关于数据库:WhaleStudio-分钟级构建-AI-模型强大-Ops-能力简化模型调度与部署

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机器学习 (ML) 是人工智能 (AI) 的一个子集，通过算法发现数据中的通用模式，并依据继续一直的训练来优化调整最终后果。ML 模型从过来的教训中学习，并依据已有的教训进行预测。例如，当初的电商已不再会应用普遍性提价或优惠券等伎俩吸引客户，取而代之的是依据每个客户的历史购买模式构建个性化优惠，并将这些数据与客户 PII 信息，网络搜寻、以后地理位置、挪动应用程序中的流动等实时信息相结合。这样，就能够构建 ML 模型来预测客户购买特定产品的偏向。所有的营销流动开始由数据和模型进行驱动，并通过在正确的工夫向正确的客户提供正确的产品和优惠，来晋升成交量和利润率，以实现更高的投资回报率。

ML 使企业可能依据数据和模型作出决策，而不是通过教训或者直觉做出决策。同时，随着海量的新数据的一直供应和训练，ML 模型会变得更加智能和精确，比方当初十分风行的 ChatGPT 等 LLM 就是这样诞生的。

随着结构化和非结构化数据的快速增长，各类企业都心愿从数据中获取价值，以取得竞争劣势和晋升服务能力。但现实情况是，许多生产性 ML 利用在事实环境中并未达到预期。这是因为任何技术都须要高质量的开发、施行和保护，如果始终专一于构建 ML 模型，而不是构建生产就绪的 ML 产品，那么简单的 ML 零碎组件和基础设施就会因短少必要的协调和更新，导致成果升高甚至预测失败。更精确地说，好的 ML 须要好的 MLOps 管道和实际。MLOps 侧重于数据模型部署、操作化和执行，通过这套规范做法，能够实时地提供可信的决策。MLOps 联合了模型开发和操作技术，这对于高性能 ML 解决方案至关重要。

MLOps 涵盖了数据迷信的所有要害阶段：

数据筹备：此阶段侧重于理解我的项目的指标和要求，并筹备模型所需的数据。
模型构建：数据科学家基于各种不同的建模技术构建和评估各种模型。
部署和监督模型：这是模型进入可在业务流程中用于决策的状态。而 Ops(经营)则是确保模型提供预期的业务价值和性能的要害。

WhaleStudio 是白鲸开源的 DataOps 解决方案，通过采纳 WhaleStudio，企业能够简化 ML 模型的部署工作，并通过 WhaleStudio 弱小的数据筹备能力和调度监控能力，大幅晋升 MLOps 的经营效率：

全面的数据集成和数据筹备能力：疾速接驳各类实时或者批量的数据，并通过内置的数据血统和数据品质工具，晋升数据准确性和可用性
反对调度执行 ML 工作的能力：反对执行用户应用各种框架训练任务
反对调度执行支流 MLOps 我的项目的能力：提供 out-of-box 的支流 MLOps 我的项目来让用户更不便的应用对应能力
反对编排各个模块搭建机器学习平台的能力：根据 MLOps 我的项目个性跟业务的适配水平，在不同的模块中能够应用不同我的项目的能力。

借助 WhaleStudio，数据科学家和 ML 工程师能够专一于解决业务问题，而不用放心数据获取和数据筹备工作，同时，WhaleStudio 可在几分钟内（而不是几天和几个月）大规模地应用任何工具、框架（例如 TensorFlow、MLFlow 等）构建高质量的 AI/ML 模型，并通过弱小的 Ops 能力对模型训练进行调度、监控和继续部署、继续上线。

综上所述，白鲸开源 WhaleStudio 能够帮忙企业在 MLOps 我的项目中疾速实现数据价值：