开发大模型训练方法

大模型训练方法包括预训练、指令微调、强化学习、模型并行与分布式训练、优化器与学习率调整以及模型压缩与量化等，各环节协同助力大模型训练与优化。以下是一些常见的大模型训练方法：预训练数据收集与预处理：当模型规模过大，单个设备无法容纳整个模型时，将模型的不同层或部分分配到不同的设备上进行计算，设备之间需要进行通信以传递中间结果，从而实现对大规模模型的训练。混合并行：结合数据并行和模型并行的方法强化学习（RLHF）：让人类对模型生成的结果进行评价和打分，基于这些反馈信息训练一个奖励模型。奖励模型学习预测生成结果的评分，然后在强化学习过程中，利用奖励模型的输出作为奖励信号，引导大模型生成更符合：收集海量的文本、图像、语音等多模态数据。对数据进行清洗，去除不相关、低质量、重复的数据，纠正错误等；进行分词、标记化等操作，将文本转化为模型可处理的格式。预训练任务设计：常见的预训练任务有语言模型任务，设计一系列具有多样性的指令和对应的反馈，引导模型学习更符合用户期望的生成内容。这些指令可以涵盖各种任务场景，如对话生成、代码生成、文本摘要等，使模型能够更好地适应特定任务的要求。微调训练：使用构建

AI大模型训练方法涉及数据预处理、模型构建、分布式训练、优化技术应用、正则化、学习率调整和迁移学习等关键步骤，以提升模型性能和加速训练过程。AI大模型的训练方法主要包括以下几个关键步骤：数据预处理：对原始数据进行清洗、整理和标注，以符合训练AI大模型的标准和要求。模型构建：设计和调整模型架构，可能需要对基础大模型进行微调或者迁移学习。模型训练：利用准备好的数据集对模型进行训练，评估模型在特定任务上的性能表现，并进行多轮迭代优化，直到模型达到预定的性能指标和精度要求。模型评估：对训练好的模型进行评估，以了解其在训练集和验证集上的表现，并根据评估结果对模型进行调整，如调整模型结构、参数设置等，以提高模型性能。分布式训练：为了加速模型训练，采用数据并行和模型并行等分布式训练技术，以提高计算效率。优化技术：优化算法，在训练过程中自适应地调整学习率，提高模型的收敛速度。正则化和学习率调整：通过引入正则化项降低模型过拟合的风险，并在训练过程中调整学习率以适应模型的表现。迁移学习：利用预训练模型在相关任务上的知识，提高模型在新任务上的表现。

大模型训练平台是一个为开发者提供定制化大模型解决方案的平台，它汇集了行业内知名的大模型，通过轻量级的训练和丰富的训练方法，帮助开发者快速构建专属的大模型。以下是大模型训练平台的详细定义、功能和应用场景：定义大模型训练平台是面向AI开发者的一站式大模型开发及服务运行平台，基于云管基座平台和算力平台，为用户提供从数据管理、模型训练、模型管理到模型服务的全流程开发支持。功能数据工程：提供数据导入、数据清洗、数据增强、数据管理等功能，并支持开源已处理的数据集。用户可以根据实际需求，依照平台数据格式要求上传数据信息或使用平台内的开源数据集，为后续训练、评估、编译等流程提供支撑。模型开发：提供模型训练、模型调优、模型评测、模型量化编译等功能。平台提供丰富的预训练大模型，用户可在平台上采用不同的训练方式（预训练、监督微调SFT）进行模型训练，不断调优迭代模型效果，从而提升模型性能。服务部署：提供模型完整Prompt。还支持对Prompt语料进行内容质量和结构上的优化，便于获得更符合期望的大模型推理结果。应用场景自然语言处理：大模型在自然语言处理领域的应用尤为突出。它们能够创作出高质量、流畅的文本，广泛应用

大模型开发需明确目标与需求，历经数据收集与预处理、选择合适架构、进行模型训练、评估优化以及部署维护等步骤，各环节紧密关联且需精细操作以打造出符合应用场景、性能达标的大模型。1.明确目标与需求定义应用模型训练无监督预训练（可选）：许多大模型采用无监督预训练方法，使用大量的无监督数据让模型自动学习数据中的一般特征和模式。例如，在语言模型预训练中，通过预测句子中的下一个单词、掩盖单词的恢复或对文本进行损失函数来调整模型的参数。分布式训练：由于大模型训练数据量和计算量巨大，通常需要采用分布式训练策略，如数据并行、模型并行或混合并行。数据并行是将数据分割成多个子集，在多个计算设备上同时训练；模型并行是将场景：确定大模型的用途，例如是用于自然语言处理（如机器翻译、问答系统）、计算机视觉（如图像分类、目标检测）还是其他领域（如语音识别、推荐系统）。不同的应用场景对模型架构、数据类型和性能指标有着不同的的规模和质量对大模型的性能至关重要，因此要尽量收集大量且具有代表性的数据。数据清洗：对收集到的数据进行清理，去除噪声、重复、错误或无关的数据。标注数据（如有需要）：根据具体任务，对部分数据进行标注3.

