带来了更大挑战。、先进封装、高速电路等多个领域。多模态、长序列、混合专家模型:多模态、长序列、MoE模型已成为模型架构演进的确定性趋势,它们不仅提升了人工智能在内容理解和内容生成方面的能力,而且提高了模型的泛化能力和
模型微调是一个关键步骤,用于将预训练模型适应于特定任务或领域。这一过程通常涉及以下步骤:准备阶段选择合适的预训练模型:需综合考量模型的架构、参数量以及与目标任务的适配性等因素。准备训练数据集模型参数更新,包括只更新一部分参数或通过对参数进行结构化约束,如稀疏化或低秩近似来降低微调的参数数量。提示微调、指令微调、有监督微调:指令微调是通过在由(指令,输出)对组成的数据集上进一步训练语言加速训练过程。微调实施阶段数据集划分:通常将数据集按照一定比例划分为训练集、验证集和测试集。训练集用于模型的训练,验证集用于在训练过程中调整模型的参数和评估模型的性能,测试集则用于最终评估模型的泛化能力。设定微调目标与参数调整:明确微调的具体目标,如提高模型在某一特定任务上的准确率、召回率等。同时,确定要调整的参数,包括学习率、优化器、正则化参数等。执行微调:在训练循环中依次进行前向传播、计算损失数据增强技术增加数据的多样性,提升模型的鲁棒性。常见的微调技术全参数微调和高效参数微调:全参数微调是使用预训练模型作为初始化权重,在特定数据集上继续训练,更新全部参数。高效参数微调则期望用更少的资源完成
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模型微调
模型微调是一个复杂的过程,涉及多个步骤和技术。以下是模型微调的主要方法和步骤:数据准备选择数据集:根据目标任务选择相关性高的数据集,例如,如果目标是提高文本分类的准确性,那么应选择包含大量分类标签的文本数据。数据预处理:对数据进行清洗、分词、编码等预处理操作。选择基础模型预训练模型选择:选择一个预训练好的语言模型。设定微调参数超参数设置:设定学习率、训练轮次(epochs)、批处理大小(batchsize)等超参数。其他超参数:根据需要设定权重衰减、梯度剪切等。微调流程加载模型和权重:加载预训练的模型和权重。模型修改:根据任务需求对模型进行必要的修改,如更改输出层。损失函数和优化器:选择合适的损失函数和优化器。微调训练:使用选定的数据集进行微调训练,包括前向传播、损失计算、反向传播和权重更新。微调方法全量微调:利用特定任务数据调整预训练模型的所有参数,以充分适应新任务。参数高效微调:仅更新模型中的部分参数,显著降低训练时间和成本.微调后的评估和部署模型评估:在训练过程中,使用验证集对模型进行定期评估,并根据评估结果调整超参数或微调策略。测试模型性能:在微调完成后,使用测试集对
模型微调流程包含明确任务与目标、选基底模型、准备数据集、选目标函数、微调模型、迭代调整与更新、评估性能以及应用部署这几个主要步骤。模型微调一般可分为以下步骤:1.明确任务与目标确定具体的应用场景和任务需求,例如是进行文本分类、情感分析、机器翻译,还是其他自然语言处理任务等,以便后续选择合适的数据集和评估指标。2.选择基底模型综合考虑模型的性能、可扩展性、部署成本及任务适应性等因素,选择一个合适的预训练模型作为基底模型。3.准备数据集收集数据:根据任务需求收集相关的数据,如对于文本分类任务,需要收集带有分类标签的文本数据;对于机器翻译任务,需要收集源语言和目标语言对应的文本数据等。数据预处理:对收集到的数据进行清洗、去噪、重复数据删除等操作,确保数据的质量。然后根据所选模型的要求,对文本进行分词、编码等预处理操作,并将数据划分为训练集、验证集和测试集。4.选择目标函数根据监督模型最后一层增加投影层,并根据具体的回归或分类任务选择相应的损失函数,如均方误差损失、交叉熵损失等。5.微调模型加载预训练模型:使用相应的库和工具加载选定的预训练模型及对应的分词器等。配置微调参数:定义
模型相关技术涵盖基础架构与算法、模型训练与优化、数据处理与管理、支撑、多模态融合以及安全与伦理等多方面技术内容,各方面技术相互配合共同助力模型的构建、训练、应用及发展。以下是一些常见的模型方法,如多人标注、标注验证等,提高标注的准确性和一致性。支撑技术高性能计算芯片:专用芯片的并行计算能力,能够加速模型的训练和推理过程,在处理规模矩阵运算等深度学习任务时具有明显的优势,是模型相关技术:基础架构与算法技术预训练与微调技术:先在规模无监督数据上进行预训练,让模型学习到通用的语言知识和模式,然后在特定任务的有监督数据上进行微调,使模型能够快速适应各种不同的下游任务,如情感分析训练在规模的多模态数据上进行无监督学习,让模型学习到多模态之间的语义关联和通用模式,然后在具体的多模态任务上进行微调,如多模态情感分析、多模态机器翻译等,提高模型在多模态任务上的性能。安全与伦理相关密文数据上进行训练和推理。可解释性技术:研究开发能够解释模型决策过程和输出结果的技术,如注意可视化、特征重要性分析等,提高模型的透明度和可信赖度,让用户能够理解模型为什么做出这样的决策,特别是在一些关键领域,如医疗、金融等。
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模型微调
解锁模型:从训练到落地的进阶指南模型微调:开启定制化智能时代在模型的发展历程中,微调技术的出现是一个重要的里程碑。模型微调,是指在已经训练好的规模预训练模型的基础上,针对特定的任务或数据集训练模型的强大泛化能力,实现“站在巨人的肩膀上”进行更高效的学习。探索微调训练的奥秘明确策略:全参数还是部分参数在模型微调训练的起始阶段,选择合适的微调策略至关重要,其中全参数微调与部分参数微调是数据集是模型微调训练的基石,其质量直接影响着模型的性能。准备高质量的数据集是一项复杂而关键的工作,涵盖数据收集、清洗、标注等多个重要环节。数据收集是第一步,需要从各种数据源获取相关数据。数据源的选择,对模型的参数进行少量的调整和优化。它就像是为通用模型这把万能钥匙,打造适合特定锁孔的精细齿痕,使其能精准开启特定领域的大门。技术原理上讲,模型在预训练阶段,通过对海量数据的学习,掌握了通用的语言、图像、语义等特征。而微调则是利用特定任务的数据,对这些已有知识进行针对性的优化和调整,让模型在保持通用性的同时,具备解决特定问题的能力。这种方式不仅大大减少了训练时间和计算资源的消耗,还能充分利用预
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...
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...
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。
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...
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...
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...
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...
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...
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。...
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...