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当时，以ChatGPT为代表的LLM运用正在掀起新一轮的AI 浪潮，数字工业生态也迎来前所未有的变局。跟着LLM运用的兴起，怎么低本钱地实现大模型的构建和运用，成为企业重视的重点。
近来，国内抢先的云原生数据仓库厂商酷克数据宣布将推出自主研制的AI开发工具HashML，经过机器学习、深度学习及预练习大模型等技能，为开发者供给简略易用、算法先进、性能卓越的AI开发体验。
HashML是酷克数据中心产品HashData云数仓的扩展实现工具，随数仓的布置供给开箱即用的AI才能，让数据科学家、数据工程师、运用开发者无门槛地运用大模型，大幅下降大模型体系布置的本钱和复杂度，推动大模型走向规模化运用。
大模型热潮涌来 本钱问题备受重视
现在，在大模型领域，国内外科技巨子的竞争已经白热化。亚马逊、谷歌、百度、华为、阿里等企业竞相涌入，相继推出各自的大模型服务。
中国科学技能信息研究发布的《中国人工智能大模型地图研究报告》显现，到本年5月，国内已公开披露的大模型数量到达79个。
然而，关于企业而言，当时要布置和运用大模型，仍面临着昂扬的本钱担负。
据了解，大模型在企业落地的本钱首要包含模型前期微调与练习的本钱以及模型后期与事务结合的运转本钱，涉及核算资源、存储费用、网络传输、数据标示等费用。
从练习本钱来看，以ChatGPT为例，其练习本钱一次大约需要数百万美元。华为发布的数据显现，大模型开发和练习一次所需的费用大约1200万美元。在高度迭代和反复练习过程中，再加上供不应求的算力本钱，大模型入门门槛将高达上亿等级，这关于很多企业来说是很难承受的压力。
可以说，昂扬的本钱已经成为大模型规模化运用巨大阻止。与此一起，各大科技企业也在积极探索使用创新技能下降大模型运用的本钱。
下降AI开发门槛 云原生数仓助力大模型普惠化
值得重视的是，云核算渠道在大模型练习方面具有与生俱来的本钱优势。企业可以根据云渠道自动伸缩、按需计费的特性，对大模型练习本钱进行合理规划和操控。
大模型的中心逻辑是对海量数据的收集、加工、处理和运算结果的输出。(网站备案时间)假如将大模型比作“烹饪”，数据就好比是“食材”，数据仓库则是必不可少的“厨具”。随同大模型热潮的兴起，关于支撑AI的底层数据仓库也提出了更高的要求。
大模型巨大的数据量带来了存储和核算资源的压力，这要求数据库能够供给可以横向的并发访问才能、多范式的数据处理剖析才能和海量异构数据的存储管理才能。在这种趋势下，根据云原生架构的数据仓库将成为未来数据库行业开展的重要方向。
作为国内最早专注于云原生数仓研制的企业之一，酷克数据从建立之初，就致力于下降大数据剖析和运用的门槛，其中心产品HashData云数仓根据云原生架构规划，经过元数据、核算和存储层解耦，从而最大限度发挥云渠道的弹性和扩展才能。
酷克数据行将推出的AI开发工具HashML，是一款根据HashData云数仓打造的新一代高级剖析和数据科学工具箱，能够为开发者供给丰富的AI算法和模型才能，仅需几行代码就能敞开模型练习、推理猜测，在一致的框架下支撑各种经典的机器学习、深度学习算法以及预练习大模型。
HashML与HashData云数仓同享一致的存储和核算资源，随数仓的布置供给开箱即用的AI才能，大幅下降了体系布置的本钱和复杂度，为开发者供给了一致的数据查询、剖析、建模环境。
借助HashML，根据HashData的AI运用开发将会变得非常简略。HashML供给了从数据查询处理、高级剖析到ML/DL模型的练习、推理和服务布置的全套工具，包含对大言语模型微谐和推理的支撑，别的供给了Python和SQL两种编程言语接口。
一起，HashData正在开发增强数据仓库支撑向量数据存储和处理检索才能的功能组件，结合云数仓的高扩展性、高可用和高弹性，实现更好地支撑和扩展大模型的运用场景。
未来，大模型将成为新型基础设施的关键底座之一。酷克数据将经过抢先的技能和完善的生态，推动人工智能技能普惠化，让更多企业“用得起、用得上、用得好”大模型，助力企业成长。