线上线下机器学习管道的差异与规模化AI的关键

本文探讨了在线和离线机器学习管道在构建可扩展AI系统中的关键区别。离线管道用于批量处理，例如数据收集、ETL和模型训练，而在线管道则实时或近实时地为用户提供预测。文章强调了将这两个管道分离的重要性，并以一个用于微调总结SLM的特征管道为例，阐述了如何利用ZenML等MLOps框架构建一个可重复、可跟踪和可扩展的数据集生成流程，该流程从MongoDB提取数据，经过一系列处理后，最终发布到Hugging Face。理解这种分离对于构建强大的生产级AI系统至关重要。