怎么使用大模型开发应用

大模型应用开发平台是基于人工智能和大数据技术的应用程序开发平台，可以帮助开发人员快速构建和部署高质量的大模型应用。大模型应用开发平台通常提供一系列工具和框架，使用户能够轻松处理大规模的数据，并构建和训练复杂的深度学习模型。为开发人员提供了一个集成环境，可以大大简化大模型的构建和训练过程。大模型应用开发平台提供各种应用工具和接口，使开发人员可以方便地构建、训练和部署大模型应用，从而大大加快了开发流程。提供可视化界面，帮助用户轻松构建模型，提供了预训练模型库，用户可以根据需要轻松引用，节省大量时间和精力。大模型持续开发和训练工具为了满足企业应用大语言模型的需求，星环科技率先在行业中提出了行业大模型应用创新场景，并推出了相应的大模型持续开发和训练工具——SophonLLMOps。这款工具旨在帮助企业构建自有的行业大模型，通过大模型基础设施打造面向未来的、具备“新型人机交互”且“敏捷可持续迭代”的人工智能应用。针对大语言模型及其衍生数据、模型和应用方面的问题，SophonLLMOps工具链需要完成从通用大语言模型的训练和微调、模型上架到模型持续运营及提升迭代的全流程任务，从而成功构建满足企业

大模型应用开发平台是基于人工智能和大数据技术的应用程序开发平台，可以帮助开发人员快速构建和部署高质量的大模型应用。大模型应用开发平台通常提供一系列工具和框架，使用户能够轻松处理大规模的数据，并构建和训练复杂的深度学习模型。为开发人员提供了一个集成环境，可以大大简化大模型的构建和训练过程。大模型应用开发平台提供各种应用工具和接口，使开发人员可以方便地构建、训练和部署大模型应用，从而大大加快了开发流程。提供可视化界面，帮助用户轻松构建模型，提供了预训练模型库，用户可以根据需要轻松引用，节省大量时间和精力。大模型持续开发和训练工具为了满足企业应用大语言模型的需求，星环科技率先在行业中提出了行业大模型应用创新场景，并推出了相应的大模型持续开发和训练工具——SophonLLMOps。这款工具旨在帮助企业构建自有的行业大模型，通过大模型基础设施打造面向未来的、具备“新型人机交互”且“敏捷可持续迭代”的人工智能应用。针对大语言模型及其衍生数据、模型和应用方面的问题，SophonLLMOps工具链需要完成从通用大语言模型的训练和微调、模型上架到模型持续运营及提升迭代的全流程任务，从而成功构建满足企业

大模型应用开发平台是基于人工智能和大数据技术的应用程序开发平台，可以帮助开发人员快速构建和部署高质量的大模型应用。大模型应用开发平台通常提供一系列工具和框架，使用户能够轻松处理大规模的数据，并构建和训练复杂的深度学习模型。为开发人员提供了一个集成环境，可以大大简化大模型的构建和训练过程。大模型应用开发平台提供各种应用工具和接口，使开发人员可以方便地构建、训练和部署大模型应用，从而大大加快了开发流程。提供可视化界面，帮助用户轻松构建模型，提供了预训练模型库，用户可以根据需要轻松引用，节省大量时间和精力。大模型持续开发和训练工具为了满足企业应用大语言模型的需求，星环科技率先在行业中提出了行业大模型应用创新场景，并推出了相应的大模型持续开发和训练工具——SophonLLMOps。这款工具旨在帮助企业构建自有的行业大模型，通过大模型基础设施打造面向未来的、具备“新型人机交互”且“敏捷可持续迭代”的人工智能应用。针对大语言模型及其衍生数据、模型和应用方面的问题，SophonLLMOps工具链需要完成从通用大语言模型的训练和微调、模型上架到模型持续运营及提升迭代的全流程任务，从而成功构建满足企业

