大模型垂直领域预训练

垂直领域大模型是指专注于特定行业或应用领域的人工智能模型。它们在特定的上下文中表现出更高的精度和深度，通常在特定的、具有专业性质的数据集上进行训练，以适应特定业务需求。垂直领域大模型的一些关键特点：领域专精：垂直大模型针对特定行业或应用，如医疗、金融、教育等，提供更精准、专业的解决方案。数据针对性：垂直大模型的训练依赖于特定领域的专业数据，这使得模型在特定场景下的表现更为出色。定制化服务：垂直大。领域专业性：垂直领域大模型经过专门的训练，能够更好地理解和处理特定领域的知识、术语和上下文。高质量输出：由于在特定领域中进行了优化，垂直领域大模型在该领域的输出质量通常比通用大模型更高。特定任务效果模型能够满足客户对定制化需求和工程化落地能力的追求。快速响应：由于专注于特定领域，垂直大模型能够快速响应市场变化，提供实际应用价值。资源效率：相比于通用大模型，垂直大模型通常需要较少的计算资源和时间更好：对于特定领域的任务，垂直领域大模型通常比通用大模型表现更好。垂直领域大模型的商业化侧重于针对特定行业或应用的深度定制，它们在特定领域积累了丰富的专业知识，能够提供更精准、更专业的解决方案。这些模型在实际应用中的价值体现在能够直接解决行业痛点，提高效率，降低错误率。

垂直领域大模型是指专注于特定行业或应用领域的人工智能模型。它们在特定的上下文中表现出更高的精度和深度，通常在特定的、具有专业性质的数据集上进行训练，以适应特定业务需求。垂直领域大模型的一些关键特点：领域专精：垂直大模型针对特定行业或应用，如医疗、金融、教育等，提供更精准、专业的解决方案。数据针对性：垂直大模型的训练依赖于特定领域的专业数据，这使得模型在特定场景下的表现更为出色。定制化服务：垂直大。领域专业性：垂直领域大模型经过专门的训练，能够更好地理解和处理特定领域的知识、术语和上下文。高质量输出：由于在特定领域中进行了优化，垂直领域大模型在该领域的输出质量通常比通用大模型更高。特定任务效果模型能够满足客户对定制化需求和工程化落地能力的追求。快速响应：由于专注于特定领域，垂直大模型能够快速响应市场变化，提供实际应用价值。资源效率：相比于通用大模型，垂直大模型通常需要较少的计算资源和时间更好：对于特定领域的任务，垂直领域大模型通常比通用大模型表现更好。垂直领域大模型的商业化侧重于针对特定行业或应用的深度定制，它们在特定领域积累了丰富的专业知识，能够提供更精准、更专业的解决方案。这些模型在实际应用中的价值体现在能够直接解决行业痛点，提高效率，降低错误率。

垂直领域专属模型的训练：让AI更懂你的世界在人工智能领域，一个显著的趋势正在形成：通用大模型正在向垂直领域专属模型演进。这种转变不仅体现了AI技术的进步，更反映了市场对专业化智能服务的迫切需求。垂直领域专属模型通过在特定领域进行深度训练，能够提供更精准、更专业的服务，正在重塑各行各业的发展格局。一、垂直领域模型的崛起通用大模型在处理广泛任务时表现出色，但在面对专业领域时往往力不从心。以医疗领域为例，通用模型可能无法准确理解医学术语，难以处理复杂的病历数据。而经过专业训练的医疗领域模型，不仅能理解专业术语，还能辅助医生进行疾病诊断和治疗方案制定。垂直领域模型的训练需要特定的数据集和专业知识。在金融领域，模型训练需要大量的历史交易数据、财务报表和市场分析报告。这些数据经过清洗和标注后，通过深度学习算法，使模型能够理解金融市场的运行规律，提供投资建议和风险评估。训练垂直领域模型面临数据获取直接影响模型性能。在智能制造领域，采用迁移学习和增量学习策略，可以使模型快速适应新的生产环境和工艺要求。通过持续优化训练策略，模型能够保持较高的准确性和适应性。三、应用前景与挑战垂直领域模型正在多个行业

