大模型调优和微调

大模型调优是一个复杂但关键的过程，对于提高模型性能、准确性和效率很重要。1.数据预处理与增强：数据清洗：去除噪声数据，确保训练集的质量，包括去除重复数据、处理缺失值和异常值等。数据增强：通过合成关系的处理能力。3.超参数调优：网格搜索与随机搜索：通过定义一个超参数空间，并在该空间中进行离散的搜索，以找到最优的超参数组合。贝叶斯优化：一种高效的超参数优化方法，通过构建概率模型来预测性能指标，并：根据任务需求调整模型的深度和宽度。较深的模型能够捕捉更复杂的特征，但计算复杂度也更高；较宽的模型则能够并行处理更多信息，但可能导致过拟合。注意力机制优化：改进或引入新的注意力机制，提高模型对长距离依赖、变换等方式增加数据多样性，提升模型的泛化能力。例如，在文本数据中可以通过同义词替换、回译等方式进行数据增强；在图像数据中则可以通过旋转、缩放、裁剪等方法进行数据增强。2.模型架构调整：层数与宽度调整选择最有可能提高性能的超参数进行调整。自适应学习率：根据模型训练的反馈动态调整学习率，以加速收敛并提高模型性能。4.正则化与泛化能力提升：Dropout：通过随机丢弃一部分神经元来防止过拟合，增强模型的

AI大模型训练是先收集和预处理数据，接着选择并搭建模型架构，然后进行无监督预训练，再通过有监督微调或指令微调让模型适应具体任务，过程中进行优化与调参，最后对模型评估与监控。以下是一般的训练步骤：数据选择和调整。超参数调整：超参数对模型的性能有重要影响，需要通过反复试验和调优来确定最佳的超参数值，如学习率、批次大小、正则化强度、层数、神经元数量等。可以使用网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化等方法来进行超参数的调优。模型压缩与加速：为了提高模型的运行效率和降低存储成本，可以采用模型压缩技术，如模型剪枝、权重量化、知识蒸馏等，在保持模型性能的同时，减少模型的存储空间和计算量。模型评估与监控评估指标选择输出进行评价和反馈，如给予奖励或惩罚，模型根据这些反馈调整自己的行为，以生成更符合人类期望的结果。这种方法可以使模型更好地理解人类的意图和偏好，提高模型的性能和可用性.模型微调有监督微调：在预训练的的性能。指令微调：根据具体的任务指令和要求，对模型进行微调，使模型能够更好地理解和执行这些指令。例如，在问答系统中，通过微调模型使其能够根据问题生成准确的答案；在文本生成任务中，通过微调模型使其能够

大模型高效微调是通过参数高效微调技术，如加性微调、选择性微调、重参数化微调及混合微调等方法，在减少计算成本和训练时间的同时，提升模型在下游任务中的性能表现，使其能更好地适应各种特定应用场景。高效微调单个预训练模型适应多种任务，无需为每个任务训练多个模型，提高了模型的通用性和可扩展性。应用案例自然语言处理：如情感分析、文本分类、机器翻译等任务，通过高效微调可使大模型在特定领域的文本数据上表现更优，为机器人：针对特定行业或领域的知识和问题，对大模型进行微调，使其能够更准确地理解用户咨询并提供专业的解答和建议，提高智能客服和聊天机器人的服务质量和效率。的优势节省计算资源：传统全参数微调计算成本高，而高效微调只调整小部分参数，降低了对计算资源的需求。缩短训练时间：减少了需训练的参数数量，从而加快模型训练速度，让研究人员和开发者能更快速地进行实验和迭代，尝试不同模型、数据集和技术。提升模型性能：在有限的数据和计算资源下，高效微调可使模型更好地适应特定任务，避免过拟合等问题，提高模型在下游任务中的性能表现。便于多任务适配：可通过集成任务特定参数，使

