本地部署大模型训练与应用

本地部署大模型是指在用户的本地计算机或私有服务器上安装和运行的大型预训练模型。这种方式可以确保数据的安全性和隐私，同时减少网络延迟，提高计算效率。星环科技提供了一系列针对不同行业需求的垂直大模型，这些模型可以在本地部署，以满足特定领域的高性能计算需求，如金融风险评估、投资决策支持等。通过本地部署，用户可以充分利用自己的硬件资源进行计算，同时保护敏感数据不被第三方访问，这对于处理大量敏感信息或追求极致计算速度的应用场景尤为适用。星环无涯·问知星环科技无涯·问知InfinityIntelligence，是一款基于星环大模型底座，结合个人知识库、企业知识库、法律法规、财经等多种知识源的企业级垂直领域问答产品。

本地部署大模型是指在用户的本地计算机或私有服务器上安装和运行的大型预训练模型。这种方式可以确保数据的安全性和隐私，同时减少网络延迟，提高计算效率。星环科技提供了一系列针对不同行业需求的垂直大模型，这些模型可以在本地部署，以满足特定领域的高性能计算需求，如金融风险评估、投资决策支持等。通过本地部署，用户可以充分利用自己的硬件资源进行计算，同时保护敏感数据不被第三方访问，这对于处理大量敏感信息或追求极致计算速度的应用场景尤为适用。星环无涯·问知星环科技无涯·问知InfinityIntelligence，是一款基于星环大模型底座，结合个人知识库、企业知识库、法律法规、财经等多种知识源的企业级垂直领域问答产品。

本地部署大模型是指在用户的本地计算机或私有服务器上安装和运行的大型预训练模型。这种方式可以确保数据的安全性和隐私，同时减少网络延迟，提高计算效率。星环科技提供了一系列针对不同行业需求的垂直大模型，这些模型可以在本地部署，以满足特定领域的高性能计算需求，如金融风险评估、投资决策支持等。通过本地部署，用户可以充分利用自己的硬件资源进行计算，同时保护敏感数据不被第三方访问，这对于处理大量敏感信息或追求极致计算速度的应用场景尤为适用。星环无涯·问知星环科技无涯·问知InfinityIntelligence，是一款基于星环大模型底座，结合个人知识库、企业知识库、法律法规、财经等多种知识源的企业级垂直领域问答产品。

本地部署AI大模型，是指将AI模型存储和运行在用户自己的设备或服务器上，而非依赖云端服务。这种部署方式日益受到重视，因为在安全性、隐私、成本控制以及性能方面提供了显著优势。系统架构设计本地部署的系统格式。标注与增强：对需要标注的数据进行人工或自动标注，并使用增强技术扩大样本多样性。模型训练与优化模型选择与构建：根据应用场景选择合适的预训练模型或从头开始构建新模型。微调与迁移学习：利用现有预训练诊断：辅助医生分析影像资料并提供初步诊断建议。教育领域：个性化学习路径推荐和智能辅导系统。金融风控：实时分析交易行为以识别潜在欺诈风险。本地部署AI大模型能够为组织提供更高的灵活性、更低延迟以及更好的数据安全性和快速访问。容器化：使用容器技术进行环境隔离和版本控制，简化部署流程。数据准备与清洗数据收集：从各种来源获取相关数据集，并确保其质量。数据预处理：清洗数据以消除噪声、异常值，并转换为适合训练的模型进行微调以适应特定任务。超参数调整：通过实验确定最佳超参数组合以提高性能。量化与剪枝：使用量化技术减少内存占用，并通过剪枝减少计算资源需求。应用场景分析智能安防：实时监控视频流并检测异常行为。医疗

本地部署AI大模型，是指将AI模型存储和运行在用户自己的设备或服务器上，而非依赖云端服务。这种部署方式日益受到重视，因为在安全性、隐私、成本控制以及性能方面提供了显著优势。系统架构设计本地部署的系统格式。标注与增强：对需要标注的数据进行人工或自动标注，并使用增强技术扩大样本多样性。模型训练与优化模型选择与构建：根据应用场景选择合适的预训练模型或从头开始构建新模型。微调与迁移学习：利用现有预训练诊断：辅助医生分析影像资料并提供初步诊断建议。教育领域：个性化学习路径推荐和智能辅导系统。金融风控：实时分析交易行为以识别潜在欺诈风险。本地部署AI大模型能够为组织提供更高的灵活性、更低延迟以及更好的数据安全性和快速访问。容器化：使用容器技术进行环境隔离和版本控制，简化部署流程。数据准备与清洗数据收集：从各种来源获取相关数据集，并确保其质量。数据预处理：清洗数据以消除噪声、异常值，并转换为适合训练的模型进行微调以适应特定任务。超参数调整：通过实验确定最佳超参数组合以提高性能。量化与剪枝：使用量化技术减少内存占用，并通过剪枝减少计算资源需求。应用场景分析智能安防：实时监控视频流并检测异常行为。医疗