垂直领域大模型是指专注于特定行业或应用领域的人工智能模型。它们在特定的上下文中表现出更高的精度和深度，通常在特定的、具有专业性质的数据集上进行训练，以适应特定业务需求。垂直领域大模型的一些关键特点：领域专精：垂直大模型针对特定行业或应用，如医疗、金融、教育等，提供更精准、专业的解决方案。数据针对性：垂直大模型的训练依赖于特定领域的专业数据，这使得模型在特定场景下的表现更为出色。定制化服务：垂直大。领域专业性：垂直领域大模型经过专门的训练，能够更好地理解和处理特定领域的知识、术语和上下文。高质量输出：由于在特定领域中进行了优化，垂直领域大模型在该领域的输出质量通常比通用大模型更高。特定任务效果模型能够满足客户对定制化需求和工程化落地能力的追求。快速响应：由于专注于特定领域，垂直大模型能够快速响应市场变化，提供实际应用价值。资源效率：相比于通用大模型，垂直大模型通常需要较少的计算资源和时间更好：对于特定领域的任务，垂直领域大模型通常比通用大模型表现更好。垂直领域大模型的商业化侧重于针对特定行业或应用的深度定制，它们在特定领域积累了丰富的专业知识，能够提供更精准、更专业的解决方案。这些模型在实际应用中的价值体现在能够直接解决行业痛点，提高效率，降低错误率。

垂直领域专属模型的训练：让AI更懂你的世界在人工智能领域，一个显著的趋势正在形成：通用大模型正在向垂直领域专属模型演进。这种转变不仅体现了AI技术的进步，更反映了市场对专业化智能服务的迫切需求。垂直领域专属模型通过在特定领域进行深度训练，能够提供更精准、更专业的服务，正在重塑各行各业的发展格局。一、垂直领域模型的崛起通用大模型在处理广泛任务时表现出色，但在面对专业领域时往往力不从心。以医疗领域为例，通用模型可能无法准确理解医学术语，难以处理复杂的病历数据。而经过专业训练的医疗领域模型，不仅能理解专业术语，还能辅助医生进行疾病诊断和治疗方案制定。垂直领域模型的训练需要特定的数据集和专业知识。在金融领域，模型训练需要大量的历史交易数据、财务报表和市场分析报告。这些数据经过清洗和标注后，通过深度学习算法，使模型能够理解金融市场的运行规律，提供投资建议和风险评估。训练垂直领域模型面临数据获取直接影响模型性能。在智能制造领域，采用迁移学习和增量学习策略，可以使模型快速适应新的生产环境和工艺要求。通过持续优化训练策略，模型能够保持较高的准确性和适应性。三、应用前景与挑战垂直领域模型正在多个行业

预处理收集海量数据：从多种渠道收集大量的文本数据，来源涵盖互联网文章、书籍、新闻报道、学术论文、社交媒体等，以覆盖各种领域和主题，为模型提供丰富的语义信息。例如训练一个通用语言大模型，可能会收集数十亿甚至大模型预训练是大模型训练过程中的关键环节。让模型学习到广泛的语言知识、语义理解能力和各种模式，以便在后续的微调或直接应用中能够更好地适应各种具体任务，如文本生成、问答、翻译等。关键步骤数据收集与。同时，可根据需要扩充词表，如添加常见汉字等，以提高模型对特定语言或领域的适应性。模型选择与架构搭建选择合适的预训练模型基座：模型架构在自然语言处理任务中表现出色，具有高效的特征提取和表示能力，能够为预大规模数据中发现模式和规律。常见的预训练任务包括语言模型任务，即预测文本序列中的下一个单词或字符；以及掩码语言模型任务，随机掩盖输入文本中的一些单词或字符，让模型预测这些被掩盖的内容。数据源采样与平衡训练提供良好的基础。设计与优化模型结构：加入注意力机制的优化，如多查询注意力机制、快速注意力机制，以及位置嵌入策略，以加速训练并提高模型性能。预训练过程无监督学习：采用无监督学习的方式，让模型自动从

预处理收集海量数据：从多种渠道收集大量的文本数据，来源涵盖互联网文章、书籍、新闻报道、学术论文、社交媒体等，以覆盖各种领域和主题，为模型提供丰富的语义信息。例如训练一个通用语言大模型，可能会收集数十亿甚至大模型预训练是大模型训练过程中的关键环节。让模型学习到广泛的语言知识、语义理解能力和各种模式，以便在后续的微调或直接应用中能够更好地适应各种具体任务，如文本生成、问答、翻译等。关键步骤数据收集与。同时，可根据需要扩充词表，如添加常见汉字等，以提高模型对特定语言或领域的适应性。模型选择与架构搭建选择合适的预训练模型基座：模型架构在自然语言处理任务中表现出色，具有高效的特征提取和表示能力，能够为预大规模数据中发现模式和规律。常见的预训练任务包括语言模型任务，即预测文本序列中的下一个单词或字符；以及掩码语言模型任务，随机掩盖输入文本中的一些单词或字符，让模型预测这些被掩盖的内容。数据源采样与平衡训练提供良好的基础。设计与优化模型结构：加入注意力机制的优化，如多查询注意力机制、快速注意力机制，以及位置嵌入策略，以加速训练并提高模型性能。预训练过程无监督学习：采用无监督学习的方式，让模型自动从

