首頁 資料庫 mysql教程 大数据量的处理

大数据量的处理

Jun 07, 2016 pm 03:29 PM
具體 處理 數據 監測 問題

最近做的项目中涉及到大数据量的问题,具体问题是:监测数字电视的信号,对传输的码流进行指标监测,每秒监测到20000个流,每个流对应着20多个指标,每秒存储一次将这20000流存储起来,需要保存24小时的数据。 这个问题研究了好几天: 一、文件写入存储:但

最近做的项目中涉及到大数据量的问题,具体问题是:监测数字电视的信号,对传输的码流进行指标监测,每秒监测到20000个流,每个流对应着20多个指标,每秒存储一次将这20000流存储起来,需要保存24小时的数据。

这个问题研究了好几天:

一、文件写入存储:但是如果将一天的17亿条记录都写入到一个文件里,没试过,相信会很慢,而且查询的时候会更慢。如果写入到多个文件,按照流ID可以将数据拆成20000个分类,同时对20000个文件执行写入操作也不现实。

二、数据库存储:文件存储的方式pass掉了之后开始考虑数据库存储

1、首先我用的Oracle进行性能测试:

将表按照流ID进列表分区,分为20000个区,然后每个分区内存储86400条数据(也就是该流从一天的第1秒到86400秒对应的指标数据),需要有索引,主键是全局索引,其余的列我又建了4个分区索引。

第一步创建6个表空间,保证每个表空间都能拓展到32GB大小(Oracle的表空间最大能拓展到32GB)

第二步要创建这个分区表:

-- Create table
create table AAA
(
  ID             number(8),
  StreamID       number(8),
  StreamType     number(1),
  FAvailability  number(5),
  Bandwidth      number(4),
  ValidBandwidth number(4),
  MDI_DF         number(5),
  MDI_MLR        number(5),
  Delay_Time     number(5),
  IPInterval     number(5),
  IPJitter       number(5),
  Time           date,
  MLT15          number(5),
  MLT24          number(5),
  MLS            number(5),
  SliceNum       number(5),
  CachedTime     number(5),
  StuckTime      number(5),
  GetSliceErr    number(5),
  RetransmitRate number(5),
  RepeatRate     number(5),
  SecondsFlag    number(5)
)
partition by list(SecondsFlag)  
(  
   partition p1 values(1) tablespace tbs_haicheng 
  
);  
登入後複製
第三步再为t_stream表创建19999个分区:
DECLARE
parName varchar2(100);
sql_str varchar2(500);
BEGIN
  FOR  I  IN 2..20000 LOOP
    parName:='p'||I;
    sql_str:='ALTER TABLE aaa ADD partition'||' p'||I|| ' VALUES('||I||')';
    execute immediate sql_str;
    END LOOP;
  END; 
登入後複製

第四步为t_stream创建4个分区索引:
-- Create/Recreate indexes 
create index LOCAL_INDEX_REPEATRATE on AAA (REPEATRATE);
create index LOCAL_INDEX_SECONDSFLAG on AAA (SECONDSFLAG);
create index LOCAL_INDEX_STREAM on AAA (STREAMID);
create index LOCAL_INDEX_TIME on AAA (TIME);
登入後複製

第五步创建一个表结构与t_stream相似的表:

create table a
(
  ID             number(8),
  StreamID       number(8),
  StreamType     number(1),
  FAvailability  number(5),
  Bandwidth      number(4),
  ValidBandwidth number(4),
  MDI_DF         number(5),
  MDI_MLR        number(5),
  Delay_Time     number(5),
  IPInterval     number(5),
  IPJitter       number(5),
  Time           date,
  MLT15          number(5),
  MLT24          number(5),
  MLS            number(5),
  SliceNum       number(5),
  CachedTime     number(5),
  StuckTime      number(5),
  GetSliceErr    number(5),
  RetransmitRate number(5),
  RepeatRate     number(5),
  SecondsFlag    number(5)
)
登入後複製
partition by list (SECONDSFLAG)
(
  partition P1 values (1)
    tablespace IPVIEW1
    pctfree 10
    initrans 1
    maxtrans 255
    storage
    (
      initial 64K
      minextents 1
      maxextents unlimited
    )
登入後複製
);
登入後複製
alter table AAA
  add constraint ID primary key (ID)
  using index 
  tablespace TBS_HAICHENG
  pctfree 10
  initrans 2
  maxtrans 255
  storage
  (
    initial 64K
    minextents 1
    maxextents unlimited
  );
登入後複製