网络都处于满负荷。Validate的性能基本稳定，没有需要调优的地方。所以我们的主要调优对象是TeraGen和TeraSort。TeraGen的调优思路TeraGen的性能瓶颈在于写HDFS3副本时大量件数目、TeraSort时的Map数目、以及TeraGen阶段每个Task的执行时间的考虑，选择合适的Block大小。TeraSort的调优思路TeraSort包含Map和Reduce两个阶段，其中Map阶段的CPU没有网络负载，但是Reduce阶段网络负载很高，而且中间有明显下降，这说明Map和Reduce的重合度不够，且Reduce的数量较少。基于对以上现象的观察，TeraSort性能调优的思想如下：为了减少Hadoop作为一个庞大的系统，其调优的过程是很复杂的。Hadoop虽然提供了许多调优参数，但数量庞大，开发者往往难以做出合适选择，更凸显了调优的难度。本文将通过一则Hadoop调优案例，与读者分享一下如何从全局出发，根据资源的使用情况，合理的确定调优目标，梳理调优点，实现终的性能优化。测试案例介绍TPCx-HS是TPC(http://www.tpc.org/)组织提供的Hadoop性能测试基准

大数据集群部署及调优在当今数据驱动的时代，大数据技术已成为企业获取竞争优势的重要工具。大数据集群作为处理海量数据的核心基础设施，其部署和调优直接关系到数据处理效率和系统稳定性。本文将介绍大数据集群的基本概念、部署流程以及性能调优的关键技术。大数据集群概述大数据集群是由多台服务器组成的分布式计算系统，能够并行处理海量数据。常见的开源大数据生态系统解决了不同场景下的数据处理需求。集群通常由主节点和之一，需要根据集群规模调整各项参数。安全配置不容忽视，包括认证、网络防火墙规则、数据传输加密等。最后是集群的启动和验证，通过运行测试作业确认各组件正常工作。大数据集群部署和调优是一个系统工程，需要综合考虑硬件资源、软件配置和业务需求。良好的部署架构是基础，而持续的监控调优则是保证集群有效运行的关键。随着技术的不断发展，容器化部署和自动化运维正在成为新的趋势，但核心的调优原则依然适用。节点可以横向扩展。网络配置也至关重要，建议使用万兆以太网或更高速的网络连接。软件环境准备包括操作系统选择、Java环境配置以及必要的系统参数调优。随后是核心组件的安装。配置文件修改是部署中最关键的环节

数据来调整模型的参数。该方法通常采用反向传播算法，使得模型能够根据有标注数据的训练样本进行反向优化微调的目的是让模型更好地适应目标任务，例如文本分类、情感分析和语音识别等。大模型预训练+微调的主要优模型进行训练。这种方法利用了大规模数据的特点，学习了模型中诸如词汇表达、句法结构和上下文信息等普遍规律。同时，预训练还可以为后续的微调任务提供有用的初始化参数，使得模型的表现更加出色。预训练通常有两种点在于能够节省大量人力和时间成本。相较于传统的深度学习方法需要大量的标注数据和训练时间，使用大模型预训练+微调方法可以大大提高模型的训练效率和准确性，并使得模型能够在更广泛的应领域中发挥作用。在自然语言处理领域中，大模型预训练+微调已经被用于很多任务，例如语言模型、机器翻译、问答系统和文本分类等。星环大语言模型运营平台-SophonLLMOps为了帮助企业用户基于大模型构建未来应用，星环科技推出了大大模型预训练+微调是一种先利用大量无监督数据进行预训练，然后再根据有标注的数据进行微调的机器学习方法。目的是提高模型在训练数据上的表现，从而在复杂任务中获得更好的性能。预训练是指在大量无标注数据上对

数据仓库调优是一个多方面、多步骤的过程，旨在提高数据仓库的性能、可扩展性和效率。以下是一些关键的调优方法和步骤：1.存储性能优化数据压缩：通过数据压缩减少磁盘空间占用，提高存储性能。数据分片：将数据连接建立和断开的时间开销。8.分区和分片分区：将大表按一定规则分区，提高查询和维护性能。分片：将数据分散到多个节点，提高系统整体处理能力。9.缓存策略使用缓存：利用缓存存储常用查询结果，减少对数据库的直接访问。缓存淘汰策略：合理设置缓存淘汰策略，避免缓存溢出。10.监控与调优监控数据库性能：定期监控数据库性能指标，如CPU、内存、磁盘I/O等。定期调优：根据监控数据，定期对数据库进行调优。报警机制分为多个部分，每个部分存储在不同的磁盘上，减少磁盘I/O操作，提高存储性能。数据重复性检测：检查并删除重复数据，减少磁盘空间占用。2.扩展性能优化分布式数据仓库：将数据仓库系统分为多个部分，每个部分过大。3.查询和检索优化缓存查询结果：对于频繁查询的字段或报表，将查询结果缓存下来，避免重复查询的开销。使用查询优化器：查询优化器可以分析查询语句，找出性能瓶颈并提出优化建议。索引查询字段：为经常

