标签：数据

2026-02-18andy阅读(45)评论(0)

引言：为什么需要迭代标注版本管理？ 在现代AI模型的开发周期中，数据标注并非一蹴而就的过程。随着模型迭代、业务需求变化，我们需要对已有的数据集进行多次修正、补充或重新标注（即多轮迭代标注）。如果缺乏一个强大的版本管理系统，标签数据的可追溯性...

2026-02-17andy阅读(53)评论(0)

在构建可靠的AI模型时，数据的质量是决定模型性能和稳定性的基石，正所谓“Garbage In, Garbage Out”。如果训练数据或推理数据中包含缺失值、异常值或分布偏移，即使是最先进的模型也会失效。Great Expectations...

2026-02-17andy阅读(40)评论(0)

导语：数据世系在AI可解释性与可审计性中的核心价值 在AI模型部署和运维（MLOps）的实践中，模型输出的可靠性往往取决于其训练数据的质量和版本。当模型在生产环境中出现意外行为或偏差时，我们必须能够迅速且精确地回答一个关键问题：这个模型是使...

2026-02-16andy阅读(44)评论(0)

对于拥有数万条文章、评论或产品数据的WordPress站点来说，如果不使用缓存插件，数据库压力会成为前端加载速度的瓶颈。本指南专注于公有云VPS/虚拟机环境下的MySQL或MariaDB配置调优，目标是最大限度利用服务器内存，将数据和索引常...

2026-02-16andy阅读(28)评论(0)

在现代AI系统中，特征平台（Feature Platform, FP）是连接数据工程和模型服务的关键枢纽。它的任何中断，无论是数据丢失还是服务延迟，都会直接影响到实时预测的准确性和用户体验。因此，实现高可用性（HA）和容错机制（FT）是特征...

2026-02-15andy阅读(32)评论(0)

如何使用TFX Data Validation (TFDV)确保AI训练管道的数据质量和一致性 在MLOps实践中，模型性能的衰退往往不是因为模型算法本身，而是因为数据质量或分布发生变化（数据漂移或模式偏差）。“脏数据”进入训练管道是致命的...

2026-02-15andy阅读(39)评论(0)

在现代 AI 项目中，数据和模型的规模正迅速膨胀至 TB 甚至 PB 级别。传统的版本控制系统（如 Git）专为源代码设计，无法有效处理如此庞大的二进制文件。将大型文件直接提交到 Git 仓库会导致仓库膨胀、克隆缓慢，并很快触及存储限制。 ...

2026-02-13andy阅读(50)评论(0)

在个人站长的数据保护策略中，无论是选择将数据推送到异地云盘（如Google Drive, OneDrive），还是通过脚本从主服务器拉取数据到另一台机器，目标都是实现异地冗余备份。然而，对于大多数预算有限的站长而言，使用 Rclone 配合...

2026-02-11andy阅读(44)评论(0)

作为Elasticsearch（ES）的资深用户，我们深知数据的删除操作并非简单的“一删了之”。标准的物理删除操作会在ES内部留下“tombstone”（删除标记），这些标记只有在后续的段合并（Segment Merge）过程中才会被清理，...

2026-02-10andy阅读(63)评论(0)

在医疗健康领域，AI模型的部署面临比通用AI更严格的挑战，主要是围绕《健康保险流通与责任法案》（HIPAA）、《通用数据保护条例》（GDPR）等合规性要求。核心在于：如何确保病人数据的隐私性（Privacy），同时维护诊断模型结果的可审计性...