大模型 科学计算

星环无涯·问知
星环科技无涯·问知Infinity Intelligence,是一款基于星环模型底座,结合个人知识库、企业知识库、法律法规、财经等多种知识源的企业级垂直领域问答产品。

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数据科学
解决问题来说是重要的。数据科学的一个重要应用领域是机器学习。机器学习是一种通过让计算机从数据中学习并自动改进,而不是通过明确编程来执行特定任务的方法。数据科学家使用机器学习算法来构建预测模型,从大量的数据数据科学是指在数据分析和解决实际问题中运用科学的方法、过程、算法和系统来提取知识和洞察的学科领域。数据科学结合了统计学、计算科学、数学和领域专业知识,通过分析大量的数据来揭示隐藏的模式、关系和趋势,以支持决策和解决问题。数据科学的核心在于使用数据来回答问题,揭示真相和提供见解。数据科学家会收集、处理、清洗和分析数据,并将结果以可视化的方式呈现出来,帮助人们理解数据所传达的信息。他们还会构建模型中学习并进行预测。这些模型可以应用各种领域,如金融、医疗、电子商务和社交体等。数据科学在现代社会的各个方面都有重要的作用。可以帮助企业优化运营、提高效率和增加利润。例如,通过分析用户行为数据,企业可以了巨大的价值星环数据科学平台-SophonBaseSophonBase作为企业级一站式数据科学平台,支持数据管理、可视化建模、编程式建模、模型管理、任务流调度和模型服务等功能模块,覆盖从数据接入、数据预处理,到模型训练、模型部署、监控运维的机器学习模型的全生命周期流程,助力企业客户实现人工智能产业落地。
探秘数据科学研发平台:开启数据驱动创新之门在数据时代,数据已经成为企业和组织的核心资产之一。如何从海量的数据中挖掘出有价值的信息,推动业务创新和决策优化,成为了众多机构面临的关键挑战。数据科学研发,从数据收集、预处理、分析建模到模型部署和监控。它整合了多种数据处理和分析技术,如机器学习、深度学习、数据挖掘、统计学等,为用户提供一站式的数据科学解决方案。二、核心功能解析数据管理功能:平台具备强大深度学习算法库,涵盖分类、回归、聚类、神经网络等多种模型类型。用户可以通过可视化界面或代码方式,快速构建和训练模型,无需从头编写复杂的算法代码。实验与协作环境:支持数据科学家进行实验设计和对比分析,方便他们探索不同的模型和参数组合,找到最优解决方案。此外,提供团队协作功能,促进数据科学家、工程师和业务人员之间的沟通与合作,实现知识共享和协同创新。模型部署与监控:完成模型训练后,平台能够将模型快速部署科学家在数据处理和模型开发过程中的重复性工作,大大缩短了项目周期,提高了研发效率。促进跨领域合作:打破了数据科学家、工程师和业务人员之间的技术壁垒,提供了一个统一的协作平台,使得不同专业背景的人员能够
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数据科学平台
已经成为了众多企业和机构进行规模数据分析和处理的必备工具。数据科学平台是一个集成了数据管理、数据可视化、数据挖掘与分析、机器学习、模型构建、预测与优化等多种功能的平台。主要的目的是将开发者和数数据科学平台指利用数据、算法、机器学习和AI技术发现模式并构建预测的平台。随着人工智能和数据技术的飞速发展,数据分析和利用已经成为了当代企业和机构所面临的为关键的挑战。而针对这个问题,数据科学平台据科学家所使用的不同工具整合到一个面向业务需求的平台中,使得他们能够更加高效地处理数据、发现数据模式,并进一步构建出相关的预测模型和优化方案。在数据科学平台中,数据管理是其中为重要的一环。因为数据分析的结果的相关性。这些分析结果能够为业务决策提供有价值的见解,并且帮助企业发现潜在的业务机会。机器学习是数据科学平台中的主要功能,其目的是通过训练模型来提高预测或分类的准确性。平台中通常会包括各种机器学习算法和模型,如线性回归、逻辑回归、决策树和神经网络等。这些算法和模型可以在平台中方便地进行训练、优化和测试。数据科学平台的预测和优化能力能够进一步帮助企业做出决策。预测功能能够基于人工智能技术对未来数据
模型推理服务在人工智能技术飞速发展的今天,模型已经成为推动科技进步的重要力量。从聊天机器人到内容生成,从代码编写到科学研究,模型的广泛应用正在改变我们的生活和工作方式。然而,这些强大功能的背后,离不开一个关键环节——模型推理服务。本文将用通俗易懂的语言,介绍这项技术的原理、应用和未来发展趋势。什么是模型推理服务?简单来说,它就像是一个专门为大型人工智能模型搭建的"计算厨房"。当用户提出一个问题或请求时,这个服务就会调动庞大的计算资源,让训练好的模型进行思考并给出回答。与训练阶段不同,推理服务关注的是如何有效、稳定地运行已经训练好的模型,为用户提供实时响应。这项技术的核心在于处理看似简单,实则涉及海量的矩阵运算和数据处理。模型推理服务的实现面临着多重技术挑战。首先是计算资源的有效利用。一个大型语言模型可能包含数千亿个参数,每次推理都需要调动这些参数参与运算。工程师们开发了各种优化技术,比如模型压缩、量化等方法来减少计算负担。其次是响应速度的保证。在实际应用中,用户往往期望即时响应,这就需要精心设计系统架构,合理分配计算资源。在实际应用中,这项技术已经展现出很大价值。在客服
