部署 大模型

AI大模型部署涉及选择合适的部署策略、硬件和软件环境、监控维护、自动化流程、性能优化和安全设置，以确保模型的高效、稳定和安全运行。部署策略：在模型训练和优化完成后，企业需要考虑私有化部署策略，包括提高部署效率并减少人为错误的关键。硬件选择：强大的计算能力是运行AI大模型的关键，建议选择配备高性能CPU和足够内存的计算机。如果条件允许，还可以考虑添加GPU以加速模型推理和训练。软件环境：选择一个更适合对数据安全和控制有严格要求的企业。监控与维护：部署后，企业需要设立性能监控系统，实时跟踪模型的运行状况。性能监控包括监控模型的准确性、响应时间、资源消耗等关键指标。自动化部署：自动化部署流程的实施是稳定且支持AI大模型运行的操作系统，如Windows、Linux或macOS，并安装Python等编程语言环境以及相关的深度学习框架和工具。模型获取：可以从多个来源获取AI大模型的权重文件和模型结构文件。为了简化流程，可以选择使用开源的AI大模型项目。为了方便应用程序访问AI大模型，需要创建API和服务。这通常涉及编写一些代码来封装模型推理的逻辑，并使其可以通过HTTP请求进行访问。性能优化：确保

部署大模型是指将经过训练的大型机器学习模型准备好，使其能够在实际应用环境中运行的过程，以下是一些重要的步骤和考虑因素：模型选择与优化：在部署大模型前，需要选择适合的预训练模型，并进行微调以提高模型的内存和快速存储设备的服务器，搭建分布式计算集群，以提高训练和推理效率。数据预处理与增强：数据预处理与增强是大模型部署的重要环节。通过对数据进行清洗、标注、扩充等操作，提高数据的质量和多样性，有助于提高模型：在大模型生产部署过程中，需要对模型进行评估与验证，以确保模型的性能和质量。可采用交叉验证、泛化能力评估等方法，对模型进行全方位的评估，以便及时发现和解决问题。安全与隐私保护：大模型的训练和推理，应定期监控模型的性能，及时调整和优化模型。模型推理优化：在大模型生产部署中，模型推理优化可提高模型的响应速度和吞吐量。可采用矢量化和并行化等技术，加速模型的推理过程；同时，可通过压缩模型输出，降低追踪和调整。故障排查与容错处理：在大模型生产部署过程中，故障排查与容错处理是保障生产效率的关键。应建立有效的日志记录和报警机制，以便快速发现和解决问题。同时，应设计容错处理方案，如降级、熔断等，以

大模型部署是指将训练好的大规模深度学习模型集成到实际应用系统中的过程。这包括但不限于以下步骤：模型优化：在部署前，可能需要对模型进行优化，如量化、剪枝或蒸馏，以减少计算资源需求和提高运行效率。环境能够正确处理预期的输入并产生正确的输出。监控与维护：部署后持续监控模型性能，收集运行数据以评估其长期表现，并根据需要进行维护或更新。星环科技在大模型部署方面提供全面的支持，包括技术咨询、环境搭建、性能优化等服务，确保大模型能够在用户的应用场景中高效稳定地运行。准备：设置运行模型所需的硬件和软件环境，确保与训练时的环境兼容。API封装：将模型封装为API服务，以便其他应用程序可以通过调用API来使用模型功能。集成测试：在实际环境中测试模型性能和稳定性，确保其

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保护。随着硬件的进步和压缩技术的发展，更多复杂的模型可以在边缘设备上运行。尽管初始投资可能较高，但长期来看，在特定场景下实现本地化部署可以带来显著的成本节省和效率提升。架构通常包括以下几个关键组件：硬件资源：高性能的CPU、GPU或专门的AI加速器用于处理计算密集型任务。软件框架：选择合适的深度学习框架来构建和训练模型。数据管理：建立高效的数据存储和访问机制，确保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