第六步向表A中插入86400条数据:
declare
begin
  for i in 1..86400 loop
  insert into a
  (id, streamid, streamtype, favailability, bandwidth, validbandwidth, mdi_df, mdi_mlr, delay_time, ipinterval, ipjitter, time, mlt15, mlt24, mls, slicenum, cachedtime, stucktime, getsliceerr, retransmitrate, repeatrate)
values
  (seq_aaa.nextval, 111, 1, 1111, 1111, 1111, 1111, 1111, 1111, 1111, 1111, SYSDATE, 1111, 1111, 1111, 1111, 1111, 1111, 1111, 1111, 1111); 
  end loop;
  end ;
登入後複製

第七步:向t_stream表中copy数据
declare
begin
  FOR I IN 1..20000 LOOP
  insert into aaa
         select seq_aaa.nextval, streamid, streamtype, favailability, bandwidth, validbandwidth, mdi_df, mdi_mlr, delay_time, ipinterval, ipjitter, time, mlt15, mlt24, mls, slicenum, cachedtime, stucktime, getsliceerr, retransmitrate, repeatrate,I from a;
    commit;
    END LOOP;
  end;
登入後複製

注意:实际上,这一部分我是将1-20000分成20份 ,开了20个线程同时执行,每个线程负责向1000个分区中copy数据(向每个分区录入86400条),这时候明白我为什么要创建表A了吧!

然后,就不管他了,玩游戏看电影去了,两天假结束,想起来去看了一眼插入到什么程度了,发现磁盘有的线程还在执行,有的线程由于表空间写满到32Gb无法再拓展而终止了。

看了一下序列已经被调用到6亿多,说明插入进去了6亿多条是数据。

首先是数据占用的空间问题,与估算的相差太多,我开始插入了上百万的数据,通过查看这上百万数据占用的空间估算出17亿数据占用的空间在180G左右,,而我准备出将近200G的磁盘空间以为足够了呢,结果差了这么多,分析下原因,最主要的一点是索引占用的空间:

我原来在预估的时候忘记了为表创建索引,以为没什么大影响,有10G空间足够索引占用了,可是事实大错特错了,通过下面的语句查看了下空间的占用情况:

1、表占用空间(0.008G   这是A表里的86400条数据占用的空间)
select segment_name, sum(bytes)/1024/1024/1024 GB from user_segments where segment_type='TABLE'  group by segment_name;
2、索引占用空间(17.24GB)
select segment_name ,sum(bytes)/1024/1024/1024 GB from user_segments where segment_type IN('INDEX PARTITION','INDEX') group by segment_name;
3、分区表TABLE PARTITION占用空间(63.5GB)
select segment_name,sum(bytes)/1024/1024/1024 GB from user_segments where segment_type='TABLE PARTITION' group by segment_name;
登入後複製
结果分别如下:

\

\

\

注:第三个图中的SEGMENT_NAME的值为T_STREAM 是上文创建的那个分区表。

我们看到结果发现,实际上表数据占用的空间是64GB,跟原来估算的几乎一致,多出来的部分是被索引占了,总共占用了将近100GB的空间,吓死哥了尴尬

缘何索引占用了这么多的空间?可能是我创建索引的方式不对?后续研究补充!

