专家指南：大数据数据建模的常见问题我最近在How-tos专家系列介绍了如何在大数据系统上数据建模。在演讲过程中，许多与会者提出了一些非常有趣的问题。众所周知，大数据系统围绕结构需求的形式化程度较低，但是对于数据仓库继续为传统用例提供服务而言，建模仍然是非常重要的功能。我想分享一下我在本届会议期间以及访问组织时收到的一些较常见的问题，并对此做出回应。1. 在大数据环境中，是否可以使用任何建模技术来提
1.前言
为了适应大数据应用场景的要求，Hadoop以及NoSQL等与传统企业平台完全不同的新兴架构迅速地崛起。而下层技术基础的革命必将影响上层建筑：数据模型和算法。简单地将传统基于第四范式结构化关系型数据库的模型拷贝到新的引擎上，无异于削足适履，不仅增加了大数据应用开发的难度和复杂度，又无法发释放新框架的潜能。该如何构建基于NoSQL的数据模型？现在能供参考的公开知识积累要么是空虚简单的一句
在当今的数字化时代，大模型系统的数据架构成为了一个必不可少的要素。鑫颖科技（Xinying Technology）在采用和优化大模型时，面临着如何有效组织和管理数据，以最大化其效能的挑战。本篇文章将深入探讨大模型系统的数据架构的多个方面，包括背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、应用场景及未来的展望。
在建立大模型系统前，首先要认识到背景的重要性。大模型通常处理海量数据，这些数据来源于多种渠道
MVC 架构引用自 WiKi: MVC模式（Model–view–controller）是软件工程中的一种软件架构模式，把软件系统分为三个基本部分：模型（Model）、视图（View）和控制器（Controller）。结构示意图通过下图可以看到，视图（View）层: 一般指可视化界面模型（Model）层: 指业务逻辑控制器（Controller）层: 用来调度View层和Model层,起到桥接的作
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2024-07-04 20:23:00
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最近闲来无事，想着把自己工作正在做的一个项目做一个简单的分享与实战教程，该项目不困难但是由于涉及要素过多所以比较复杂。所以这里分享出来也是为了帮助新手小白能在实战当中快速了解python知识。主要内容涉及Python、HTML5、JavaScript、云计算、AI等。在本教程最后有源码获取方式~如果有大佬发现问题，也非常欢迎指教上期回顾上期我们介绍了智能拆条模块部分的UI设计。本期将主要围绕这一块
ERDesigner NG The Mogwai ERDesigner is an entity relationship modeling/design tool(ERD) such as ERWin and co. The only difference is that it is Open Source and does not cost anything. It was designed
2020年底，DeepMind旗下人工智能（AI）系统AlphaFold在蛋白质分子结构预测领域取得了史无前例的进步。这不仅有力推动了生命科学领域的发展，也愈发印证了具备掌握“暗知识”能力的AI能够助力人们直接跳过在“未知”暗箱中摸索的过程，而直接抵达“新知”的彼岸。 因此，也就不难理解近年来日渐成熟且炙手可热的人工智能辅助药物发现(以下称AIDD：AI Drug Design)为何在短
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2024-08-27 11:04:07
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一、系统模型引言这篇文章描述系统模型。我们知道在上一篇博客当中主要介绍了分布式系统的概念、前景和挑战。这篇文章主要介绍系统模型。什么是系统模型呢？系统模型也就是分布式系统是如何设计的、整体的架构是什么？在这里从三个方面来介绍，物理模型、体系结构模型、基础模型。下面先看一下这三个模型的介绍以便在下面详细介绍时有更加深刻的认识。物理模型：考虑分布式系统中计算机是如何互联的，以及这些设备的类型，不考虑特
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2024-01-21 07:54:37
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一、什么是大数据四个特性（4个V）数据量大(Volume)大数据摩尔定律：IDC估测数据一直以50%的速度增长，到2020年，全球将拥有35ZB的数据量。（GB>TB>PB>EB>ZB）快速化（Velocity）处理速度快，1秒级决策多样化（Varity） 数据类型繁多，大部分为非结构化数据。（文本，图像，视频等等等等）10%结构化数据，储存在数据库中90%非结构化数据，
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2024-06-12 12:08:11
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# 大语言模型数据存储架构
随着大语言模型（如GPT-3、GPT-4）在自然语言处理中的广泛应用，背后的数据存储架构显得尤为重要。为了让大家更好地理解这一主题，我们将探讨大语言模型的数据存储架构，包括其结构、功能及实现方式，并通过代码示例和图表来辅助说明。
## 数据存储架构概述
大语言模型的数据存储架构主要分为几个重要部分：数据源、数据处理、模型训练和推理。在实际应用中，这些部分通过高效的
