llm生产应用

星环大模型运营平台
星环大模型运营平台(Sophon LLMOps)是星环科技推出的企业级大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、有闭环地将大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、大模型训练、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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大型语言模型(LLM)是一种基于深度学习技术的语言处理模型,其目的是理解和生成自然语言文本。LLM主要应用于自然语言处理、语音识别、机器翻译等领域。大型语言模型LLM的核心是神经网络,其基本结构是训练过程中,需要不断地调整模型的参数,以提高其性能。大型语言模型LLM应用非常广泛,例如在自然语言处理领域中,LLM可以用于文本分类、情感分析、命名实体识别等任务。在机器翻译领域中,LLM可以用于翻译短文本或生成翻译建议。此外,LLM还可以用于智能客服、智能推荐、语音识别等领域。星环科技大模型训练工具,帮助企业打造自己的专属大模型星环科技在行业内首先提出行业大模型应用创新场景,推出相应的工具,成功在实际生产中投入应用;第三,帮助客户运营在生产应用的大语言模型和大模型的持续提升。除此之外,星环科技在行业首先推出了两大行业大模型:服务于金融行业的星环金融大模型无涯,以及大数据分析大模型SoLar“求索”。层次化的神经网络,包括输入层、隐藏层和输出层。其中,隐藏层是神经网络的核心部分,用于从输入数据中学习特征表示。在LLM中,隐藏层的数量和每层的神经元数量是非常重要的参数,直接影响模型的性能和表达能力
大型语言模型(LLM)是一种基于深度学习技术的语言处理模型,其目的是理解和生成自然语言文本。LLM主要应用于自然语言处理、语音识别、机器翻译等领域。大型语言模型LLM的核心是神经网络,其基本结构是训练过程中,需要不断地调整模型的参数,以提高其性能。大型语言模型LLM应用非常广泛,例如在自然语言处理领域中,LLM可以用于文本分类、情感分析、命名实体识别等任务。在机器翻译领域中,LLM可以用于翻译短文本或生成翻译建议。此外,LLM还可以用于智能客服、智能推荐、语音识别等领域。星环科技大模型训练工具,帮助企业打造自己的专属大模型星环科技在行业内首先提出行业大模型应用创新场景,推出相应的工具,成功在实际生产中投入应用;第三,帮助客户运营在生产应用的大语言模型和大模型的持续提升。除此之外,星环科技在行业首先推出了两大行业大模型:服务于金融行业的星环金融大模型无涯,以及大数据分析大模型SoLar“求索”。层次化的神经网络,包括输入层、隐藏层和输出层。其中,隐藏层是神经网络的核心部分,用于从输入数据中学习特征表示。在LLM中,隐藏层的数量和每层的神经元数量是非常重要的参数,直接影响模型的性能和表达能力
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人工智能LLM
。它可以应用于自动回复、文本分类、情感分析、机器翻译等领域,为人们提供更好的语言交互和理解服务。由于大型语言模型的出现,LLM在自然语言处理领域备受关注,并且不断推动着人工智能技术的进步。人工智能LLM的功能和应用不仅限于理解和生成自然语言文本,它还能够帮助进行智能问答、信息提取、摘要生成等任务。深度学习算法,LLM能够模拟人类的语言处理能,从而对复杂的语义和上下文进行理解和推理。人工智能LLM的发展了客户三个核心痛点:第一,提供一站式工具链,帮助客户从“通用大语言模型”训练/微调,得到“满足自身业务特点的领域大语言模型”;第二,帮助客户将原型的大语言模型应用,成功在实际生产中投入应用;第三,帮助客户运营在生产应用的大语言模型和大模型的持续提升。除此之外,星环科技在行业首先推出了两大行业大模型:服务于金融行业的星环金融大模型无涯,以及大数据分析大模型SoLar“求索”。人工智能LLM(LargeLanguageModel)是一种基于深度学习的大型语言模型,有强大的自然语言处理能力。通过学习海量的文本数据,LLM能够理解和生成自然语言的文本,实自然语言的智能处理
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人工智能LLM
。它可以应用于自动回复、文本分类、情感分析、机器翻译等领域,为人们提供更好的语言交互和理解服务。由于大型语言模型的出现,LLM在自然语言处理领域备受关注,并且不断推动着人工智能技术的进步。人工智能LLM的功能和应用不仅限于理解和生成自然语言文本,它还能够帮助进行智能问答、信息提取、摘要生成等任务。深度学习算法,LLM能够模拟人类的语言处理能,从而对复杂的语义和上下文进行理解和推理。人工智能LLM的发展了客户三个核心痛点:第一,提供一站式工具链,帮助客户从“通用大语言模型”训练/微调,得到“满足自身业务特点的领域大语言模型”;第二,帮助客户将原型的大语言模型应用,成功在实际生产中投入应用;第三,帮助客户运营在生产应用的大语言模型和大模型的持续提升。除此之外,星环科技在行业首先推出了两大行业大模型:服务于金融行业的星环金融大模型无涯,以及大数据分析大模型SoLar“求索”。人工智能LLM(LargeLanguageModel)是一种基于深度学习的大型语言模型,有强大的自然语言处理能力。通过学习海量的文本数据,LLM能够理解和生成自然语言的文本,实自然语言的智能处理