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训练模型
模型是指包含超大规模参数(通常在十亿个以上)的神经网络模型,这些模型在自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等领域得到广泛应用。训练模型是人工智能领域中非常重要的一部分,训练模型需要大量的数据和计算资源,同时需要采用一些特殊的技术和方法。训练模型需要大量的数据:这些数据应该来自多个来源,包括公开的数据集、公司内部的数据以及用户生成的数据。在收集数据后,需要对其进行预处理和清理,以确保数据的准确性和一致性。此外,数据可能需要被标注和分类,以便在训练过程中提供正确的标签和反馈。训练模型需要强大的计算资源:这包括高性能的计算机、容量的内存和高速的存储设备。在训练过程中,需要使用大量的计算资源来处理数据、更新模型参数和进行反向传播。因此,训练模型需要一个高效的计算框架和一个优化的算法,以限度地提高计算效率和准确性。训练模型需要采用一些特殊的技术和方法:其中常用的是深度学习算法。深度得到更准确的模型。训练模型需要一个高效的团队合作:这包括数据科学家、机器学习工程师和开发人员等。数据科学家负责设计和实施算法,而机器学习工程师则负责构建和优化模型。开发人员则负责开发和维护相应的软件
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交通模型
交通模型是用于模拟城市交通流量的复杂网络模型。交通模型可以帮助交通规划者更好地了解交通系统的运行情况,为城市交通治理提供科学依据。交通模型通常包括个主要部分:路网模型、行车模型和需求模型。路网,从而帮助交通规划者更好地了解道路网络的脆弱性和瓶颈。行车模型是指交通模型中用来描述车辆在道路上行驶的行为的数学模型。通过对车辆速度、加速度、车间距等参数的建模,可以模拟车辆在不同交通状下的运动轨迹。行车模型可以用来研究交通流量对道路拥堵的影响,评估不同交通管理策略的效果,预测未来交通状况等。需求模型是指交通模型中用来预测和模拟市民出行需求的模型。通过对人口、就业、住宅和服务设施等因素的统计分析,可以估计市民的出行需求,包括出行目的、出行方式以及出行时间等。需求模型可以帮助交通规划者了解城市交通需求的特点和变化趋势,为交通规划提供可行的方案。交通模型的应用范围广泛,可以用于城市交通规划模型是指城市道路网络的几何和拓扑结构统计模型。通过街道、交叉口和连接路段等元素描述,以及车流量、车速和拥堵等变量的记录,可以对道路网络的特性和性能进行定量分析。路网模型可以反映出交通系统的结构和层级
模型推理系统在人工智能技术飞速发展的今天,模型已成为推动科技进步的重要力量。从聊天机器人到内容创作,从代码生成到科学研究,模型的广泛应用离不开一个关键环节——推理系统。本文将深入浅出地介绍模型推理系统的基本概念、工作原理及其在现实世界中的应用。什么是模型推理系统模型推理系统是指专门用于运行和部署大型人工智能模型计算架构和软件框架。与训练阶段不同,推理阶段关注的是如何有效地使用已经提高硬件利用率;动态加载技术则可以根据需求灵活分配计算资源。这些技术的综合运用使得模型能够在合理的时间内响应请求,即使模型参数量达到数百亿甚至数千亿级别。推理系统的应用场景模型推理系统已渗透到训练好的模型来处理实际任务。可以将其比作一座已经建好的工厂:训练阶段相当于设计和建造工厂,而推理阶段则是工厂投入生产,将原材料(输入数据)转化为产品(输出结果)。推理系统的工作原理模型推理系统的核心进行计算和预测;第四,系统对输出结果进行后处理,使其更符合人类理解或应用需求。为了让效率提高,现代推理系统采用了多种优化技术。模型压缩技术可以减少模型大小同时保持性能;批处理技术能够同时处理多个请求以
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模型算力
模型算力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,高效的算力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,拥有大量计算核心,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、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。主要算力来源硬件设备: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。算力单位常用的算力单位有FLOPS