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。

解锁私有大模型部署：企业智能化转型的密钥大模型的世界：公有与私有大模型，简单来说，就是具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型，它们通过在海量数据上进行训练，能够学习到丰富的语言模式和知识，从而具备强大的语言理解和生成能力。大模型根据其部署和使用方式的不同，可以分为公有大模型和私有大模型。公有大模型通常由大型科技公司或研究机构开发和维护，在公有云平台上提供服务，广大用户群体可以通过互联网访问和使用。这两者在多个方面存在显著差异。在部署方式上，公有大模型基于公有云，用户通过网络即可便捷接入，无需操心硬件设施；私有大模型则部署在企业内部，无论是本地服务器还是私有云，都需企业自行筹备和运维硬件，后期还需持续投入运维成本。私有大模型部署的多重优势私有大模型的部署为企业带来了诸多显著优势，这些优势在当今数字化竞争的商业环境中显得尤为关键。数据安全是企业运营的生命线，特别是在金融、医疗等对数据隐私。数据安全层面，公有大模型中，用户数据上传至公有云，虽云服务商会采取安全举措，但数据仍有泄露风险，就像曾经有新闻报道某公有云服务出现数据泄露事件，引发用户担忧；私有大模型将数据存储在企业内部，能有效降低

“特长生”。部署平台：大模型走向应用的桥梁大模型的部署，是将训练好的模型应用到实际业务中的关键环节，它就像是将生产好的产品推向市场的过程。在这个过程中，有多种部署方式可供选择，每种方式都有其独特的优缺点方式具有很强的灵活性和可扩展性，用户可以根据业务需求随时调整计算资源，降低了硬件投入成本。但同时，云端部署也面临着数据安全和隐私保护的挑战，网络不稳定时还可能影响服务的稳定性。监控平台：保障大模型稳定大模型全流程平台：从开发到监控大模型开发平台：开启智能之旅的大门在大模型的发展历程中，开发平台扮演着至关重要的角色，它是连接创意与实现的桥梁，是推动大模型技术不断进步的关键力量。训练平台：赋予大模型“智慧”的熔炉大模型的训练，堪称一场对算力和算法有着极致要求的“超级工程”。随着模型规模的不断扩大，参数数量呈指数级增长，训练所需的计算量也变得极为庞大。微调平台：让大模型“因材施教”大模型微调，是在通用大模型的基础上，利用特定领域的数据和任务进行训练，让模型更擅长处理特定领域的问题。简单来说，就像是一个学生已经掌握了很多基础知识，通过微调，就可以让他在某个专业领域更精通，比如从“全科生”变成

大模型平台是集成了大模型技术、数据处理、模型训练、评估与部署等全栈能力的服务平台。可以为企业提供高效、便捷的大模型应用解决方案，帮助企业快速构建和部署基于大模型的智能应用。大模型平台优势与特点高效便捷：提供一站式大模型开发工具链和基础设施，降低企业使用大模型的门槛和成本。灵活定制：支持根据企业需求进行模型定制和微调，满足不同行业和场景的应用需求。安全可靠：采取高标准的数据安全管理措施，确保企业数据的安全性和隐私保护。持续更新：平台支持大模型的持续更新和优化，确保企业能够享受到新的大模型技术成果。大模型平台应用场景大模型平台广泛应用于金融、传媒、文旅、政务、教育等多个行业场景，为这些行业提供定制化的智能解决方案。例如：金融行业：利用大模型平台进行风险评估、欺诈检测、智能投顾等应用。传媒行业：通过大模型平台实现内容生成、舆情分析、个性化推荐等功能。文旅行业：利用大模型平台提升旅游体验，实现智能导览、个性化旅游规划等应用。政务行业：借助大模型平台优化政务服务流程，提高政府决策的科学性和精准性。

大模型服务平台是一种基于云计算和人工智能技术，为用户提供大模型相关服务的平台，支持大模型的开发、训练、部署和应用。大模型平台功能特点模型训练：提供强大的计算资源和工具，帮助用户使用海量的数据对大模型进行训练，使其能够学习到各种知识和模式，以适应不同的任务和应用场景。模型部署：将训练好的大模型部署到生产环境中，使其能够为用户提供实际的服务和应用。平台会提供相应的部署工具和技术支持，确保模型的稳定租用计算资源和使用模型服务，无需自行购买和维护昂贵的硬件设备和软件工具，大大降低了成本。提高效率：大模型服务平台提供了一站式的服务和工具，能够帮助用户快速地进行模型训练、部署和应用开发，提高了开发效率和运行和高效性能。模型评估：通过一系列的评估指标和方法，对训练好的大模型进行性能评估，帮助用户了解模型的优缺点和适用范围，以便进行进一步的优化和改进。模型优化：根据模型评估的结果，提供相应的优化建议和技术手段，帮助用户对大模型进行优化，提高模型的性能和效果。例如，调整模型的结构、参数、超参数等，以使其更好地适应特定的任务和数据。数据管理：具备数据存储、数据预处理、数据标注等功能，帮助用户更好地管理和