# 阿里大模型与数据湖架构
在互联网技术迅猛发展的今天，阿里巴巴等大型企业不断探索并完善数据处理和人工智能的结合。阿里大模型与数据湖的架构正是这样的一个创新探究。本文将带您了解这一架构的基本概念、组成部分以及实现示例。
## 什么是数据湖？
数据湖是一种用于存储大量结构化和非结构化数据的存储系统。它的特点在于可以将各种数据格局的数据都无差别地存储，无需预先处理或筛选。这一特性使得数据湖在大数
原创
2024-10-29 06:05:10
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随着大数据和人工智能技术的发展，特别是在大模型的构建与训练中，面临着数据架构与计算能力的双重挑战。近年来，尤其是自2019年以来，引入了多种新的架构设计与数据流处理技术，从而极大提升了模型的训练效率和推理能力。这使得大规模数据的处理变得愈发重要。
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timeline
title 大模型与大数据架构发展时间轴
2019 : 引入Transformer模型
# 大模型专业领域数据架构实现指南
在当今的技术环境中，构建一个针对专业领域的大模型是一项复杂的任务，涉及到多个阶段的规划与实施。本文将为你提供一个清晰的流程，以及每一步所需的代码和说明，帮助你理解和实现大模型数据架构。
## 流程步骤
| 步骤 | 阶段名称 | 说明 |
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Caffe-数据层@[DeepLearning] 本节介绍如何设置数据层(Data Layer)及其参数。 数据层是一个模型的最底层，它是模型的入口，它不仅提供数据的输入，也提供数据从Blobs转换成别的格式进行保存和输出，通常数据预处理操作也会在这一层实现。数据可接受以下几个来源： 1. 数据库(LevelDB和LMDB) 2. 内存 3. hdf5 4. 图片格式文件layer {
# 大模型的双塔架构实现指南
在现代深度学习中，双塔（Dual-Tower）架构是一种常用于推荐系统和自然语言处理的模型结构，它通过两个独立的网络共同学习不同的信息，再将其结合以进行预测。在本文中，我将为您详细介绍如何实现大模型的双塔架构，以帮助新手开发者从零开始逐步完成这个项目。
## 流程概述
在实现双塔架构之前，我们首先要明确整个流程，以下是实现步骤的简要总结：
| 步骤 | 描述
Kudu自身的架构，部分借鉴了Bigtable/HBase/Spanner的设计思想。论文的作者列表中，有几位是HBase社区的Committer/PBC成员，因此，在论文中也能很深刻的感受到HBase对Kudu设计的一些影响Kudu的底层数据文件的存储，未采用HDFS这样的较高抽象层次的分布式文件系统，而是自行开发了一套可基于Table/Tablet/Replica视图级别的底层存储
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2024-10-24 10:00:48
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AI模型风险评估 第2部分：核心内容MapMeasureManageGovern 人工智能风险管理框架核心提供了能够进行对话、理解和管理人工智能风险的活动的结果和行动。核心由三个元素组成：功能、类别和子类别。如图5所示，职能部门在其最高级别组织人工智能风险管理活动，以映射、测量、管理和治理人工智能风险。在每个职能中，有类别和子类别将职能细分为具体的结果和行动。MapMap函数建立上下文并应用AI
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2024-07-18 21:09:23
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DAC 简介: DAC顾名思义即数模转换，DAC模块由三个部分组成，分别为“触发选择”“控制逻辑” ‘数模转换器’。其中“触发选择”和“数模转化器”是DAC转换的必要模块，“控制逻辑”模块中包含有噪声发生器需要的LFSR寄存器，以及三角波发生器需要的计数器。 DAC可以将数字信号转换为模拟信号，在常见的数字信号系统中大部分传感器信号被转换为电压信号，而ADC把电压模拟信号转换成易于计算机存储、处理
© 作者｜陈昱硕本文分为三部分介绍了大模型高效训练所需要的主要技术，并展示当前较为流行的训练加速库的统计。引言：随着BERT、GPT等预训练模型取得成功，预训-微调范式已经被运用在自然语言处理、计算机视觉、多模态语言模型等多种场景，越来越多的预训练模型取得了优异的效果。为了提高预训练模型的泛化能力，近年来预训练模型的一个趋势是参数量在快速增大，目前已经到达万亿规模。但如此大的参数量会使得
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2024-05-21 19:11:48
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在大模型发展历程中，有两个比较重要点：第一，Transformer 架构。它是模型的底座，但 Transformer 不等于大模型，但大模型的架构可以基于 Transformer；第二，GPT。严格意义上讲，GPT 可能不算是一个模型，更像是一种预训练范式，它本身模型架构是基于 Transformer，但 GPT 引入了“预测下一个词”的任务，即不断通过前文内容预测下一个词。之后，在大量的数据上进
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2024-01-22 12:50:05
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