LLM(LargeLanguageModel)是指一个使用大量文本数据进行训练的大语言模型。这种人工智能技术的目的是生成类似于人类写作或口语所能产生的新文本。LLM有很多潜在的应用,包括聊天自然语言的语义和上下文。在聊天机器人中,LLM可以模拟人类对话,与用户交流并提供相关服务和建议。此外,LLM还有助于提高机器翻译的质量和准确性,以及在语音识别和语音合成方面有广泛的应用LLM是一项很有前景,它解决了客户三个核心痛点:第一,提供一站式工具链,帮助客户从“通用大语言模型”训练/微调,得到“满足自身业务特点的领域大语言模型”;第二,帮助客户将原型的大语言模型应用,成功在实际生产中投入应用;第三,帮助客户运营在生产应用的大语言模型和大模型的持续提升。除此之外,星环科技在行业首先推出了两大行业大模型:服务于金融行业的星环金融大模型无涯,以及大数据分析大模型SoLar“求索”。机器人、自然语处理工具、自动写作软件等等。LLM可以帮助人们更快速、更高效地完成各种任务。例如,在文本写作中,LLM可以生成更准确、更自然的文本内容。在自然语言处理中,LLM可以帮助人们更好地理解和分析
LLM(LargeLanguageModel)是指一个使用大量文本数据进行训练的大语言模型。这种人工智能技术的目的是生成类似于人类写作或口语所能产生的新文本。LLM有很多潜在的应用,包括聊天自然语言的语义和上下文。在聊天机器人中,LLM可以模拟人类对话,与用户交流并提供相关服务和建议。此外,LLM还有助于提高机器翻译的质量和准确性,以及在语音识别和语音合成方面有广泛的应用LLM是一项很有前景,它解决了客户三个核心痛点:第一,提供一站式工具链,帮助客户从“通用大语言模型”训练/微调,得到“满足自身业务特点的领域大语言模型”;第二,帮助客户将原型的大语言模型应用,成功在实际生产中投入应用;第三,帮助客户运营在生产应用的大语言模型和大模型的持续提升。除此之外,星环科技在行业首先推出了两大行业大模型:服务于金融行业的星环金融大模型无涯,以及大数据分析大模型SoLar“求索”。机器人、自然语处理工具、自动写作软件等等。LLM可以帮助人们更快速、更高效地完成各种任务。例如,在文本写作中,LLM可以生成更准确、更自然的文本内容。在自然语言处理中,LLM可以帮助人们更好地理解和分析
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大模型LLM
大型语言模型(LLM,LargeLanguageModel)是一种基于深度学习技术的语言处理模型,其核心是通过对大量语料库的学习,来理解和生成自然语言文本。LLM被广泛应用于自然语言处理、语音识别的文本,包括摘要、翻译、创作等。同时,LLM还可以根据用户输入的上下文信息,进行智能问答、情感分析等任务。LLM应用非常广泛,包括:自然语言处理:LLM被广泛应用于自然语言处理任务,如文本分类、实体一站式工具链,帮助客户从“通用大语言模型”训练/微调,得到“满足自身业务特点的领域大语言模型”;第二,帮助客户将原型的大语言模型应用,成功在实际生产中投入应用;第三,帮助客户运营在生产应用的大语言、机器翻译等领域,是当前人工智能领域的重要研究方向之一。LLM的主要特点包括:大规模数据:LLM的训练数据通常来自于互联网、文献、书籍、新闻等多种渠道,数据量达到数十亿甚至更多。通过对这些数据的训练,LLM可以掌握丰富的语言知识和信息。深度学习技术:LLM采用深度学习技术,通过多层的神经网络结构,对语言文本进行编码和解码,实现自然语言的理解和生成。自回归和预训练:LLM通常采用自回归模型和预训练方法
在自然语言处理领域的广泛应用LLM模型被视为进一步发展人工智能的重要途径之一。LLM模型的训练过程通常使用大量的文本数据,例如互联网上的文章、新闻、社交体数据等。通过这些数据的训练,模型可以从中根据给定的前提或问题来生成响应,从而备对话能力。这种生成式模型的应用非常广泛,例如智能助手、自动回复系统等。除了文本生成,LLM模型还可以用于语言理解任务。通过输入一段自然语言的文本,模型可以理解文本LLM模型是一个通过大量文本数据训练的深度学习模型。LLM模型可以生成自然语言文本,也能够理解语言文本含义。具体来说,LLM模型可以用于处理多种自然语言任务,例如文本分类、问答以及对话等。由于其能力学习到语言的结构、语法规则、上下文信息等。这样学习使得模型能够生成符合自然语言规则的文本,并能够理解人类语言的含义。在文本生成方面,LLM可以生成各种类型的文本,如文章、评论、故事等。更进一步,LLM可以的含义,并进行相应处理。例如,可以用于情感分析,对一段文本的积或消极情感进行分类。LLM模型的成功离不开深度学习技术的发展。深度学习模型具有强大的表达能力和泛化能力,能够从大量数据中学到更高层次的特征
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人工智能LLM
。它可以应用于自动回复、文本分类、情感分析、机器翻译等领域,为人们提供更好的语言交互和理解服务。由于大型语言模型的出现,LLM在自然语言处理领域备受关注,并且不断推动着人工智能技术的进步。人工智能LLM的功能和应用不仅限于理解和生成自然语言文本,它还能够帮助进行智能问答、信息提取、摘要生成等任务。深度学习算法,LLM能够模拟人类的语言处理能,从而对复杂的语义和上下文进行理解和推理。人工智能LLM的发展了客户三个核心痛点:第一,提供一站式工具链,帮助客户从“通用大语言模型”训练/微调,得到“满足自身业务特点的领域大语言模型”;第二,帮助客户将原型的大语言模型应用,成功在实际生产中投入应用;第三,帮助客户运营在生产应用的大语言模型和大模型的持续提升。除此之外,星环科技在行业首先推出了两大行业大模型:服务于金融行业的星环金融大模型无涯,以及大数据分析大模型SoLar“求索”。人工智能LLM(LargeLanguageModel)是一种基于深度学习的大型语言模型,有强大的自然语言处理能力。通过学习海量的文本数据,LLM能够理解和生成自然语言的文本,实自然语言的智能处理