预处理收集海量数据：从多种渠道收集大量的文本数据，来源涵盖互联网文章、书籍、新闻报道、学术论文、社交媒体等，以覆盖各种领域和主题，为模型提供丰富的语义信息。例如训练一个通用语言大模型，可能会收集数十亿甚至大模型预训练是大模型训练过程中的关键环节。让模型学习到广泛的语言知识、语义理解能力和各种模式，以便在后续的微调或直接应用中能够更好地适应各种具体任务，如文本生成、问答、翻译等。关键步骤数据收集与。同时，可根据需要扩充词表，如添加常见汉字等，以提高模型对特定语言或领域的适应性。模型选择与架构搭建选择合适的预训练模型基座：模型架构在自然语言处理任务中表现出色，具有高效的特征提取和表示能力，能够为预大规模数据中发现模式和规律。常见的预训练任务包括语言模型任务，即预测文本序列中的下一个单词或字符；以及掩码语言模型任务，随机掩盖输入文本中的一些单词或字符，让模型预测这些被掩盖的内容。数据源采样与平衡训练提供良好的基础。设计与优化模型结构：加入注意力机制的优化，如多查询注意力机制、快速注意力机制，以及位置嵌入策略，以加速训练并提高模型性能。预训练过程无监督学习：采用无监督学习的方式，让模型自动从

大模型增量预训练是在已经预训练好的大模型基础上，利用新的数据继续进行训练的过程。其目的是让大模型能够学习到新的知识、技能或者适应新的领域和任务，同时尽量保留原有的语言理解和生成能力。数据准备收集新能需要对数据进行标注，尤其是在有监督的增量预训练场景下，准确的标注可以帮助模型更好地理解数据的语义和任务要求。训练过程调整选择合适的训练策略：一种常见的策略是微调（Fine-tuning），即固定大模型中的知识，但也有过度拟合新数据而忘记原有知识的风险。设置训练参数：学习率是关键参数之一。在增量预训练中，由于模型已经有了一定的知识基础，通常需要使用比初始预训练更小的学习率，以避免破坏原有的参数。验证策略：将新数据划分为训练集、验证集和测试集。在训练过程中，使用验证集来监控模型的性能，根据验证集上的表现来调整训练参数和策略。与原始模型性能进行对比，确保增量预训练后的模型在新任务上有提升的同时，没有在原有擅长的任务上出现明显的性能下降。数据：首先需要确定与目标任务或领域相关的新数据。这些数据可以来自多种渠道，如行业报告、学术论文、用户生成的内容等。数据的规模也很重要，足够的数据量能够让模型更好地学习新的模式。但也要注意数据质量，避免

大模型预训练是指使用大规模的数据集来训练模型，以便提高模型的泛化性能和鲁棒性。在深度学习中，预训练模型通常是一种已经过训练以执行特定任务（如图像识别或自然语言处理）的深度学习架构。在预训练模型中来生成文本或进行文本分类等任务。大模型预训练可以加速模型的学习过程，提高模型的准确性，并减少需要手动标记的数据的需求。在某些情况下，预训练模型甚至可以完全避免使用手动标记的数据。大模型持续开发和训练工具、模型上架到模型持续运营及提升迭代的全流程任务，从而成功构建满足企业自身业务特点的领域大语言模型。在模型训练微调阶段，SophonLLMOps工具链需要覆盖训练数据开发、推理数据开发和数据维护等工作，一般会使用大量的数据来训练模型，以便让模型学习到各种模式和特征。这些预训练模型可以在许多不同的任务中使用，并且通常需要进行微调以适应特定的数据集和任务。例如，在自然语言处理中，可以使用预训练的语言模型为了满足企业应用大语言模型的需求，星环科技率先在行业中提出了行业大模型应用创新场景，并推出了相应的大模型持续开发和训练工具——SophonLLMOps。这款工具旨在帮助企业构建自有的行业大模型，通过

