
技术创新和共享
追求技术卓越,共享技术成果

前沿学术研究
引领 MLOps 相关学术研究,和海内外一流高校紧密合作,推动学术前沿研究,在国际顶级计算机学术会议上发表论文。

技术沉淀与专利布局
持续超过五年的技术沉淀,经过百余个场景的实践检验,已经获得十余项技术专利

开源开放,技术共享
OpenMLDB秉承开源开放理念,为推动企业数字化转型持续贡献
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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。

OpenMLDB Pulsar Connector:高效打通实时数据到特征工程
人工智能工程化落地的关键点之一,在于解决真实业务场景的实时批量预估和实时模型更新问题。更好更快地将线上实时数据转化为AI可用的特征,将加速AI应用落地的效率及效果。为此,OpenMLDB 和 Apache Pulsar 合作推出OpenMLDB Pulsar Connector,实现稳定的流式集成,为高效打通实时数据到特征工程提供一条值得期待的清晰路径。