我们的程序采用的策略是首先将17亿条记录手动录入到数据库中,然后当监测到流指标时候对响应的数据进行update操作,也就是一般每秒执行20000个update语句,测试下性能:

declare
j  number ;
begin
  for i in 2000000..2020000 loop
update t_stream
   set 
       streamid = 2,
       streamtype = 2,
       favailability = 2,
       bandwidth = 2,
       validbandwidth = 2,
       mdi_df = 2,
       mdi_mlr = 2,
       delay_time = 2,
       ipinterval = 2,
       ipjitter = 2,
       time = sysdate,
       mlt15 = 2,
       mlt24 = 2,
       mls = 2,
       slicenum = 2,
       cachedtime = 2,
       stucktime = 2,
       getsliceerr = 2,
       retransmitrate = 2,
       repeatrate = 2
        where  id = i ;
  end loop;
  end ;
登入後複製

这种单纯以主键进行修改的时候他要进行全表扫描(所有的分区需要扫描到),效率很低,大约70s执行完,这才只是6亿数据。

所以我们要让他在执行update语句的时候尽量扫描单个分区,也就是说把那个分区字段当参数传递过来,如下语句所示:

declare
j  number ;
begin
  j:=1;
  for i in 2000000..2020000 loop
update aaa
   set 
       streamid = 2,
       streamtype = 2,
       favailability = 2,
       bandwidth = 2,
       validbandwidth = 2,
       mdi_df = 2,
       mdi_mlr = 2,
       delay_time = 2,
       ipinterval = 2,
       ipjitter = 2,
       time = sysdate,
       mlt15 = 2,
       mlt24 = 2,
       mls = 2,
       slicenum = 2,
       cachedtime = 2,
       stucktime = 2,
       getsliceerr = 2,
       retransmitrate = 2,
       repeatrate = 2
        where  id = i ;
        j:=j+1;
  end loop;
  end ;
登入後複製

测试这个代码块执行时间为3s,而且虽然现在是6亿数据,但是就是17亿数据执行时间也差不多是3s的,因为它扫描的永远只是20000个分区。而且我的电脑才四核处理器,服务器上24核呢。执行的肯定会比我电脑快多了吧,所以实现预定需求不成问题。

2、后来由于Oracle是收费的,不让用了,汗一个,接下来研究Mysql。

Mysql在建表以及分区的时候遇到两个问题:

问题一:建分区的时候总提示语法错误,无论怎么改都不让我创建分区,Mysql这么火的数据库不可能不支持分区啊。后来一查才知道Mysq5.0版本不支持分区,是从5.1才开始支持表的分区的尴尬,于是把我的数据库版本更换成5.5的,分区成功创建。

问题二:在Mysql上建20000个分区的过程中发现每次执行到中途就报错停止了,查询了解到Mysql的表分区数量是有限制的,每个表最多能有1024个分区。

这对我们影响不太大,大不了我就建1000个分区,每个分区存放86400*20条数据,相信每个分区百万条数据不算什么。

3、首先sqlite数据库不支持分区只好建立20000个表,由于sqlite不支持存储过程,我也没找到sqlite怎样写循环语句。但是建立20000个表 和 录入那么多的数据我们不可能一条一条的去执行写语句执行,所以需要另想办法,我的解决过程:

首先我想到可以用调用批处理文件的方式插入数据和建表:

建一个 批量建表.bat文件,文件内容如下:

@ECHO OFF 
For /L %%i in (1,1,20000) do (sqlite3.exe hc.db<createTable.bat bbb_%%i) 
pause 
登入後複製

createTable.bat 内容如下:

create table 1%(ID integer primary key autoincrement,
  STREAMID       NUMBER(10),
  STREAMTYPE     NUMBER(1),
  FAVAILABILITY  NUMBER(5),
  BANDWIDTH      NUMBER(4),
  VALIDBANDWIDTH NUMBER(4),
  MDIDF          NUMBER(5),
  MDIMLR         NUMBER(5),
  DELAY_TIME     NUMBER(5),
  IPINTERVAL     NUMBER(5),
  IPJITTER       NUMBER(5),
  TIME           DATE,
  MLT15          NUMBER(5),
  MLT24          NUMBER(5),
  MLS            NUMBER(5),
  SLICENUM       NUMBER(5),
  CACHEDTIME     NUMBER(5),
  STUCKTIME      NUMBER(5),
  GETSLICEERR    NUMBER(5),
  RETRANSMITRATE NUMBER(5),
  REPEATRATE     NUMBER(5),
  SECONDSFLAG    NUMBER(5),
  PART    NUMBER(5)
);
登入後複製

问题出现了,在执行批量建表.bat的时候提示sqlite语法错误。至今也没找到原因:

问题肯定是出现在传递的动态参数上,createTable.bat成功的接到了参数,语句在sqlite中执行不报错,放在bat里就报错。 所以第一次批量建表没成功。

那就用咱们的老本行,写JAVA程序:

需要一个驱动包:sqlitejdbc-v033-nested.jar。

代码如下:

import java.sql.*;
import org.sqlite.JDBC;
/**
 * sqlite创建数据库以及批量建表
 * @time 2014-01-07
 * @author HaiCheng
 *
 */
public class createTable {
	/**
	 * @param args
	 * @throws Exception 
	 */
	public static void main(String[] args) throws Exception {
		try{
			//1,保证SQLite数据库文件的路径首字符为小写,否则报错
			String thisPath = "e:/haicheng.db";
			String sql = "jdbc:sqlite://"+thisPath;//windows && linux都适用
			 //2,连接SQLite的JDBC
			 Class.forName("org.sqlite.JDBC"); 
			 //建立一个数据库名haicheng.db的连接,如果不存在就在当前目录下自动创建
			 Connection conn = DriverManager.getConnection(sql);
			 //3,创建表
			 Statement stat = conn.createStatement();
			 for(int i=1 ;i<=20000;i++){
			 String sql1="  create table bbb"+i+"   " +
			 				  " 	(" +
							  " ID             INTEGER primary key autoincrement," +
							  "  STREAMID       NUMBER(10)," +
							  "  STREAMTYPE     NUMBER(1)," +
							  "  FAVAILABILITY  NUMBER(5)," +
							  "  BANDWIDTH      NUMBER(4)," +
							  "  VALIDBANDWIDTH NUMBER(4)," +
							  "  MDI_DF         NUMBER(5)," +
							  "  MDI_MLR        NUMBER(5)," +
							  "  DELAY_TIME     NUMBER(5)," +
							  "  IPINTERVAL     NUMBER(5)," +
							  "  IPJITTER       NUMBER(5)," +
							  "  TIME           DATE," +
							  "  MLT15          NUMBER(5)," +
							  "  MLT24          NUMBER(5)," +
							  "  MLS            NUMBER(5)," +
							  "  SLICENUM       NUMBER(5)," +
							  "  CACHEDTIME     NUMBER(5)," +
							  "  STUCKTIME      NUMBER(5)," +
							  "  GETSLICEERR    NUMBER(5)," +
							  "  RETRANSMITRATE NUMBER(5)," +
							  "  REPEATRATE     NUMBER(5)," +
							  "  SECONDSFLAG    NUMBER(5)," +
							  "  PART    NUMBER(5)" +
							  " 	);";
			 System.out.println(sql1);
			 String sql2="CREATE INDEX index_flag"+i+" ON bbb"+i+"(SECONDSFLAG);";
			 String sql3="CREATE INDEX index_part"+i+" ON bbb"+i+"(PART);";
			 stat.executeUpdate( sql1 );
			 stat.executeUpdate( sql2 );
			 stat.executeUpdate( sql3 );
			 }
			 stat.close();
			 conn.close(); //结束数据库的连接 
		 }
		 catch( Exception e )
		 {
			 e.printStackTrace ( );
		 }
	}

