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全流程AI

传统的AI任务往往具有多个流程,如数据的收集过程包括数据的采集、数据清洗、数据存储等,在算法的训练过程中又包括数据的预处理、训练、模型的保存与管理等。其中,对于模型的训练过程,又包括超参数的调优过程。诸如此类机器学习模型生命周期的全过程,可大量集成于数据库内部。在距离数据存储侧最近处进行模型的训练、管理、优化等流程,在数据库端提供SQL语句式的开箱即用的AI全声明周期管理的功能,称之为全流程AI.

openGauss实现了部分全流程AI的功能,将在本章节中详细展开。

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