大模型应用开发平台是指那些专门设计用于构建、训练和部署大型深度学习模型的软件平台。这些平台提供了一系列的工具和服务，使得开发者能够更高效地开发和部署大模型应用。大规模数据处理能力：大模型应用开发平台模块化设计，每个模块都有清晰的功能和接口，开发者可以根据需求选择性地使用这些模块来构建自己的AI应用。数据集管理功能：提供强大的数据集管理功能，支持数据的导入、处理和版本控制，以便于模型训练和优化能够处理和训练大规模数据集，这些模型通常参数量巨大，通过预训练和自监督学习等技术进行训练，能够处理复杂的任务并提升性能。多样化的应用场景：平台支持多种应用场景，如自然语言处理（包括机器翻译、语言理解。可视化的Prompt编排：平台提供可视化工具，帮助开发者编排和管理Prompt，以提高模型的响应质量和准确性。应用运营工具：提供应用运营工具，帮助开发者监控应用性能，收集用户反馈，并进行必要的调整和优化。支持多种大型语言模型：平台支持多种大型语言模型，并与多个模型供应商合作，确保开发者能根据需求选择最适合的模型。性能调优与服务部署：平台提供性能调优工具，帮助开发者诊断分析和调试应用流，同时支持一键部署至生产环境，实现高效运营。

大模型应用开发平台是指那些专门设计用于构建、训练和部署大型深度学习模型的软件平台。这些平台提供了一系列的工具和服务，使得开发者能够更高效地开发和部署大模型应用。大规模数据处理能力：大模型应用开发平台模块化设计，每个模块都有清晰的功能和接口，开发者可以根据需求选择性地使用这些模块来构建自己的AI应用。数据集管理功能：提供强大的数据集管理功能，支持数据的导入、处理和版本控制，以便于模型训练和优化能够处理和训练大规模数据集，这些模型通常参数量巨大，通过预训练和自监督学习等技术进行训练，能够处理复杂的任务并提升性能。多样化的应用场景：平台支持多种应用场景，如自然语言处理（包括机器翻译、语言理解。可视化的Prompt编排：平台提供可视化工具，帮助开发者编排和管理Prompt，以提高模型的响应质量和准确性。应用运营工具：提供应用运营工具，帮助开发者监控应用性能，收集用户反馈，并进行必要的调整和优化。支持多种大型语言模型：平台支持多种大型语言模型，并与多个模型供应商合作，确保开发者能根据需求选择最适合的模型。性能调优与服务部署：平台提供性能调优工具，帮助开发者诊断分析和调试应用流，同时支持一键部署至生产环境，实现高效运营。

大模型应用开发平台是指那些专门设计用于构建、训练和部署大型深度学习模型的软件平台。这些平台提供了一系列的工具和服务，使得开发者能够更高效地开发和部署大模型应用。大规模数据处理能力：大模型应用开发平台模块化设计，每个模块都有清晰的功能和接口，开发者可以根据需求选择性地使用这些模块来构建自己的AI应用。数据集管理功能：提供强大的数据集管理功能，支持数据的导入、处理和版本控制，以便于模型训练和优化能够处理和训练大规模数据集，这些模型通常参数量巨大，通过预训练和自监督学习等技术进行训练，能够处理复杂的任务并提升性能。多样化的应用场景：平台支持多种应用场景，如自然语言处理（包括机器翻译、语言理解。可视化的Prompt编排：平台提供可视化工具，帮助开发者编排和管理Prompt，以提高模型的响应质量和准确性。应用运营工具：提供应用运营工具，帮助开发者监控应用性能，收集用户反馈，并进行必要的调整和优化。支持多种大型语言模型：平台支持多种大型语言模型，并与多个模型供应商合作，确保开发者能根据需求选择最适合的模型。性能调优与服务部署：平台提供性能调优工具，帮助开发者诊断分析和调试应用流，同时支持一键部署至生产环境，实现高效运营。