}
登入後複製
import java.sql.*;
import org.sqlite.JDBC;
/**
 * 向第一个表中循环录入数据
 * @author HaiCheng
 *
 */
public class insertData {
	public static void main(String[] args) throws Exception {
		try{
			//1,保证SQLite数据库文件的路径首字符为小写,并且路径为unix路径
			String thisPath = "e:/haicheng.db";
			String sql = "jdbc:sqlite://"+thisPath;//windows && linux都适用
			//2,连接SQLite的JDBC
			Class.forName("org.sqlite.JDBC"); 
			//建立一个数据库名haicheng.db的连接,如果不存在就在当前目录下自动创建
			Connection conn = DriverManager.getConnection(sql);

			//4,插入一条数据
			for(int i=1;i<=86400;i++){
				 	PreparedStatement prep = conn.prepareStatement("insert into bbb1(STREAMID) values (?);");
				    prep.setInt(1, 0);
				    prep.addBatch();
				    conn.setAutoCommit(false);
				    prep.executeBatch();
			 }
			 conn.setAutoCommit(true);
登入後複製
			 stat.close();
			 conn.close(); //结束数据库的连接 
			 System.out.println("数据插入成功");
		 }
		 catch( Exception e )
		 {
			 System.out.println("数据插入异常");
			 e.printStackTrace ( );
		 }
	}

}
登入後複製
import java.sql.*;
import org.sqlite.JDBC;
/**
 * 向其余19999个表中批量拷贝数据
 * @author HaiCheng
 *
 */
public class copyData {
	public static void main(String[] args) throws Exception {
		try{
			 //1,保证SQLite数据库文件的路径首字符为小写,并且路径为unix路径
			 String thisPath = "e:/haicheng.db";
			 String sql = "jdbc:sqlite://"+thisPath;//windows && linux都适用
			 //2,连接SQLite的JDBC
			 Class.forName("org.sqlite.JDBC"); 
			 //建立一个数据库名haicheng.db的连接,如果不存在就在当前目录下自动创建
			 Connection conn = DriverManager.getConnection(sql);
			 //3,创建表
			 Statement stat = conn.createStatement();
			 for(int i=2;i<=20000;i++){
			 String sql1="insert into bbb"+i+"  select * from  bbb1";
			 System.out.println(sql1);
			 stat.execute(sql1);
			 }
			 stat.close();
			 conn.close(); //结束数据库的连接 
			 System.out.println("数据插入成功");
		 }
		 catch( Exception e )
		 {
			 System.out.println("数据插入异常");
			 e.printStackTrace ( );
		 }
	}

}
登入後複製
依次执行这三个类,当执行第三个类的时候也就是批量向数据库中录入数据的时候,当数据文件大小达到2G的临界点的时候(不同方式测试多遍都是这种情况),再继续写入数据,那么数据文件就会损坏(文件大小都变了,从2GB变成1MB了)。

分析各种原因:

(1)、正在写入数据的时候断电(排除,没有断电)

(2)、磁盘有坏道(排除,在磁盘中放些其他的文件,换一段空间存储这个数据同样到2GB崩溃)

(3)、数据文件所在磁盘空间不足(排除,硬盘空间足够、sqlite也不像Oracle那样有着表空间的概念)

最终我也没找到什么原因,发帖求助。

-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

尴尬上面那些还是年前写的东西,也没有写完。最终是sqlite的问题没有解决。目前还是用着Mysql

本網站聲明
本文內容由網友自願投稿,版權歸原作者所有。本站不承擔相應的法律責任。如發現涉嫌抄襲或侵權的內容,請聯絡admin@php.cn

熱AI工具

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

人工智慧驅動的應用程序,用於創建逼真的裸體照片

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

免費脫衣圖片

Clothoff.io

Clothoff.io

AI脫衣器

Video Face Swap

Video Face Swap

使用我們完全免費的人工智慧換臉工具,輕鬆在任何影片中換臉!

