OpenMLDB:AI工程化落地的数据基石
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"4-3+OpenMLDB:为AI工程化落地高效供给正确数据.pdf" 在AI工程化的过程中,正确且高效的数据供给是至关重要的。本资料由第四范式(北京)技术有限公司的系统架构师、OpenMLDB负责人卢冕在2021年10月30日的演讲中提出,主要探讨了AI工程化落地时所面临的数据供给挑战以及OpenMLDB如何解决这些问题。 1.AI工程化落地的数据供给挑战 随着技术的演进,数据的规模和处理速度都有了显著提升,从最初的百G级别到现在的数百PB级别,数据处理响应时间也从秒级降至毫秒级。然而,AI项目中大约95%的时间精力都花在了数据处理上,而非AI模型本身。这表明,尽管数据的获取和分析能力增强,但正确、高效的AI数据供给仍是一个重大挑战。特别是实时特征抽取和离线特征抽取的一致性问题,是AI工程化落地过程中的一大痛点。数据科学家与工程化团队之间的协作,需要确保线下开发的模型在上线服务后,数据处理能保持一致,以实现线上线下的一致性校验。 2.OpenMLDB:高效供给正确数据 OpenMLDB应运而生,旨在解决上述挑战。作为一个数据库系统,OpenMLDB专注于在线事务处理(OLTP)和在线分析处理(OLAP)的融合,提供实时特征工程和事务处理功能,确保数据一致性。它支持复杂计算,能够快速处理大规模数据,并且能够在离线训练和在线服务之间提供无缝衔接,确保线上线下数据的一致性。OpenMLDB的设计理念和特性使其成为AI工程化的理想选择,它能够有效减少数据科学家和工程团队在数据处理上的负担,提高AI项目的实施效率。 3.拥抱开源、面向社区 OpenMLDB不仅是一个强大的数据库解决方案,而且是一个开放源代码的项目,这意味着它积极接纳社区的贡献和反馈,不断优化和完善。通过开源,OpenMLDB可以吸引更多的开发者和用户,共同推动AI工程化的进步,加速技术创新和应用落地。 总结起来,OpenMLDB是针对AI工程化落地中数据供给问题的一种创新解决方案,通过提供实时特征工程、线上线下一致性保证以及开源社区的支持,它有助于简化AI项目的实施过程,提高数据处理效率,从而促进AI技术的广泛应用。
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