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AI开放平台数据管理策略:监控与明细分析
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更新于2024-08-04
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做好AI开放平台的第三部分着重讨论了数据管理的重要性。在构建一个成功的AI开放平台时,数据管理是必不可少的一环,它直接关系到平台的稳定性和用户体验。以下是几个关键点: 1. 功能服务数据管理:开放平台需要提供调用统计数据,以便用户能够深入了解其使用AI功能的状况。这些数据包括数据总览和数据明细。数据总览显示功能服务的调用量和QPS(每秒请求数),可以帮助用户了解平台的整体性能。调用量反映了日常调用趋势,而QPS则衡量服务器处理请求的能力。低QPS可能导致请求堆积,影响业务流程。 2. 数据明细:除了总览,提供详细的调用记录至关重要。这包括调用成功的次数、失败次数及其原因。例如,在视频内容审核场景中,如果出现大批量的调用失败,明细数据会帮助用户快速定位问题,如是否因为输入的URL格式错误。 3. 分析类型数据统计:平台应能按不同分析类型细粒度地统计服务使用情况,比如视频内容审核中的涉黄、涉暴、涉政和广告等维度。这种细分数据有助于用户针对具体业务需求调整策略。 4. 业务数据管理:平台还需关注业务数据管理,主要涵盖输入数据的管理和输出结果的跟踪。输入数据管理涉及数据质量的控制,确保输入数据的准确性对分析结果至关重要。同时,对于输出结果,如分析报告或预测,平台应能存储、归档和检索,便于用户后续分析和决策。 做好AI开放平台的数据管理不仅关注服务性能指标,还强调数据的透明度和可追溯性,这对于提升用户信任、优化业务流程和增强平台的稳定性都至关重要。通过精细的数据管理,AI开放平台能够更好地服务于用户,并促进业务的高效运行。
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做好AI开放平台(三):做好数据管理AI开
放平台除了为用户提供丰富的AI功能外还需
要提供为用户数据管理功能。 本文将从以
下几点说明来说明如何做好开放平台的数
据管理。
_、功能服务数据管理调用统计数据主要是为便于
用户分析调用AI功能时的状态分析,分别包括数据
总览、数据明细。
1.服务数据总览服务数据总览是对功能服务调用量、QPS的
统计;如下图是百度AI开放平台的总览数据查询。
内容审核
• ••
ocrtest v 全部
调用量
QPS | 7天 | 3昧
驹没有茹
其中调用量可以观察到指定时间内每天的调用情况,这里的调用不区分成功、失败和排队,只要发起
过调用都可以纳入统计;其次是QPS的统计,QPS表示每秒请求数,意思是服务器在单位时间内处理
了 的请求数量,通过QPS可以评估当前开放平台对业务的支撑程度。
如果QPS过低,调用量过大,则很容易造成大量请求排队,延误了业务发展;比如当某
广告商需要在广告投放前先经过内容审核,确定不违规(涉黄、涉暴、 涉政等),如果QPS
过低,可能会导致生产的广告视频无法及时投放出去。
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