熱門文章

<🎜>:泡泡膠模擬器無窮大 - 如何獲取和使用皇家鑰匙
3 週前 By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
北端:融合系統,解釋
3 週前 By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

熱工具

記事本++7.3.1

記事本++7.3.1

好用且免費的程式碼編輯器

SublimeText3漢化版

SublimeText3漢化版

中文版,非常好用

禪工作室 13.0.1

禪工作室 13.0.1

強大的PHP整合開發環境

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

視覺化網頁開發工具

SublimeText3 Mac版

SublimeText3 Mac版

神級程式碼編輯軟體(SublimeText3)

熱門話題

Java教學
1664
14
CakePHP 教程
1423
52
Laravel 教程
1320
25
PHP教程
1269
29
C# 教程
1249
24
開源!超越ZoeDepth! DepthFM:快速且精確的單目深度估計! 開源!超越ZoeDepth! DepthFM:快速且精確的單目深度估計! Apr 03, 2024 pm 12:04 PM

0.這篇文章乾了啥?提出了DepthFM:一個多功能且快速的最先進的生成式單目深度估計模型。除了傳統的深度估計任務外,DepthFM還展示了在深度修復等下游任務中的最先進能力。 DepthFM效率高,可以在少數推理步驟內合成深度圖。以下一起來閱讀這項工作~1.論文資訊標題:DepthFM:FastMonocularDepthEstimationwithFlowMatching作者:MingGui,JohannesS.Fischer,UlrichPrestel,PingchuanMa,Dmytr

使用ddrescue在Linux上恢復數據 使用ddrescue在Linux上恢復數據 Mar 20, 2024 pm 01:37 PM

DDREASE是一種用於從檔案或區塊裝置(如硬碟、SSD、RAM磁碟、CD、DVD和USB儲存裝置)復原資料的工具。它將資料從一個區塊設備複製到另一個區塊設備,留下損壞的資料區塊,只移動好的資料區塊。 ddreasue是一種強大的恢復工具,完全自動化,因為它在恢復操作期間不需要任何干擾。此外,由於有了ddasue地圖文件,它可以隨時停止和恢復。 DDREASE的其他主要功能如下:它不會覆寫恢復的數據,但會在迭代恢復的情況下填補空白。但是,如果指示工具明確執行此操作,則可以將其截斷。將資料從多個檔案或區塊還原到單

WIN10服務主機太佔cpu的處理操作過程 WIN10服務主機太佔cpu的處理操作過程 Mar 27, 2024 pm 02:41 PM

1.首先我們右鍵點選任務列空白處,選擇【任務管理器】選項,或右鍵開始徽標,然後再選擇【任務管理器】選項。 2.在開啟的任務管理器介面,我們點選最右邊的【服務】選項卡。 3.在開啟的【服務】選項卡,點選下方的【開啟服務】選項。 4.在開啟的【服務】窗口,右鍵點選【InternetConnectionSharing(ICS)】服務,然後選擇【屬性】選項。 5.在開啟的屬性窗口,將【開啟方式】修改為【禁用】,點選【應用程式】後點選【確定】。 6.點選開始徽標,然後點選關機按鈕,選擇【重啟】,完成電腦重啟就行了。

Google狂喜:JAX性能超越Pytorch、TensorFlow!或成GPU推理訓練最快選擇 Google狂喜:JAX性能超越Pytorch、TensorFlow!或成GPU推理訓練最快選擇 Apr 01, 2024 pm 07:46 PM