模型通常指使用规模数据和强大的计算能力训练出来的具有大量参数的模型,是“数据+算力+强算法”结合的产物,参数量可达数十亿甚至数千亿。小模型参数量相对较少的深度神经网络模型计算需求低,体积小,训练和推理速度快。特点模型:强大的性能和泛化能力:能够更精确地拟合复杂的数据分布,在自然语言处理、图像识别、语音识别等复杂任务上展现出更出色的性能和准确度,可适应一系列不同类型的任务。高预测能力:能在数据集上捕捉更多细节和模式,从而提供更准确的预测和决策支持。训练和推理成本高:由于参数量巨大,训练时间长,需要大量的时间和计算资源投入,对硬件要求高,部署和维护成本也较高,包括计算资源、存储空间以及专业人员的维护费用等。小模型:轻量化和高效性:参数量少,计算需求低,训练和推理速度快,可在资源有限的设备和环境中使用,如移动设备、嵌入式系统等,适合对实时性要求高的应用,能够快速响应。低成本:训练
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...
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...
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...
星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,具备大数据与云基础平台、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具的软件产品矩阵,多年来深耕电力领域,覆盖电力产业“发-输-变-配-用”五大环节,为推动电力行业数字化转型做出了重要贡献。在国网上海电力智能配用电大数据应用系统建设项目中,基于星环科技大数据基础平台TDH构建的智能配用电大数据应用系统汇集了浦东1210平方千米的236万户的用电数据,高负荷738万千瓦,年用电量329亿度,占上海全网四分之一。集成的内外部数据源有10个,整个数据量到现在已经接近8个T了,台账的数据总量有29.14万条。在多元数据集成及大数据平台基础之上,应用系统实现了用电查询,电力地图等基础功能及用户用电行为分析,节电用电预测网架优化和错峰调度等业务应用。基于多源异构数据的关联解析,和海量用电负荷实际数据存储、索引,实现了用电查询的基础应用,包括230万用户,26000个台区,4000余中压馈线的基本台账及用电数据的快速查询,并可以进行用户用电画像、地图定位、供电范围等数据的查询,服务响应时间在三秒以内。此前,星环科技还曾凭借《星环科技电力智慧供应链智能决策平台建设方...
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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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...
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。
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...
作为一家企业级大数据基础软件开发商,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。其中,三中心分别是存储中心、分析探索中心、业务赋能中心;六能力包括数据汇聚能力、数据整合能力、智能分析能力、实时计算能力、统一访问能力、统一服务能力;两个体系则是安全和运维保障体系与数据和分析支撑体系。三中心、六能力、两个保障体系都构建在一个云底座之上,满足企业私有化或者混合云多云的部署形态,同时灵活组件式的可插拔式部署形态,能够帮助企业更迅速的起步,按规划分步完善数据中台建设。除了提供基础组件和相应的工具帮助客户快速构建数据中台之外,星环科技还提供咨询实施服务,可以为企业提供量身定制的“数据云基础设施+咨询服务的端到端产品+服务”的综合解决方案。在星环科技的咨询服务产品体系中,包括为企业构建中台的架构规划、应用规划,以及帮助企业实施建设数据底座、数据中台、数据仓库,以及数据治理服务,也包括了数据的分析、业务分析、...
星环科技作为一家企业级大数据基础软件开发商,在图计算领域深耕多年,有着深厚的技术积淀和丰富的实践经验。星环科技自主研发的分布式图数据库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。StellarDB克服了海量关联图数据存储的难题,通过集群化存储和丰富算法,实现了传统数据库无法提供的低延时多层关系查询,目前已经用于金融、政府、交通等众多行业,用于反洗钱、风险控制、营销等多种场景。同时StellarDB还获得了多项行业权威认可:入选信通院2022大数据十大关键词“图计算平台”代表厂商;通过了中国信通院图数据库和图计算平台基础能力两项专项测评;入选著名咨询机构Gartner《中国数据库市场指南》、《工具:中国数据库管理系统供应商甄选》报告等,彰显了其产品技术领先性。如今,5G、物联网、AI等技术的发展应用让数据呈指数倍增长,为图数据库发展提供了更广阔的应用空间。顺势而为,乘势而上...