2.1关于社区版您可能想要知道的2.2怎么联系到我们？遇到问题怎么办2.3产品资源汇总

通过Manager管理平台，可一键部署Hyperbase。可以在第一次安装TranswarpDataHub集群时安装，也可以向安装好的集群另外安装Hyperbase服务。详细安装步骤及配置项，请参考《TDH安装手册》。安装Hyperbase可以分为以下步骤：软硬件环境检查：检查服务器配置、操作系统、浏览器是否满足要求。安装前配置：配置系统运行过程中所需的文件目录，确保系统运行正常。确认网络配置、Java环境、NTP服务器配置、安全配置、节点访问配置。安装Manager：安装Manager并实现集群管理。安装Hyperbase：您可以通过Manager管理平台安装Hyperbase，并在安装过程中选择所需的HDFS、YARN和Zookeeper等依赖服务以完成部署。产品包上传：在【应用市场】>【产品包】页面上传Hyperbase及相关服务的产品包。服务添加：通过【集群管理】>【添加服务】添加TranswarpHyperbase服务及TranswarpBasic组件（包括HDFS、YARN、Zookeeper、KunDB等）。配置安全：选择安全认证方式，可选简单认证或Kerbe...

QuarkGateway是连接客户端与QuarkServer服务器的一个中间件，是客户请求QuarkServer服务的总入口，它严格按照用户预定义的配置文件，根据用户的不同需求来提供负载均衡、SQL规则路由、高可用（包括超时转发和宕机转发）、Web运维、Inceptor安全（LDAP,KERBEROS）等各项功能。QuarkGateway可以在多个QuarkServer间平衡业务流量，能够有效地为客户端屏蔽掉集群细节，能将不同的SQL类型路由到不同的QuarkServer，并且解决了QuarkServer超时或宕机后无法执行任务的问题，提高了产品的可用性。QuarkGateway的主要功能包括：负载均衡在这种情景下QuarkGateway可以将特定的业务分担给多个QuarkServer，从而实现多个InceptorServer平衡业务流量的功能，完成此项功能的前提是QuarkServer的TAG属性一致。SQL规则路由QuarkGateway基于特定规则，可将不同类型的SQL路由到不同的QuarkServer。高可用性包括超时转发和宕机转发等，QuarkGateway可将超时或者宕机的...

表9.Hyperbase在HDFS中的目录结构简介目录作用有无清理机制or如何清理/hyperbase1根目录/hyperbase1/.tmp临时目录，用于存储临时文件和写入过程中的临时数据。这些临时文件可能包括数据块的临时副本、临时索引文件或其他中间结果文件。写入过程中的临时数据：在hyperbase1中，数据的写入是通过WAL（Write-AheadLog）进行的，WAL用于记录数据变更操作。在写入过程中，hyperbase1会将数据写入到WAL中，同时也会将数据写入到对应的数据文件中。/hyperbase1/.tmp目录用于存储在写入过程中尚未完全写入数据文件的临时数据。这样做是为了确保数据写入的原子性和可靠性。hyperbase1会定期清理/hyperbase1/.tmp目录中的过期临时文件和数据，以避免该目录占用过多的磁盘空间。清理策略可以通过hyperbase1的配置进行调整和设置。/hyperbase1/archive归档目录，用于存储已归档的hyperbase1数据。表数据经过一段时间的存储后，可能会变得不再频繁访问或需要长期保存。为了节省存储空间和提高性能，hyper...

JSON配置操作简介表数据VS表的扩展数据索引是Hyperbase的核心功能之一，我们在使用Hyperbase时，常常会为表建各类索引，包括全局索引、局部索引和LOB索引，利用索引中的数据提高查询效率。索引中的数据不属于表数据，但是从表数据而来，和表密不可分，所以我们将表数据和它所有索引中的数据合称为表的扩展数据，也就是说，我们做如下定义：表的扩展数据=表数据＋全局索引数据＋局部索引数据＋LOB索引数据表的元数据VS表的扩展元数据Hyperbase表的元数据包括表名、列族名、DATA_BLOCK_ENCODING、TTL、BLOCKSIZE等等。一张Hyperbase表的各个索引也有自己的元数据，和索引数据一样，索引的元数据和表的关系也十分紧密，所以我们将表的元数据和它所有索引的元数据合称为表的扩展元数据：表的扩展元数据=表的元数据＋全局索引元数据＋局部索引元数据＋LOB索引元数据我们有时也会将表的元数据称为基础元数据或者Base元数据。JSON配置的命令行指令为操作表的扩展数据和扩展元数据服务，Hyperbase提供了扩展的命令行指令：describeInJson、alterUseJ...