大模型训练是一种机器学习的方法，通过训练大规模的模型来提高训练速度和减少训练时间。在训练过程中，通常使用并行计算的方法来加速训练。同时，为了处理大规模的数据和模型，需要使用更高效的算法和优化技术，例如数据并行、模型并行、流水线并行和张量并行等。此外，大模型训练还需要考虑存储和网络通信的问题，例如如何有效地存储和传输大规模的数据和模型。在训练过程中，需要使用更多的计算资源和存储资源，因此需要更高效地管理和调度这些资源。随着深度学习和大数据技术的发展，大模型训练已经成为机器学习领域的重要研究方向之一。星环科技大模型训练工具，帮助企业打造自己的专属大模型星环科技在行业内首先提出行业大模型应用创新了SophonLLMOps，帮助企业构建自己的行业大模型。具体来看，它解决了客户三个核心痛点：第一，提供一站式工具链，帮助客户从“通用大语言模型”训练/微调，得到“满足自身业务特点的领域大语言模型”；第二，帮助客户将场景，推出相应的工具，帮助企业构建自有的行业大模型，通过大模型基础设施，形成具备“新型人机交互”且“敏捷可持续迭代“的人工智能应用。为了帮助企业用户基于大模型构建未来应用，星环科技推出

为降低客户训练及微调大模型的门槛，星环科技发布了大模型开发和训练工具SophonLLMOps，为用户打通了从数据接入和开发、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。便利且规范化的提示工程和数据管理，保障训练数据质量：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。高度工程化及封装的流程，让大模型训练和微调变得简单易上手：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。多版本多种大模型，都可以在一个平台上统一纳管：在大模型上架、体验和部署方面，SophonLLMOps加强了对预训练大模型和

计算资源，同时需要采用一些特殊的技术和方法。训练大模型需要大量的数据：这些数据应该来自多个来源，包括公开的数据集、公司内部的数据以及用户生成的数据。在收集数据后，需要对其进行预处理和清理，以确保数据的资源来处理数据、更新模型参数和进行反向传播。因此，训练大模型需要一个高效的计算框架和一个优化的算法，以大限度地提高计算效率和准确性。训练大模型需要采用一些特殊的技术和方法：其中常用的是深度学习算法。深度得到更准确的模型。训练大模型需要一个高效的团队合作：这包括数据科学家、机器学习工程师和开发人员等。数据科学家负责设计和实施算法，而机器学习工程师则负责构建和优化模型。开发人员则负责开发和维护相应的软件大模型是指包含超大规模参数（通常在十亿个以上）的神经网络模型，这些模型在自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等领域得到广泛应用。训练大模型是人工智能领域中非常重要的一部分，训练大模型需要大量的数据和准确性和一致性。此外，数据可能需要被标注和分类，以便在训练过程中提供正确的标签和反馈。训练大模型需要强大的计算资源：这包括高性能的计算机、大容量的内存和高速的存储设备。在训练过程中，需要使用大量的计算

大模型预训练+微调是一种先利用大量无监督数据进行预训练，然后再根据有标注的数据进行微调的机器学习方法。目的是提高模型在训练数据上的表现，从而在复杂任务中获得更好的性能。预训练是指在大量无标注数据上对模型进行训练。这种方法利用了大规模数据的特点，学习了模型中诸如词汇表达、句法结构和上下文信息等普遍规律。同时，预训练还可以为后续的微调任务提供有用的初始化参数，使得模型的表现更加出色。预训练通常有两种数据来调整模型的参数。该方法通常采用反向传播算法，使得模型能够根据有标注数据的训练样本进行反向优化微调的目的是让模型更好地适应目标任务，例如文本分类、情感分析和语音识别等。大模型预训练+微调的主要优点在于能够节省大量人力和时间成本。相较于传统的深度学习方法需要大量的标注数据和训练时间，使用大模型预训练+微调方法可以大大提高模型的训练效率和准确性，并使得模型能够在更广泛的应领域中发挥作用。在自然语言模型持续提升和开发工具SophonLLMOps，实现领域大模型的训练、上架和迭代。SophonLLMOps服务于大模型开发者，帮助企业快捷地构建自己的行业大模型，通过大模型基础设施，形成具备“新型人机交互”且“敏捷可持续迭代“的人工智能应用。

作诗、小说写作和对话机器人等。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链需要覆盖训练数据开发、推理数据开发和数据维护等工作，对大语言模型所涉及的原始数据、样本数据和提示词数据进行清洗、探索、增强、评估和管理。在模型运维管理阶段，除了传统MLOps的六大统一，即统一纳管大语言模型训练是指使用大规模数据对语言模型进行训练，以捕捉更丰富的语义和语法结，生成更高质量的文本。大语言模型训练需要大量的文本进行训练。传统的语言模型训练往往使用小规模数据集，如数百万个句子或几十个GB的文本。而大语言模型训练则使用更大规模的数据集，如数十亿个句子或数百GB的文本。这些数据包括各种类型的文本，如新闻、百科、小说、社交媒体等，以便涵盖尽可能多的语言特征和应用场景。大语言模型训练技术和工具的不断发展为大语言模型训练提供了坚实的基础。大语言模型训练还需要合适的模型结构和超参数设置。常用的模型结构包括循环神经网络和变种以及自注意力机制。同时，还需要调整模型的超参数，如层数、隐藏

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...

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...

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...

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...

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。

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...

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

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`:...

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...