一种面向大模型和数据集管理的Hub系统技术方案

本发明专利技术提供一种面向大模型和数据集管理的Hub系统，通过分层索引机制和详实的元数据标注系统，实现快速准确的数据检索；通过整合模型管理、数据集管理与大模型应用代码的版本控制于单一平台，使用户能够在统一的界面中完成从数据准备、模型训练到部署的全过程；通过图形用户界面和可视化的数据模型管理方式，大幅提高了系统的可用性和交互性，令用户可以完成复杂的数据操作。同时，本发明专利技术公开的系统可与现有研发工具和版本控制系统的无缝集成，支持第三方插件和工具的扩展，不仅使得本平台能够灵活适应不同的开发环境和需求，而且为未来的技术发展留出了充分的空间。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于数据管理领域，具体涉及一种面向大模型和数据集管理的hub系统。

技术介绍

1、在大数据和机器学习领域，模型管理已成为一个至关重要的环节。随着数据规模的不断扩大和模型复杂度的提升，如何高效地存储、检索和管理模型文件、数据集及相关应用代码，成为研究和应用中的热点问题。目前，大多数传统管理方式仍然依赖文件系统或简单的数据库系统来存储和调用数据。然而，这些方法在面对大规模、高维度数据时，往往会遇到性能瓶颈，难以满足现代机器学习和大模型应用的需求。

2、现有技术在以下几个方面存在明显的缺陷和不足。首先，传统的存储结构缺乏针对大数据和模型文件特性的优化，导致数据检索和管理效率较低。在处理高维度、多格式的数据时，常规的存储方案难以支撑高效的索引与查询操作，影响模型训练和推理的速度。此外，现有存储方式通常缺少对模型版本管理的支持，导致模型迭代过程中容易出现混乱，增加了维护成本。

3、其次，当前的管理系统缺乏一站式的功能整合，难以满足大模型应用的多元需求。以提示词管理为例，随着大模型的兴起，提示词作为影响模型输出的重要因素，正逐渐成为关本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种面向大模型和数据集管理的Hub系统，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述基础管理模块包括：

3.根据权利要求1或2所述的系统，其特征在于，所述基础管理模块还包括：

4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：

5.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：

6.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述系统具有API接口，允许被其他系统调用。

7.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述模型管理模块包括：

8.根据权利要求1所述的系统，其特...

【技术特征摘要】

1.一种面向大模型和数据集管理的hub系统，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述基础管理模块包括：

3.根据权利要求1或2所述的系统，其特征在于，所述基础管理模块还包括：

4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：

5.根据权利要求1所述的系统，其特征...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈浩，李若豪，
申请(专利权)人：北京开放传神科技有限公司，
类型：发明
国别省市：