hbaseSQL的IndexDDL支持创建和删除表的全局索引，包括：创建全局索引：CREATEGLOBALINDEX删除全局索引：DROPGLOBALINDEX但是，目前Hyperbase不支持使用SQL生成索引，您可以从HyperbaseShell中执行rebuild指令来生成索引，具体请参考《Hyperbase使用手册》。（创建索引前插入的数据没有索引，但是创建索引之后的数据有索引。）下面将具体介绍创建和删除索引的语法。创建全局索引：CREATEGLOBALINDEX语法：为Hyperbase表建全局索引CREATEGLOBALINDEX<index_name>ON<tableName>(<column1><SEGMENTLENGTHlength1>|<<(length1)>①[,<column2><SEGMENTLENGTHlength2>|<(length2)>,...]②);①column1：指根据哪个列建全局索引，可以有多个列，但不可包含首列（因该列映射为RowKey）。②...

HyperbaseWeb管理页面主要用于Hyperbase服务的各种数据和信息的查看，下面我们将介绍管理页面的一些简单操作。HMaster管理页面打开HyperbaseActiveMaster管理页面的方法有两种：根据集群的ActiveMaster的IP地址打开:http://master_node_ip:60010。如下图：图25.ActiveMasterWeb页面通过TDH管理页面中Hyperbase服务的HMaster的ServiceLink打开，详细流程如下：TranswarpDataHubWEB管理页面也要根据集群的ActiveMaster的IP地址打开，地址一般是http://master_node_ip:8180。打开对应的Hyperbase服务的Roles页面。如下图：图26.Hyperbase角色页面左上角服务名后的圆点颜色表示集群中的Hyperbase服务的状态，比如当前是绿色的Green（HEALTHY），健康状态。另两种状态是Yellow（WARNING）和Red（DOWN）。通过每个HMaster对应的ServiceLink可以打开HMaster管理页面。如下...

技术支持感谢你使用星环信息科技（上海）股份有限公司的产品和服务。如您在产品使用或服务中有任何技术问题，可以通过以下途径找到我们的技术人员给予解答。email：support@transwarp.io技术支持热线电话：4007-676-098官方网址：http://www.transwarp.cn/论坛支持：http://support.transwarp.cn/意见反馈如果你在系统安装，配置和使用中发现任何产品问题，可以通过以下方式反馈：email：support@transwarp.io感谢你的支持和反馈，我们一直在努力！

为了方便您接下来的安装使用，社区版团队为您准备了视频教程，可以搭配手册内容一起查看：https://transwarp-ce-1253207870.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/TDH-CE-2024-5/%E8%A7%86%E9%A2%91/%E5%BC%80%E5%8F%91%E7%89%88StellarDB%E5%AE%89%E8%A3%85%E8%A7%86%E9%A2%912024.5.mp4安装教程在安装启动StellarDB社区开发版容器之前，请务必执行dockerps确保环境当前无其他正在运行的开发版容器，如果有，请及时停止以防止后续端口冲突。请务必确保您的安装环境已经配置好了hostname以及/etc/hosts文件，否则hostname和IP地址将无法映射，最终导致安装失败。具体配置方式详见安装前系统配置改动安装流程步骤一将从官网下载下来的产品包上传至安装环境产品包名称：TDH-Stellardb-Standalone-Community-Transwarp-2024.5-X86_64-final.tar.gz步骤二执行下述命令进行解...

表10.Hyperbase在Zookeeper上的znode节点及作用说明节点分类作用/hyperbase1(zookeeper.znode.parent)Operation节点根节点，包含所有被Hyperbase创建或使用的节点/hyperbase1/hbaseid(zookeeper.znode.clusterId)Operation节点HBaseMaster用UUID标示一个集群。这个clusterId也保存在HDFS上：hdfs:/<namenode>:<port>/hyperbase1/hbase./hyperbase1/rs(zookeeper.znode.rs)Operation节点RegionServer在启动的时候，会创建一个子节点(例如：/hbase/rs/m1.host)，以标示RegionServer的在线状态。HbaseMaster监控这个节点，以获取所有OnlineRegionServer，用于Assignment/Balancing。/hyperbase1/master(zookeeper.znode.master)Operatio...