OpenMLDB + OneFlow: 手把手教你快速链接特征工程到模型训练
本文整理自 OpenMLDB Meetup No.5 中 OpenMLDB PMC 黄威的演讲，将以 **京东高潜用户购买意向预测问题** 为例，示范如何使用 OpenMLDB 和 OneFlow 联合来打造一个完整的机器学习应用。分享视频如下
博客
OpenMLDB Meetup No.5 会议纪要
OpenMLDB 社区于 2022年7月31日举行了第五期 meetup，会议相关视频及资料如下
OpenMLDB + Jupyter Notebook：快速搭建机器学习应用
OpenMLDB 是一个开源机器学习数据库，提供线上线下一致的生产级特征平台。Jupyter Notebook 提供了基于浏览器网页的数据计算、代码开发、文档编辑、代码执行以及结果展示等功能，是目前最流行和最易用的开发环境之一。本篇文章介绍 OpenMLDB 与 Notebook 的深度整合，充分利用了 OpenMLDB 强大的功能特性和 Notebook 的便利性，从而打造一个快捷易用的机器学习开发环境。
数据生态第三弹 | RocketMQ OpenMLDB Connector，实时数据到特征工程的高速传输
基于真实的企业业务场景，将线上实时数据更好更快地转化为 AI 可用特征是加速人工智能落地的有效路径之一。因此，OpenMLDB 积极打通数据生态上游，继面向实时消息队列 Pulsar、分布式流处理平台 Kafka 的两款 connector 发布后，OpenMLDB 和 RocketMQ 合作推出 RocketMQ OpenMLDB Connector，助力实时数据到特征工程的高速传输，加速人工智能工程化落地。
未来 OpenMLDB 社区也将推出面向 Flink 的 connector，为开发者提供丰富的实时数据生态，为各类应用场景赋予高效特征工程能力。
演讲实录 | 性能及场景实践再升级的生产级特征平台 OpenMLDB v0.5.0 解析
在近期的 meetup 中 OpenMLDB PMC 卢冕以《OpenMLDB v0.5.0介绍：线上线下一致的生产级特征平台》为议题，从「 人工智能工程化落地的数据和特征挑战」 ，「OpenMLDB：构建线上线下一致的生产级特征平台」，「 OpenMLDB v0.5.0：性能、成本、易用性升级」三个方面介绍开源机器学习数据库 OpenMLDB。本文节选演讲中首次对外展示的 OpenMLDB v0.5.0 性能升级展示 和 OpenMLDB 应用案例介绍 部分整理而成。
开源之夏 2022 火热来袭！欢迎报名 OpenMLDB 社区项目~
开源之夏 2022 火热来袭！欢迎报名 OpenMLDB 社区项目~这个夏天，OpenMLDB 期待更多同学参与到开源之夏活动当中，成为社区贡献者的一员！
构建面向特征工程的数据生态 ——拥抱开源生态，OpenMLDB全面打通MLOps生态工具链
随着业务的发展，模型应用场景的增加，AI 工程化落地成为了不少企业面对的切实挑战。近几年，应对这个痛点的新概念——MLOps 逐渐成为了机器学习领域的热门话题。OpenMLDB 提供FeatureOps 全栈解决方案，积极打通 MLOps工具链，建立起一个标准化的模型开发、部署与运维流程，降低开发者落地 AI 的门槛，使得企业组织能够更好地利用机器学习的能力来促进业务增长。
OpenMLDB：线上线下一致的生产级特征计算平台
希望这场分享能够帮助大家了解 OpenMLDB 是什么，能做什么，适用于哪些场景。同时本文也将首次介绍 OpenMLDB的使用场景和生态构建。
