AI 词汇表
人工智能完整词典
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模型版本控制
机器学习模型版本管理系统，用于跟踪迭代、比较性能并在性能退化时回退到之前的版本。
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数据版本控制(DVC)
扩展Git的开源工具，用于管理大型数据集和模型的版本控制，将元数据存储在Git中，二进制文件存储在云存储中。
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Git LFS
Git大型文件存储，Git的扩展，允许对大型文件（如数据集和模型）进行版本控制，将其与Git主仓库分开存储。
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实验跟踪
系统化记录机器学习实验的超参数、指标、产物和结果的过程，以确保可追溯性和可重复性。
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模型注册表
集中式存储和管理机器学习模型版本及其元数据、部署状态和性能历史的系统。
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可重复性
使用相同的数据、代码、参数和运行环境，能够精确重现机器学习实验的相同结果的能力。
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制品仓库
用于存储机器学习制品的版本化存储系统，包括训练好的模型、预处理的数据集和其他二进制文件，并管理其元数据。
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模型漂移检测
持续监控性能和数据分布的过程，用于识别由于数据模式变化导致的模型性能退化。
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机器学习的持续集成 (CI/ML)
每次提交时自动执行代码、数据和模型的验证测试，以确保ML管道中的质量和一致性。
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持续训练
利用新数据定期自动重新训练模型，以应对数据模式的变化，保持模型的相关性。
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模型监控
在生产环境中持续监控模型的预测、性能和输入分布，以检测异常并确保模型的正常运行。
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数据溯源
完整记录ML管道中使用的数据来源、历史记录和转换过程，对审计和合规性至关重要。
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语义版本控制
模型版本的编号约定（X.Y.Z），其中X表示重大变更，Y表示功能添加，Z表示小幅修正。
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湖仓架构
结合数据湖灵活性与数据仓库结构化管理的混合架构，用于优化ML数据版本管理和分析。
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模型基线
用作比较点的参考模型或初始版本，用于评估改进或检测新版本中的回归。
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