谷歌力推的JAX在最近的基準測試中表現已經超過Pytorch和TensorFlow,7項指標排名第一。而且測試並不是JAX性能表現最好的TPU上完成的。雖然現在在開發者中,Pytorch依然比Tensorflow更受歡迎。但未來,也許有更多的大型模型會基於JAX平台進行訓練和運行。模型最近,Keras團隊為三個後端(TensorFlow、JAX、PyTorch)與原生PyTorch實作以及搭配TensorFlow的Keras2進行了基準測試。首先,他們為生成式和非生成式人工智慧任務選擇了一組主流

iPhone上的蜂窩數據網路速度慢:修復 iPhone上的蜂窩數據網路速度慢:修復 May 03, 2024 pm 09:01 PM

在iPhone上面臨滯後,緩慢的行動數據連線?通常,手機上蜂窩互聯網的強度取決於幾個因素,例如區域、蜂窩網絡類型、漫遊類型等。您可以採取一些措施來獲得更快、更可靠的蜂窩網路連線。修復1–強制重啟iPhone有時,強制重啟設備只會重置許多內容,包括蜂窩網路連線。步驟1–只需按一次音量調高鍵並放開即可。接下來,按降低音量鍵並再次釋放它。步驟2–過程的下一部分是按住右側的按鈕。讓iPhone完成重啟。啟用蜂窩數據並檢查網路速度。再次檢查修復2–更改資料模式雖然5G提供了更好的網路速度,但在訊號較弱

特斯拉機器人進廠打工,馬斯克:手的自由度今年將達到22個! 特斯拉機器人進廠打工,馬斯克:手的自由度今年將達到22個! May 06, 2024 pm 04:13 PM

特斯拉機器人Optimus最新影片出爐,已經可以在工廠裡打工了。正常速度下,它分揀電池(特斯拉的4680電池)是這樣的:官方還放出了20倍速下的樣子——在小小的「工位」上,揀啊揀啊揀:這次放出的影片亮點之一在於Optimus在廠子裡完成這項工作,是完全自主的,全程沒有人為的干預。而且在Optimus的視角之下,它還可以把放歪了的電池重新撿起來放置,主打一個自動糾錯:對於Optimus的手,英偉達科學家JimFan給出了高度的評價:Optimus的手是全球五指機器人裡最靈巧的之一。它的手不僅有觸覺

阿里7B多模態文件理解大模型拿下新SOTA 阿里7B多模態文件理解大模型拿下新SOTA Apr 02, 2024 am 11:31 AM

多模態文件理解能力新SOTA!阿里mPLUG團隊發布最新開源工作mPLUG-DocOwl1.5,針對高解析度圖片文字辨識、通用文件結構理解、指令遵循、外部知識引入四大挑戰,提出了一系列解決方案。話不多說,先來看效果。複雜結構的圖表一鍵識別轉換為Markdown格式:不同樣式的圖表都可以:更細節的文字識別和定位也能輕鬆搞定:還能對文檔理解給出詳細解釋:要知道,“文檔理解”目前是大語言模型實現落地的一個重要場景,市面上有許多輔助文檔閱讀的產品,有的主要透過OCR系統進行文字識別,配合LLM進行文字理

超級智能體生命力覺醒!可自我更新的AI來了,媽媽再也不用擔心資料瓶頸難題 超級智能體生命力覺醒!可自我更新的AI來了,媽媽再也不用擔心資料瓶頸難題 Apr 29, 2024 pm 06:55 PM

哭死啊,全球狂煉大模型,一網路的資料不夠用,根本不夠用。訓練模型搞得跟《飢餓遊戲》似的,全球AI研究者,都在苦惱怎麼才能餵飽這群資料大胃王。尤其在多模態任務中,這問題尤其突出。一籌莫展之際,來自人大系的初創團隊,用自家的新模型,率先在國內把「模型生成數據自己餵自己」變成了現實。而且還是理解側和生成側雙管齊下,兩側都能產生高品質、多模態的新數據,對模型本身進行數據反哺。模型是啥?中關村論壇上剛露面的多模態大模型Awaker1.0。團隊是誰?智子引擎。由人大高瓴人工智慧學院博士生高一鑷創立,高

See all articles