本地部署AI大模型，是指将AI模型存储和运行在用户自己的设备或服务器上，而非依赖云端服务。这种部署方式日益受到重视，因为在安全性、隐私、成本控制以及性能方面提供了显著优势。系统架构设计本地部署的系统格式。标注与增强：对需要标注的数据进行人工或自动标注，并使用增强技术扩大样本多样性。模型训练与优化模型选择与构建：根据应用场景选择合适的预训练模型或从头开始构建新模型。微调与迁移学习：利用现有预训练诊断：辅助医生分析影像资料并提供初步诊断建议。教育领域：个性化学习路径推荐和智能辅导系统。金融风控：实时分析交易行为以识别潜在欺诈风险。本地部署AI大模型能够为组织提供更高的灵活性、更低延迟以及更好的数据安全性和快速访问。容器化：使用容器技术进行环境隔离和版本控制，简化部署流程。数据准备与清洗数据收集：从各种来源获取相关数据集，并确保其质量。数据预处理：清洗数据以消除噪声、异常值，并转换为适合训练的模型进行微调以适应特定任务。超参数调整：通过实验确定最佳超参数组合以提高性能。量化与剪枝：使用量化技术减少内存占用，并通过剪枝减少计算资源需求。应用场景分析智能安防：实时监控视频流并检测异常行为。医疗

本地大模型训练是指在本地的计算设备上，如个人电脑、工作站、服务器等，利用本地的硬件资源和数据来训练大规模的深度学习模型，以下是其相关要点：硬件配置要求GPU：由于大模型训练涉及大量的矩阵运算和推理过程中有足够的空间缓存数据和中间结果.存储：需要大容量、高速的存储设备来存储模型权重、训练数据、中间结果等。推荐使用高速固态硬盘（SSD），如NVMeSSD，容量至少为1TB或更大.数据准备数据收集参数时，不立即进行梯度下降，而是将多个批次的梯度累积起来，然后再进行一次参数更新。这样可以在不增加内存占用的情况下，使用更大的批次大小进行训练，提高模型的收敛速度。学习率调整：合理调整学习率是训练大并行计算，高性能的GPU是必不可少的。CPU：需要多核、高主频且支持多线程的处理器，以应对数据预处理、I/O操作和部分辅助计算任务。内存：建议配备至少128GB乃至256GB以上的内存，以确保模型在训练和：收集与训练目标相关的大量数据，如文本、图像、语音等。数据来源可以包括互联网、专业数据集、企业内部数据等，但需注意数据的合法性和版权问题。数据清洗：对收集到的数据进行清洗和预处理，去除噪声、重复

本地大模型训练是指在本地的计算设备上，如个人电脑、工作站、服务器等，利用本地的硬件资源和数据来训练大规模的深度学习模型，以下是其相关要点：硬件配置要求GPU：由于大模型训练涉及大量的矩阵运算和推理过程中有足够的空间缓存数据和中间结果.存储：需要大容量、高速的存储设备来存储模型权重、训练数据、中间结果等。推荐使用高速固态硬盘（SSD），如NVMeSSD，容量至少为1TB或更大.数据准备数据收集参数时，不立即进行梯度下降，而是将多个批次的梯度累积起来，然后再进行一次参数更新。这样可以在不增加内存占用的情况下，使用更大的批次大小进行训练，提高模型的收敛速度。学习率调整：合理调整学习率是训练大并行计算，高性能的GPU是必不可少的。CPU：需要多核、高主频且支持多线程的处理器，以应对数据预处理、I/O操作和部分辅助计算任务。内存：建议配备至少128GB乃至256GB以上的内存，以确保模型在训练和：收集与训练目标相关的大量数据，如文本、图像、语音等。数据来源可以包括互联网、专业数据集、企业内部数据等，但需注意数据的合法性和版权问题。数据清洗：对收集到的数据进行清洗和预处理，去除噪声、重复

本地大模型训练是指在本地的计算设备上，如个人电脑、工作站、服务器等，利用本地的硬件资源和数据来训练大规模的深度学习模型，以下是其相关要点：硬件配置要求GPU：由于大模型训练涉及大量的矩阵运算和推理过程中有足够的空间缓存数据和中间结果.存储：需要大容量、高速的存储设备来存储模型权重、训练数据、中间结果等。推荐使用高速固态硬盘（SSD），如NVMeSSD，容量至少为1TB或更大.数据准备数据收集参数时，不立即进行梯度下降，而是将多个批次的梯度累积起来，然后再进行一次参数更新。这样可以在不增加内存占用的情况下，使用更大的批次大小进行训练，提高模型的收敛速度。学习率调整：合理调整学习率是训练大并行计算，高性能的GPU是必不可少的。CPU：需要多核、高主频且支持多线程的处理器，以应对数据预处理、I/O操作和部分辅助计算任务。内存：建议配备至少128GB乃至256GB以上的内存，以确保模型在训练和：收集与训练目标相关的大量数据，如文本、图像、语音等。数据来源可以包括互联网、专业数据集、企业内部数据等，但需注意数据的合法性和版权问题。数据清洗：对收集到的数据进行清洗和预处理，去除噪声、重复

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"}...

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

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

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":...

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。

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•...

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：

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...

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。...