llm模型微调实战

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

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

预训练和微调的方式，可以用于生成文本，有很强的语言表达能力，能够生成流畅、连贯的句子，并且在许多自然语言处理任务中取得了很好的效果。LLM大模型还被广泛应用于机器翻译任务。通过使用大规模的双语对齐数据大型语言模型（LargeLanguageModel，简称LLM）是一种基于深度学习的自然语言处理（NLP）技术，LLM大模型通常基于神经网络模型，特别适合处理大规模的文本数据，可以发现语言文字中的规律，并根据提示自动生成符合这些规律的内容。LLM模型通常拥有数十亿到数万亿个参数，能够处理各种自然语言处理任务，如自然语言生成、文本分类、文本摘要、机器翻译、语音识别等。LLM大模型的应用非常泛，通过进行预训练，LLM大模型可以在源语言和目标语言之间建立起一个中间表示空间，从而实现高质量的翻译。相比传统的基于统计的机器翻译模型，LLM大模型能够更好地处理长句子、复杂的语法结构和上下文信息，从而提升翻译的准确性和畅度。此外，LLM大模型还可以应用于问答系统的构建。通过将问题和上下文输入到LLM大模型中，可以有效地提取上下文中的答案，并生成有逻辑结构和连贯性的回答。这种基于LLM大模型的问答系统

自然语言理解和翻译等。通常情况下，大型语言模型LLM需要使用大规模的文本数据进行预训练，以提高模型的性能。在预训练完成后，LLM模型可以继续进行微调，以适应特定的任务场景或应用场景。这种预训练和微调的准确率。星环大型语言模型LLM相关产品为帮助企业构建自己的大模型，星环科技推出了机器学习模型全生命周期管理的工具平台SophonLLMOps，支持从数据接入开发、提示工程、大模型微调、上架部署到应用编排和大型语言模型（LargeLanguageModel，LLM）是一种通过机器学习技术基于大规模语言文本数据训练而来的模型，大型语言模型LLM可以对自然语言进行处理和生成，如文本的自然语言生成、文本的方式使得LLM模型能够在不同领和任务中具备相对较好的适应性和泛化能力。LLM的研究和用领域非常广泛，其中包括情感分析、机器翻译、智能问答、阅读理解和信息检索等。以语言理解为例，LLM模型可以对自然语言进行深入的理解和分析，包括词汇、句法和语义等方面。与传统的自然语言处理方法相比，LLM模型可以自主地从海量的文本数据中学习和提取语言的特征，避免了传统方法中需要人工定义特征的缺陷，也提高了处理效率和

预训练和微调的方式，可以用于生成文本，有很强的语言表达能力，能够生成流畅、连贯的句子，并且在许多自然语言处理任务中取得了很好的效果。LLM大模型还被广泛应用于机器翻译任务。通过使用大规模的双语对齐数据大型语言模型（LargeLanguageModel，简称LLM）是一种基于深度学习的自然语言处理（NLP）技术，LLM大模型通常基于神经网络模型，特别适合处理大规模的文本数据，可以发现语言文字中的规律，并根据提示自动生成符合这些规律的内容。LLM模型通常拥有数十亿到数万亿个参数，能够处理各种自然语言处理任务，如自然语言生成、文本分类、文本摘要、机器翻译、语音识别等。LLM大模型的应用非常泛，通过进行预训练，LLM大模型可以在源语言和目标语言之间建立起一个中间表示空间，从而实现高质量的翻译。相比传统的基于统计的机器翻译模型，LLM大模型能够更好地处理长句子、复杂的语法结构和上下文信息，从而提升翻译的准确性和畅度。此外，LLM大模型还可以应用于问答系统的构建。通过将问题和上下文输入到LLM大模型中，可以有效地提取上下文中的答案，并生成有逻辑结构和连贯性的回答。这种基于LLM大模型的问答系统

预训练和微调的方式，可以用于生成文本，有很强的语言表达能力，能够生成流畅、连贯的句子，并且在许多自然语言处理任务中取得了很好的效果。LLM大模型还被广泛应用于机器翻译任务。通过使用大规模的双语对齐数据大型语言模型（LargeLanguageModel，简称LLM）是一种基于深度学习的自然语言处理（NLP）技术，LLM大模型通常基于神经网络模型，特别适合处理大规模的文本数据，可以发现语言文字中的规律，并根据提示自动生成符合这些规律的内容。LLM模型通常拥有数十亿到数万亿个参数，能够处理各种自然语言处理任务，如自然语言生成、文本分类、文本摘要、机器翻译、语音识别等。LLM大模型的应用非常泛，通过进行预训练，LLM大模型可以在源语言和目标语言之间建立起一个中间表示空间，从而实现高质量的翻译。相比传统的基于统计的机器翻译模型，LLM大模型能够更好地处理长句子、复杂的语法结构和上下文信息，从而提升翻译的准确性和畅度。此外，LLM大模型还可以应用于问答系统的构建。通过将问题和上下文输入到LLM大模型中，可以有效地提取上下文中的答案，并生成有逻辑结构和连贯性的回答。这种基于LLM大模型的问答系统