如在上篇文章《ETL调优的一些分享（上）》中已介绍的，ETL是构建数据仓库的必经一环，它的执行性能对于数据仓库构建性能有重要意义，因此对它进行有效的调优将十分重要。ETL业务的调优可以从若干思路开展Inceptor优化覆盖的场景，可通过适当手工修改SQL解决。Join顺序的问题，在之前收集的数据特征的基础上，判断Join顺序是否合理，如大表和大表先Join即为不合理的情况。对于此类情况，可以考虑观察执行热点，进一步定位性能瓶颈。迭代步骤，直至优不断迭代上步，参考语句的性能分析（例如观察Inceptor的4040界面），发现性能瓶颈并解决。直至总体性能满足要求。总结我们通过上次和本次两篇文章分享了一些关于ETL调优的经验想法，这些都是从生产实施实践中所总结出的，希望在提升数仓构建的整体效率的过程中，各个读者能从这些思路获得帮助。对此篇文章如有任何问题，欢迎以邮件形式联系我们：bigdataopenlab@transwarp.io，上文我们已经介绍了其中三点，本文我们将再分享如下几点建议。减少不必要的事务表的使用减少事务性操作的窗口时间从影响总体性能的case开始分析步骤迭代，直至优减少不必要的事务表的使用由于ORC事务表读取

大模型微调是一个复杂的过程，涉及多个步骤和技术。以下是大模型微调的主要方法和步骤：数据准备选择数据集：根据目标任务选择相关性高的数据集，例如，如果目标是提高文本分类的准确性，那么应选择包含大量分类标签的文本数据。数据预处理：对数据进行清洗、分词、编码等预处理操作。选择基础模型预训练模型选择：选择一个预训练好的大语言模型。设定微调参数超参数设置：设定学习率、训练轮次（epochs）、批处理大小（batchsize）等超参数。其他超参数：根据需要设定权重衰减、梯度剪切等。微调流程加载模型和权重：加载预训练的模型和权重。模型修改：根据任务需求对模型进行必要的修改，如更改输出层。损失函数和优化器：选择合适的损失函数和优化器。微调训练：使用选定的数据集进行微调训练，包括前向传播、损失计算、反向传播和权重更新。微调方法全量微调：利用特定任务数据调整预训练模型的所有参数，以充分适应新任务。参数高效微调：仅更新模型中的部分参数，显著降低训练时间和成本.微调后的评估和部署模型评估：在训练过程中，使用验证集对模型进行定期评估，并根据评估结果调整超参数或微调策略。测试模型性能：在微调完成后，使用测试集对

大模型的微调是一个关键步骤，用于将预训练模型适应于特定任务或领域。这一过程通常涉及以下步骤：准备阶段选择合适的预训练模型：需综合考量模型的架构、参数量以及与目标任务的适配性等因素。准备训练数据集加速训练过程。微调实施阶段数据集划分：通常将数据集按照一定比例划分为训练集、验证集和测试集。训练集用于模型的训练，验证集用于在训练过程中调整模型的参数和评估模型的性能，测试集则用于最终评估模型的泛化模型参数更新，包括只更新一部分参数或通过对参数进行结构化约束，如稀疏化或低秩近似来降低微调的参数数量。提示微调、指令微调、有监督微调：指令微调是通过在由（指令，输出）对组成的数据集上进一步训练大语言能力。设定微调目标与参数调整：明确微调的具体目标，如提高模型在某一特定任务上的准确率、召回率等。同时，确定要调整的参数，包括学习率、优化器、正则化参数等。执行微调：在训练循环中依次进行前向传播、计算损失、反向传播和参数更新等操作。可运用早停和学习率衰减等技术来防止过拟合、加快训练收敛速度。优化与评估阶段模型验证与测试：在训练过程中，使用验证集监控模型的性能，根据验证集上的评估指标适时调整模型的超参数

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、...

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。

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...

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...

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...

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...

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...

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...

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...