快速上手本章节将引导您快速熟悉StellarDB，并为您初步介绍如何通过KGExplorer和beeline客户端操作StellarDB。其中，"StellarDB初探"一节通过构建一张人物关系图，从零介绍如何在StellarDB进行基本操作；"StellarDB进阶"一节为您提供了内置于StellarDB的《哈利·波特》人物关系图，帮助您进一步探索StellarDB。StellarDB初探使用KGExplorer构建图从Manager页面进入KGExplorer页面。若KGExplorer开启了单点登录，会自动跳转Federation登录页面，按如图方式登录：KGExplorer用戶开启方法以及详细使用说明请查看章节《KGExplorer使用文档》。点击登录后进入KGExplorer主页面。我们首先需要构建图名为"hello_world"的图。在主页面右上角点击创建图按钮开始图谱schema的构建。按照引导填写图基本信息后点击确定进入构建页面。在画布中，我们为"hello_world"图创建Boy和Girl两种类型的点，两种类型的点均包含name、salary、age、single四...

类型表达式类型例子十进制型整数10,-213十进制小数1.25,3.604E-14,-2.31十进制型长整数199345843592l,-12381543923L任意精度的有符号十进制数123bd,123.31BD八进制整数(0开头)084,-096字符串"星环",'信息科技'布尔类型true,false,TRUE,FALSE数组类型[1，2，3],["星环","信息科技"],[decimal(10.2,3,1),decimal(100.2,3,2)],[localdatetime("2021-01-18T09:50:12.627"),localdatetime("2021-11-18T03:50:12.113")]时间类型localdatetime("2021-01-18T09:50:12.627")Decimal类型decimal(10.2,3,1)地理空间类型point(20.5,30.5),point(-20.5,-30.5)时序类型{localdatetime("2023-01-01T15:16:17")::"nice"},{localdatetime("1997-01-01...

本章节的示例语句均可在示例图my_graph中执行，执行前请先创建示例图my_graph，建图语句如下:creategraphmy_graphwithschema(:Boy{namestring,salarydouble,ageint,singleboolean,birthdaylocaldatetime,reservelong,ratedecimal(38,10),hobbysarray<string>,geoPointgeo<double>})(:Girl{namestring,salarydouble,ageint,singleboolean,birthdaylocaldatetime,reservelong,ratedecimal(38,10),hobbysarray<string>,geoPointgeo<double>})[:Friend{sinceint}][:Likes{sinceint}]graphproperties:{`graph.shard.number`:3,`graph.replication.number`:...

StellarDB支持用户添加自定义函数，添加后可在cypher语句中使用。自定义函数实现自定义函数通过java/scala语言开发，可继承实现两种基类，编译成jar包，通过指定命令加载到StellarDB。需要实现的基类为如下两种，可自行选择继承合适的基类：继承UDF基类继承GenericUDF基类。继承UDF基类该类实现简单，功能较为单一。支持Quark的基本类型、数组和Map。适合实现简单的逻辑。继承org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF类继承UDF类必须实现evaluate方法且返回值类型不能为void，支持定义多个evaluate方法不同参数列表用于处理不同类型数据。@Description(name="my_plus",value="my_plus()-ifstring,doconcat;ifinteger,doplus",extended="Example:\n>selectmy_plus('a','b');\n>ab\n>selectmy_plus(3,5);\n>8")/***实现UDF函数，若字符串执行拼接，in...