预训练和微调的方式，可以用于生成文本，有很强的语言表达能力，能够生成流畅、连贯的句子，并且在许多自然语言处理任务中取得了很好的效果。LLM大模型还被广泛应用于机器翻译任务。通过使用大规模的双语对齐数据大型语言模型（LargeLanguageModel，简称LLM）是一种基于深度学习的自然语言处理（NLP）技术，LLM大模型通常基于神经网络模型，特别适合处理大规模的文本数据，可以发现语言文字中的规律，并根据提示自动生成符合这些规律的内容。LLM模型通常拥有数十亿到数万亿个参数，能够处理各种自然语言处理任务，如自然语言生成、文本分类、文本摘要、机器翻译、语音识别等。LLM大模型的应用非常泛，通过进行预训练，LLM大模型可以在源语言和目标语言之间建立起一个中间表示空间，从而实现高质量的翻译。相比传统的基于统计的机器翻译模型，LLM大模型能够更好地处理长句子、复杂的语法结构和上下文信息，从而提升翻译的准确性和畅度。此外，LLM大模型还可以应用于问答系统的构建。通过将问题和上下文输入到LLM大模型中，可以有效地提取上下文中的答案，并生成有逻辑结构和连贯性的回答。这种基于LLM大模型的问答系统

大型语言模型（LLM）是指采用深度学习算法训练巨型自然语言处理模型。LLM的特点是能够处理大量的文本数据，从而具有很强的自然语言理解生成能力。LLM可以通过学习大规模语料库中的统计规律和模式，从而、大模型微调、上架部署到应用编排和业务效果对齐的全链路流程，结合自研向量数据库Hippo和分布式图数据库StellarDB，能够赋予大模型“长期记忆”，打破通用大模型的时空限制，用户可以快速便捷地构建实现对自然语言的理解和生成。与传统的基于规则的自然语言处理技术相比，LLM能够更好地应对自然语言的多变性和复杂性，因为它不需要事先编写冗长的规则集来处理语言的各种变体和结构。相反，LLM通过学习大量的语料库，自主地学习自然语言中的各种规律和模式，从而能够更准确地理解和生成自然语言。目前，LLM已经成为自然语言处理领域的关键技术，被广泛应用于机器翻译、本摘要、对话系统、语音识别等领域，不仅能够提高自然语言处理的效率和准确率，还能够为人工智能领域的发展提供强有力的支持。为帮助企业构建自己的大模型，星环科技推出了机器学习模型全生命周期管理的工具平台SophonLLMOps，支持从数据接入开发、提示工程

LLM大模型是指基于大量数据集和复法构建的机器学习模型。这种模型通常需要使用多个参数和变量，以便追踪和分析各个数据点或输入。LLM大模型可以用于各种任务，如自然语言处理、图像识别、语音识别和推荐系统等。在实际应用中，LLM大模型需要高度优化的软件架构和处理能力，以处理大量数据和实现快速训练和推理。在构建LLM大模型时，需要从数据的特征工程和预处理开始，并使用度学习算法进行模型的训练和优化。对于非常大的数据集，还需要使用分布式计算进行训练，并采用高效的数据并行算法实现模型的分布式推理。由于LLM大模型的规模和复杂性，需要更多的注意和测试，以确保模型的准确性和效率。对于任何一项任务，构建并调整模型都需要经验丰富的机器学习专家和领域专家的合作。LLM大模型作为机器学习技术的前沿应用，已经在各种行业和领域中拥有广泛的应用。为帮助企业构建自己的大模型，星环科技推出了机器学习模型全生命周期管理的工具平台SophonLLMOps，支持从数据接入开发、提示工程、大模型微调、上架部署到应用编排和业务效果对齐的全链路流程，结合自研向量数据库Hippo和分布式图数据库StellarDB，能够赋予大模型

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":...

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...

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

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。...

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

ThistutorialwillguideyouthroughthefollowingtaskswithinHippoCloud:EstablishingatablePerusingthetableIncorporatingdataExecutingsearchoperationsEliminatingrowsDissolvingthetableBeforeyoustartInthisguide,wewillbeutilizingthePythonAPI.Priortocommencement,ensurethatyouhave:RegisteredforaHippoCloudaccount.SubscribedtothecomplimentaryplanandestablishedatrialclusterwithinHippoCloud,orsubscribedtothestandard/enterpriseplansandconstructedadedicatedcluster.IfyouanticipateemployingPythonfordevelopment,ascert...

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•...

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。

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：

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"}...