大模型存算一体

强大的治理和审计机制。开放性：湖仓一体采用开放和标准化的存储格式，如Parquet，可以让各种工具和引擎直接访问数据。存算分离：湖仓一体将存储和计算解耦，可以横向扩展到更大规模和更多并发用户。支持多种湖仓一体的优势如下：减少数据冗余：湖仓一体提单一的数据存储平台，减少了数据的冗余和重复，避免了维护多个存储系统的成本和时间。成本效益：湖仓一体利用低成本的对象存储实现高效益的数据存储，降低了存储成本，并避免了维护多个数据存储系统的成本。事务支持：湖仓体支持ACID事务，确保了多方同时读取或写入数据的一致性。Schema的实施和治理：湖仓一体支持Schema的实施和演化，确保数据的完整性，并提供了工作负载：湖仓一体支持数据科学、机器学习、SQL和数据分析等各种工作负载，减少了需要维护多个工具的成本。端到端的流计算支持：湖仓一体支持流计算，实现实时报告的需求，避免了使用单独系统来实时数据应用程序的需求。星环科技湖仓一体解决方案星环科技湖仓集一体架构，打破数据湖、数据仓库、数据集市的边界，基于湖仓集一体平台，所有人都可以访问实时的数据、历史的数据、原始的数据、加工过的数据，如业务分析师可以直接

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大模型一体机:AI时代的智算引擎在人工智能技术飞速发展的今天，大模型已成为推动行业变革的核心力量。而作为承载这些强大AI模型的新型硬件平台，大模型一体机正逐渐走入公众视野，成为AI时代不可或缺的"智算引擎"。大模型一体机是什么大模型一体机是一种专为大规模人工智能模型设计的高度集成化计算设备。它将高性能计算硬件、优化软件框架和专业散热系统整合于一体，形成完整的AI解决方案。与传统的服务器集群相比，一体机在空间占用、能耗管理和运维复杂度方面都具有显著优势。技术架构解析大模型一体机的核心技术架构包含三个关键层次：计算层、存储层和网络层。计算层由多个计算节点组成，每个节点包含多块高性能加速卡，通过高速的互联技术相连。存储层采用分层设计，将热数据存放在超高速缓存中，温冷数据则存放在大容量存储设备上。网络层采用高带宽、低延迟的互联技术，确保计算节点间通信效率。特别值得一提的是，许多一体机还集成了模型压缩和量化技术，能够在保持模型精度的同时大幅降低计算资源消耗。行业应用场景大模型一体机已在多个行业展现出很大价值。在医疗领域，它支持医学影像分析、药物发现和基因组学研究；金融行业利用其进行风险评估

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在生态兼容上有很大的优势。Ozone目前刚进入GA阶段，还需要持续的接受生产案例的打磨来提高其成熟度、安全性等。专栏回顾【专栏18】支持多模型数据分析探索的存算分离湖仓一体架构解析（下）【专栏17】支持多模型数据分析探索的存算分离湖仓一体架构解析（上）【专栏16】灵活、快捷、低运维成本的数据集成方法：数据联邦架构【专栏15】分析型数据库：分布式数据库【专栏14】分析型数据库：MPP数据库的概念分布式存储的浪潮，其采用的架构是“存算一体”架构，即在一个集群中实现计算和存储功能，并且为了保证尽量减少横向网络带来的性能损失，计算引擎在设计上采用了“计算贴近存储”的设计，即每个计算任务会选择在对应的分布式服务。其设计的目标是要解决三个需求：数据可以灵活开放给不同业务做数据分析、计算和存储独立扩展以及计算与存储的资源隔离，同时也提供与存算一体架构等同的存算性能。存算分离的架构参考示意图如下：数据的算一体的框架，如果计算资源不足就需要扩容集群，此时存储也整体扩容，这样可能会导致存储资源使用率低的问题。而采用存算分离架构，计算资源不足就扩容专门用于计算的服务器而存储资源保持不动，或者存储资源不足的

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。

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

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

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"}...

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：

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。...

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•...