如何部署私有化大模型

私有化大模型是指企业在自身的技术基础设施和数据环境中构建、训练和部署的专属大模型，与公有云大模型相对应，具有以下特点和优势：数据隐私与安全数据隔离性：企业的数据保留在自己的私有环境中，与其他企业的。性能与成本优势性能优化：私有化部署可以根据企业的硬件资源和业务负载情况，进行针对性的性能优化，确保大模型在企业内部的运行效率和响应速度。成本效益：虽然私有化大模型的建设和维护需要一定的前期投入，但从长期来看，对于数据量较大、使用频率较高的企业，私有化部署可以降低对公有云服务的依赖，减少云服务费用支出，同时避免因公有云资源共享可能导致的性能瓶颈和成本增加问题。提升企业创新能力激发内部创新：私有化大模型增强数据的安全性。符合法规要求：对于一些对数据隐私和安全要求极高的行业，如金融、医疗等，私有化大模型能够更好地满足相关法规和监管要求。定制化程度高适应特定业务需求：企业可以根据自身的业务特点、流程和目标，对私有化大模型进行定制化训练和优化，使其更精准地满足企业的特定需求。融入企业知识体系：将企业内部的专业知识、行业经验和独特的业务逻辑融入到大模型中，使其能够更好地理解和处理企业相关的问题，提供更贴合

大数据平台私有化部署：企业数据掌控的新选择在大数据时代，数据已经成为企业发展的核心资产。如何高效管理和利用这些数据，成为众多企业关注的焦点。大数据平台私有化部署作为一种独特的数据管理解决方案，正逐渐走进企业的视野，为企业带来全新的数据掌控体验。一、什么是大数据平台私有化部署大数据平台私有化部署，简单来说，就是企业将大数据平台搭建在自己的内部服务器或数据中心，完全由企业自己掌控平台的运行和管理。与公有云部署不同，私有化部署的大数据平台不依赖外部的云服务提供商，数据存储和处理都在企业内部完成。这就好比企业拥有了一个专属于自己的数据城堡，所有的数据资产都被安全地保护在城堡之中。二、私有化部署的显著数据访问控制、加密技术以及安全防护措施。例如，一家银行通过私有化部署大数据平台，能够确保客户的账户信息、交易记录等敏感数据不被外部非法获取，有效降低数据泄露风险。（二）灵活的定制化能力每个企业的业务需求和数据特点都不尽相同。私有化部署允许企业根据自身的业务流程和数据处理需求，对大数据平台进行高度定制化开发。企业可以自由选择适合自己的硬件设备、软件架构以及数据分析工具，打造最贴合自身业务的大

基于大模型的私有化本地知识问答是一种利用大型语言模型技术，在本地部署并针对特定组织或个人的私有知识进行问答的应用模式。原理数据收集与整理：首先需要收集组织或个人本地的各种知识数据，如企业内部的产品手册、技术文档、操作流程、客户案例，或者个人的学习资料、研究笔记等。这些数据是构建私有化知识问答系统的基础。模型训练与微调：利用收集到的本地数据，对预训练的大模型进行微调。通过将本地知识与大模型的通用，提供更贴合实际需求的个性化服务。高效准确：借助大模型的强大语言理解和生成能力，能够快速准确地回答各种复杂问题，提高知识获取的效率。可扩展性：随着组织或个人知识的不断积累和更新，可以方便地对系统进行扩展和升级，添加新的知识数据，进一步提升系统的性能和覆盖范围。应用场景企业内部知识管理：企业可以利用私有化本地知识问答系统，为员工提供快速获取内部知识的渠道，帮助新员工快速熟悉业务流程、产品信息等，提高工作效率，促进知识共享和传承。教育领域：学校或培训机构可以构建基于本地教学资源的知识问答系统，辅助学生进行学习和答疑，为学生提供个性化的学习支持。医疗行业：医院可以将医学知识、病例数据等整合到私有化知识

大模型“私有化”：企业数据智能的新钥匙？一、解锁私有化大模型私有化大模型是指将经过海量数据训练、具备强大智能能力的AI模型，从公有云迁移至企业自己的“领地”，即企业内部的服务器或私有云上运行。这一转变，赋予了企业对模型更强的掌控力，极大地提升了数据和模型的安全性。除了数据安全，私有化大模型还能满足企业个性化定制的需求。每个企业都有其独特的业务模式和运营流程，标准化的大模型往往难以完全契合企业的特定需求。私有化大模型则为企业提供了“量身定制”的可能，企业可以根据自身业务特点和需求，对模型进行个性化定制。私有化大模型在提升业务效率方面也表现出色。由于数据和模型都在企业内部，数据传输和处理无需经过外部网络，大大减少了延迟，实现了快速响应。二、私有化大模型的独特优势（一）数据安全的坚固堡垒在数字化进程中，数据已然成为企业的核心资产，其安全与否直接关系到企业的生死存亡。对于金融行业而言，数据泄露病历、诊断结果、基因数据等包含了个人隐私和健康信息，一旦泄露，可能对患者的生活造成严重影响，甚至引发歧视等问题。私有化大模型为企业的数据安全提供了可靠的保障。在公有云环境下，数据需要在网络中传输并存储在