大模型开发应用是当前人工智能领域的热点，涵盖从基础开发到在多行业多场景应用的诸多方面，以下是相关介绍：大模型开发数据收集与预处理数据收集：从多种渠道收集海量数据，包括网页、社交媒体、学术文献、企业内部数据等。例如，开发一个通用的语言大模型，可能需要收集数十亿甚至数万亿字的文本数据。数据预处理：对收集到的数据进行清洗、去重、标注等处理，提高数据质量。如去除包含错误、重复或不相关信息的数据，对文本数据进行分词、词性标注等操作，为后续训练提供优质数据。大模型应用自然语言处理领域智能客服：大模型可理解用户咨询的自然语言问题，并生成准确、友好的回答，自动处理大量常见问题，提高客服效率和用户满意度。例如翻译质量和支持的语言种类。计算机视觉领域图像识别与分类：对图像中的物体进行识别和分类，可应用于安防监控、自动驾驶等领域。例如，在安防监控中，大模型可以准确识别出人员、车辆、异常行为等。图像生成：根据给定的文本描述或条件生成逼真的图像，可用于艺术创作、游戏开发等。其他领域医疗领域：辅助医生进行疾病诊断、药物研发等。例如，大模型可以通过分析大量的医疗影像和病历数据，帮助医生更准确地诊断疾病，提高诊断效率

大模型开发应用是当前人工智能领域的热点，涵盖从基础开发到在多行业多场景应用的诸多方面，以下是相关介绍：大模型开发数据收集与预处理数据收集：从多种渠道收集海量数据，包括网页、社交媒体、学术文献、企业内部数据等。例如，开发一个通用的语言大模型，可能需要收集数十亿甚至数万亿字的文本数据。数据预处理：对收集到的数据进行清洗、去重、标注等处理，提高数据质量。如去除包含错误、重复或不相关信息的数据，对文本数据进行分词、词性标注等操作，为后续训练提供优质数据。大模型应用自然语言处理领域智能客服：大模型可理解用户咨询的自然语言问题，并生成准确、友好的回答，自动处理大量常见问题，提高客服效率和用户满意度。例如翻译质量和支持的语言种类。计算机视觉领域图像识别与分类：对图像中的物体进行识别和分类，可应用于安防监控、自动驾驶等领域。例如，在安防监控中，大模型可以准确识别出人员、车辆、异常行为等。图像生成：根据给定的文本描述或条件生成逼真的图像，可用于艺术创作、游戏开发等。其他领域医疗领域：辅助医生进行疾病诊断、药物研发等。例如，大模型可以通过分析大量的医疗影像和病历数据，帮助医生更准确地诊断疾病，提高诊断效率

户输入的数据发送给大模型进行处理，并将大模型返回的结果进行解析和处理，然后返回给前端或其他系统。6.性能测试与优化性能测试：使用测试集对开发好的应用进行性能测试，评估模型的准确性、响应时间、吞吐量等AI大模型应用开发是一个综合性的过程，涉及多个关键步骤和技术要点。1.明确应用场景和需求场景分析：深入研究目标行业和应用场景，例如医疗领域的辅助诊断、金融领域的风险评估、教育领域的个性化学习辅助等领域是否与应用场景匹配等。模型来源：可以选择开源的大模型，利用其公开的架构和参数进行微调。也可以使用商业公司提供的模型服务，或者自行训练一个新的大模型。3.数据准备数据收集：收集与应用场景相关的数据适配：针对特定的应用任务，使用准备好的数据对所选的大模型进行微调。超参数调整：在微调过程中，需要优化模型的超参数，如学习率、批次大小、训练轮数等。通过实验和评估，找到最适合应用任务的超参数组合，以提高模型的性能。5.应用开发接口设计：设计应用程序接口（API），以便其他系统或软件能够方便地调用大模型的功能。API的设计应该遵循简单、稳定、安全的原则，并且要考虑到数据传输的效率和格式。前端开发

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"}...

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：

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...

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。

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...

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":...

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