大模型数据运营平台

星环大语言模型运营平台-SophonLLMOpsSophonLLMOps作为一个全面的大模型统一运营管理平台，旨在为用户打通从数据接入和开发、提示工程、大模型微调、大模型上架部署到大模型应用编排和业务效果对齐的全链路流程，从而实现针对大模型的“数据和分析的持续提升”。星环科技SophonLLMOps的工具链优势体现在以下几个方面：首先，SophonLLMOps拥有自己的样本仓库能力，覆盖训练数据开发、推理数据开发、数据维护等工作，对大语言模型涉及的原始数据、样本数据、提示词数据做清洗、探索、增强、评估和管理等。第二，SophonLLMOps具有模型运维管理能力。除了传统MLOps的六大语言模型和其他任务的编排、调度和上线能力。SophonLLMOps提供Agent、Ops、DAG，结合星环科技的多款大数据、数据库产品，如向量库Hippo和分布式图数据库StellarDB等，将不同大”的训练、微调，得到满足自身业务特点的领域大语言模型。其次，帮助客户将原型的大语言模型应用，成功地投入到实际生产中。第三，帮助客户运营在生产中应用的大语言模型，完成大模型的持续提升等。

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星环大模型运营平台（SophonLLMOps）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。SophonLLMOps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。

了解大模型运营的各个环节，掌握有效的运营策略和方法。接下来，让我们一同揭开大模型运营的神秘面纱，探索其背后的奥秘与挑战。大模型运营的关键要点（一）数据管理高质量的数据能够让大模型学习到更准确、更全面的知识电商平台为了训练能够精准推荐商品的大模型，会通过爬虫技术收集大量的商品信息、用户评价、浏览记录等数据。传感器采集则在智能交通领域发挥着重要作用，交通摄像头、车辆传感器等设备可以实时采集交通流量、车速方法进行填补。（二）模型优化模型训练是大模型运营的核心环节之一，它是让大模型学习数据中的模式和规律的过程。在模型训练过程中，需要使用大量的训练数据和合适的训练算法。以深度学习中的神经网络模型为例，常用的大模型运营：开启智能时代的新引擎大模型运营：从认知到实践大模型运营，绝非简单的技术运维，而是一个综合性、系统性的工程。它涵盖了从模型训练优化、性能监控管理，到应用场景拓展、用户体验提升等多个方面，从而在各种任务中发挥出色的能力。以图像识别大模型为例，如果训练数据中包含大量标注错误的图像，那么模型在识别新图像时就容易出现错误判断。在医疗领域，用于疾病诊断的大模型若基于不准确的数据进行训练

了解大模型运营的各个环节，掌握有效的运营策略和方法。接下来，让我们一同揭开大模型运营的神秘面纱，探索其背后的奥秘与挑战。大模型运营的关键要点（一）数据管理高质量的数据能够让大模型学习到更准确、更全面的知识电商平台为了训练能够精准推荐商品的大模型，会通过爬虫技术收集大量的商品信息、用户评价、浏览记录等数据。传感器采集则在智能交通领域发挥着重要作用，交通摄像头、车辆传感器等设备可以实时采集交通流量、车速方法进行填补。（二）模型优化模型训练是大模型运营的核心环节之一，它是让大模型学习数据中的模式和规律的过程。在模型训练过程中，需要使用大量的训练数据和合适的训练算法。以深度学习中的神经网络模型为例，常用的大模型运营：开启智能时代的新引擎大模型运营：从认知到实践大模型运营，绝非简单的技术运维，而是一个综合性、系统性的工程。它涵盖了从模型训练优化、性能监控管理，到应用场景拓展、用户体验提升等多个方面，从而在各种任务中发挥出色的能力。以图像识别大模型为例，如果训练数据中包含大量标注错误的图像，那么模型在识别新图像时就容易出现错误判断。在医疗领域，用于疾病诊断的大模型若基于不准确的数据进行训练

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

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•...

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":...

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

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。...

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"}...

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。

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...

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

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：