私有化部署大数据平台是指企业或组织将大数据平台搭建在自己的内部服务器或私有云环境中，而非使用第三方云服务提供商的公共云平台，以下是关于它的详细介绍：特点数据安全性高：数据存储和处理都在企业内部的速度。部署方式本地数据中心部署：企业在自己的办公场所或专门的数据中心内，购置服务器、存储设备、网络设备等硬件资源，然后将大数据平台软件安装部署在这些硬件上，构建完全属于自己的大数据平台。私有云部署网络，企业可以完全掌控数据的访问权限和安全策略，能有效防止数据泄露、被第三方非法获取等风险，满足对数据安全要求极高的行业，如金融、医疗等的合规需求。高度定制化：企业可根据自身业务特点和需求，对大数据平台的决定平台的扩展、优化等工作，不受第三方服务提供商的限制。性能优化潜力大：在私有环境中，可以针对企业的具体数据量和业务负载，对硬件资源进行专门的优化配置，使大数据平台能够更好地发挥性能，提高数据处理和分析：企业利用云计算技术，在自己的私有云环境中创建和管理大数据平台。私有云可以由企业自己搭建和维护，也可以通过租用第三方的私有云服务来实现。建设步骤需求分析：明确企业对大数据平台的功能需求，如数据存储量

以下是一个数据仓库私有化部署方案：部署前准备需求分析：深入了解企业的业务需求、数据规模、数据类型、访问频率等，明确数据仓库需要支持的功能和性能指标，以便选择合适的架构和技术。硬件选型：根据数据仓库的Docker等容器运行时环境，并配置相关的网络和存储插件，以便后续部署数据仓库容器。数据仓库部署私有化一键部署：在目标服务器上，从资源服务器下载离线资源包，解压后根据部署脚本进行安装和配置。部署过程中操作系统；确定合适的数据仓库软件；安装数据库管理系统；考虑使用容器技术，实现软件环境的快速部署和迁移。环境搭建操作系统安装：在服务器上安装选定的操作系统，并进行必要的配置和优化，如设置主机名、关闭不必要的服务、配置网络参数等。数据库部署：根据数据仓库软件的要求，安装并配置数据库管理系统，创建数据库实例，设置数据库参数，以满足数据仓库的性能和存储需求。容器环境搭建：如果采用容器技术，需在服务器上安装，需确保各组件之间的网络连通性，配置好数据库连接、服务端口等参数。安全配置网络隔离：将数据仓库部署在内网环境中，通过防火墙等设备限制外部访问，只允许授权的内部用户和系统进行数据访问和操作。数据加密

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，包括私有化部署能够高效运行。这可能涉及硬件加速、并行计算、缓存机制等。安全设置：为你的私有化部署设置安全策略，包括防火墙配置、身份验证和访问控制等。成本优化：当模型过大时，可以采用模型编译、模型压缩和模型分片等策略。这些技术可以在保持准确性的同时减小模型的大小，降低部署成本。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

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，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数据外流风险，高度契合对数据隐私要求严苛的行业，比如金融、医疗领域。定制化程度上，公有大模型追求通用性，旨在满足各类用户的常见需求，然而难以契合特定企业的个性化、专业化业务；私有大模型则能依据企业独特

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。

以服务的形式提供给业务部门使用，包括数据API、数据报表、数据分析工具等，降低数据使用的门槛，提升数据价值的利用率。部署方式选择：数据中台的部署方式主要有两种方案，云端部署和私有化部署。云端部署指的是将数据中台部署在云计算平台上，通过网络访问和使用；私有化部署则是在企业内部的服务器上部署数据中台。技术选型与架构：选择合适的技术栈和架构，例如分布式存储、流处理、机器学习等技术，以提高数据处理能力和数据中台部署是将数据集成、治理、分析和服务化的能力整合到一个平台上，以支持企业数字化转型和业务创新。数据中台的部署涉及多个关键策略和步骤，主要包括：数据架构设计：构建一个稳定、可扩展、易维护的数据架构，包括数据分层、数据模型设计、数据存储和计算等方面。数据治理：作为数据中台建设的核心环节，包括数据质量管理、数据安全管理、数据生命周期管理等方面，确保数据的准确性、完整性和安全性。数据服务化：将数据智能化水平。组织与文化：建立跨部门的数据治理团队，明确数据责任与义务，并培养数据驱动的文化氛围，鼓励员工基于数据进行决策和创新。全流程一体化：打通数据采集、存储、加工、分析、服务全流程，实现数据价值链的

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

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。

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。...

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"}...

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...

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

ThistutorialwillguideyouthroughthefollowingtaskswithinHippoCloud:EstablishingatablePerusingthetableIncorporatingdataExecutingsearchoperationsEliminatingrowsDissolvingthetableBeforeyoustartInthisguide,wewillbeutilizingthePythonAPI.Priortocommencement,ensurethatyouhave:RegisteredforaHippoCloudaccount.SubscribedtothecomplimentaryplanandestablishedatrialclusterwithinHippoCloud,orsubscribedtothestandard/enterpriseplansandconstructedadedicatedcluster.IfyouanticipateemployingPythonfordevelopment,ascert...

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•...

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":...