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Sophon LLMOps

星环大模型运营平台

提示工程
/
引导式大模型微调
/
大模型应用链编排
产品简介
Sophon LLMOps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”。
Sophon LLMOps能提供什么?
便利的
提示工程和数据管理
支持提示模版管理、提示验证评估、提示数据标注以及数据质量控制。可通过人工标注、半自动标注、自动标注等方式来完成数据标注任务。支持监控、更新和维护数据集,以保证数据质量和时效性。可通过数据质量检查、数据版本控制、自动化维护等方式来实现训练和推理数据管理。
易用的
大模型训练和微调
依托于内置的大模型训练模板,为业务用户提供更方便快捷的大模型训练和微调流程。业务用户只需少量必要的操作,如选择基础模型、配置训练数据集路径、设定学习率等,即可快速启动训练和微调任务。此外,还提供智能化配置工具,避免资源错配、计算产生NaN值等典型微调失败引起的损失。
统一的
大模型纳管
在大模型上架、体验和部署方面,加强了对预训练大模型和微调后大模型的兼容性和性能表现的优化,以确保用户能够获得无缝、高效的使用体验;支持不同模型之间和模型版本之间的分叉树的维护和展示,从而提高模型的可维护性和可操作性,也可以有效防止版本混乱和误操作的发生。
持续的
业务效果提升
支持用户通过配置工作流来实现模型自动收敛、动态学习率等功能,提高训练效率和模型的稳定性;支持用户对训练过程的效率和性能监控、训练结果的效果对比评估,通过评估对齐和校准持续训练模型的召回和精度。
敏捷的
应用链编排
提供了应用和服务编排工具,使用户可以以低代码的方式结合知识库、智能分析和工具、代码执行器等技术和工具,通过向量数据库进行多模态意义下的“语义”检索、召回和串联来协同完成任务,提高从“需求到原型再到生产可用”的开发敏捷性和效率。
为什么选择Sophon LLMOps?
训推一体的全链路工具
Sophon LLMOps平台涵盖了大模型深度学习任务中从数据准备、模型训练、推理部署到监控优化的整个流程。它能够帮助数据科学家解决优化训练推理过程中遇到的复杂工程性问题,使得数据科学家能够将注意力集中在训练数据准备、建模微调以及提升业务效果本身,从而更加高效地完成端到端的LLM机器学习任务。
数据为中心的人工智能
Sophon LLMOps平台将高质量、丰富多样的数据作为实现生产级别大模型的基础。它融合了自研的向量/文本/图数据库以及分布式文件系统、数据处理和数据中台以及智能分析工具,可以统一管理、分析和应用智能分析前、中、后的多来源、多模态的数据。这有助于用户解决数据的采集整合、处理清洗、标注增强、提示生成、提示评估、业务效果对齐等问题,从而缩短业务落地观察周期,加速业务提升效果。
全流程可控的智能化平台
Sophon LLMOps平台为大模型深度学习任务提供全方位的控制和管理能力。平台自动化地管理和执行流程,包括数据流、模型训练、模型评估、模型部署等环节和步骤,同时提供直观的可视化监控界面。平台注重数据安全和隐私保护,提供权限控制、数据加密、访问日志等功能,保障用户数据的安全性和合规性。
统一视角的运管工具
Sophon LLMOps平台提供了大模型运营管理的统一视角和管理界面,简化了大模型的运维要求。该平台将原本散落在不同流程阶段的任务和服务进行统一的管理,降低了运维成本。同时,该平台还提供对模型预测结果的分析能力,对模型输出进行统计、可视化和解释,帮助用户了解模型的性能和效果。最后,平台还提供资源管理和优化能力,包括分布式计算、集群管理和资源调度,提高计算效率和系统性能。
应用案例
  • 领域智能问答系统
客户需求
○ 将智能问答嵌入到研发、生产、销售等各环节中,在自然语言交互下提供丰富且必要的辅助信息,可缩短商业分析执行路径和时间、管理潜在的协同商机,并且提高生产效率和经济效益。
解决方案
○ 通过跨领域知识的学习和调优,大语言模型能更好地理解不同领域的专业术语、缩写、常见词汇和语法,承担统一的语义理解功能,解决业务领域性问题。借助星环 Sophon LLMOps 构建大模型,可以轻松完成数据采集、知识沉淀、模型迭代提升的完整闭环。
○ 结合大语言模型和向量数据库,构建跨业务域领域的智能问答系统。星环自研的向量数据库Hippo,将跨域知识统一存储和管理,解决知识融合性问题。大模型与向量数据库松耦合的结构,使得知识可以在向量数据库实时更新,解决信息时效性问题。
项目成果
通过Sophon LLMOps实现了统一的问答系统架构,企业内部不同业务问答系统的开发投入得到了大大降低,同时后期运维成本也进一步减少。
通过大模型的部署和应用,为用户提供了统一的问答入口,将企业知识获取的过程变得更加简单高效,获取的内容变得精简可追溯,知识的更新变得更加即时。

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