为什么引入动态图模型？在实际应用过程中很容易可以发现，图数据在很多图数据的应用场景中并不是静态不变的，而是动态演进的，这些场景中包括例如金融反欺诈场景中金融交易网络随着时间的推进而发生的交易变化、交易社群变化等；又比如社交网络中新增用户、用户关注或者取消关注、更改账户信息等。将图数据变化的历史记录下来，不仅可以用于历史数据规律的总结，还可以利用动态图数据进行动态图神经网络相关技术的研究，从而进一步挖掘数据中潜在的数据价值和更加灵活高效的业务场景，譬如预测某一个时刻某一事件是否会发生。动态图模型的动态变化图数据的动态变化主要分为两类，一类是节点或边的属性的值的变化；另一类变化是子图（结构）的变化，如新增/删除点边。这两种图数据的动态变化可以单独发生，也可以同时发生。从图数据的属性变化角度来看，StellarDB5.0.1动态图模型可以记录图中节点或者边属性的所有历史版本（而非新数据覆盖旧数据）。在实际数据开发使用中，还可以结合诸如柱状图、趋势图等对历史数据进行可视化，更加直观、更加适合业务使用。从图数据的子图（结构）的角度来看，StellarDB5.0.1动态图模型还可以返回不同时间子图...

声明简介声明是指为特定数据类型的变量分配一定的存储空间，并命名该变量以便引用它；必须先声明变量，然后才能引用它；对声明的变量可以进行赋值操作来改变它的值；声明的变量其作用域是Session级别的。变量声明使用decl关键字声明一个变量必须为变量指定名称和类型，且名称不能与已有的变量名相同。声明但未赋值的变量的默认值为null。变量名声明对大小写敏感。变量声明的语句遵循如下格式:DECL[<variable_name>:<variable_type>];使用方法示例如下表所示：语句说明declx:int;声明一个类型为int的变量xdecls:string;声明一个类型为string的变量sdecll:long;声明一个类型为long的变量ldeclb:boolean;声明一个类型为boolean的变量bdecld:double;声明一个类型为double的变量ddecltime:localdatetime;声明一个类型为localdatetime的变量timedecld1:decimal;声明一个类型为decimal的变量d1decllist1:list[int...

通过beeline或JDBC时，设置参数configquery.langcypher;将查询语言切换为TEoC模式。根据使用场景选择查询模式（默认为immediate模式）immediate模式通常用于并发及短查询场景，查询结果和中间结果通常不超过百万。通过configcrux.execution.modeimmediate;切换。analysis模式通常用于分析场景，创建图、插入数据以及图算法相关的语句必须在该模式下进行。通过configcrux.execution.modeanalysis;切换。

StellarDB5.0.1版本对图算法场景进行了大规模改进和提升，内置算法性能得到较大提升。在语法方面，StellarDB5.0.1的内置图算法对于返回的节点，会直接以节点类型返回。因此可以直接使用uid(vertex)访问节点的uid，而不再需要node_rk_to_uid函数进行uid的转换。可以参考PageRank等函数。另外，对于图算法返回的节点，我们也可以灵活的访问其其他属性作为返回值。图计算简介StellarDB的图计算使用TEoC语句调用相应图算法。算法的输入数据为图的点、边数据。当前版本中图计算支持结果返回、结果导出和结果写回。在使用图算法时，使用configcrux.execution.modeanalysis;语句切换到分析模式下使用图算法语句。图数据视图StellarDB支持创建一个可被持久化的视图，用于加速图算法执行过程。创建视图创建视图的语法如下所示：createquerytemporarygraphviewGRAPH_VIEW_NAMEas(v)[e]withGRAPH_ALGO(@GRAPH_VIEW_NAME,VIEW_STORE_PATH,CONFI...

3.1在TDH平台安装StellarDB3.2StellarDB安装校验3.3StellarDB低版本升级至StellarDB5.0.1

索引是数据库中某些数据的冗余副本，目的是使查询性能更优。作为代价，数据库需要额外存储空间和较慢写入速度，因此决定哪些字段需要索引是一项重要且不易的任务。（新）StellarDB5.0.1版本不再对旧版本使用的manipulatecreate_index和manipulatedelete_index语法进行支持，在新版本中统一使用createindex和dropindex进行索引的创建和删除新增索引CREATEINDEX[IFNOTEXISTS]FOR(LabelName)ON[f1,f2,...];CREATEINDEX[IFNOTEXISTS]FOR[LabelName]ON[f1,f2,...];不支持对TIME_SERIES类型的属性创建索引默认情况下,对同一个Label的某个属性多次创建索引会报错;但如果带有IFNOTEXISTS,则不会抛出任何错误包裹点边LabelName的括号不同，注意区分示例1.在点labelperson的属性name和age上建立索引CREATEINDEXIFNOTEXISTSFOR(person)ON[name,age];示例2.在边labelask...