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5.7 查询类操作
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"}...
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5.10 任务相关
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":...
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2 Quick Start
ThistutorialwillguideyouthroughthefollowingtaskswithinHippoCloud:EstablishingatablePerusingthetableIncorporatingdataExecutingsearchoperationsEliminatingrowsDissolvingthetableBeforeyoustartInthisguide,wewillbeutilizingthePythonAPI.Priortocommencement,ensurethatyouhave:RegisteredforaHippoCloudaccount.SubscribedtothecomplimentaryplanandestablishedatrialclusterwithinHippoCloud,orsubscribedtothestandard/enterpriseplansandconstructedadedicatedcluster.IfyouanticipateemployingPythonfordevelopment,ascert...
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3.3 Cluster
OverviewAclusterisaHippoCloudinstanceassociatedwithspecificcomputingresources.Youcancreaterelatedtables,insertcorrespondingdata,andcompleteproductexperiencewithinacluster.Beforeyouusethedemoenvironment,youneedtocreateacluster.CreateClusterYouneedtogotothespecificproject.Iftherearenoclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'Createcluster'buttonbelowtheclustercreationguidancepagetoentertheclustercreation.Ifthereareclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'+Cluster'buttonabovetheclusterlist...
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10 Hippo 运维
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•...
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1 Introduction
OverviewUnstructureddatamanagementismoreimportantthaneverduetotheriseofbigdata.Managingandgleaningbusinessvaluefromunstructureddataisofutmostimportancetoenterprisestoday.Advancementsinmachinelearning,aswellasdeeplearning,technologiesnowenableorganizationstoefficientlyaddressunstructureddataandimprovequalityassuranceefforts.Inthefieldofartificialintelligenceormachinelearning,embeddingsandvectordatabaseshavebecomeincreasinglyimportantfortacklingawiderangeofproblems.Thesetechniquesareusedtorepresen...
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5.3 写入类操作
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:
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5.18 全文检索
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。
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8 性能分析
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。...