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阿里云机器学习PAI全新推出特征平台 (Feature Store),助力AI建模场景特征数据高效利用

推荐算法与系统在全球范围内已得到广泛应用,为用户提供了更个性化和智能化的产品推荐体验。在推荐系统领域,AI建模中特征数据的复用、一致性等问题严重影响了建模效率。阿里云机器学习平台 PAI 推出特征平台(PAI-FeatureStore) 。在所有需要特征的AI建模场景,用户可通过 Feature Store 轻松地共享和重用特征数据,减少资源和时间成本、提升工作效率。 什么是特征平台 特征平台(Feature Store) 是一种中心化的数据管理和共享平台,用于组织、存储和管理机器学习和数据科学中使用的特征数据。在多个细分场景解决AI模型的训练和推理输入特征数据问题。 阿里云机器学习平台 PAI-FeatureStore 与阿里云多个云产品的深度结合,封装从特征到模型的全链路。并且,基于推荐算法流程的开发,实现与已有的成熟推荐流程无缝衔接,进一步提升算法工程师和开发人员的效率。 通过 PAI-FeatureStore,有效地提升工作效率、减少资源成本和开发时间。作为一个集中的、可扩展的、高效的特征数据存储和访问解决方案,解决了在AI建模中特征数据的复用、一致性、可发现性和可管理性等问题...

【保护你的上线】风险治理的防范与排查之路 | 京东云技术团队

前言 项目研发的过程中经历了需求评审、开发评审、代码编写、测试用例评审、项目测试、产品和UI验收等一系列流程,其中投入了大量的人力和精力。 然而最后的上线阶段,总是存在诸多不确定性和可变性,往往在测试阶段测N次都没有丝毫问题,一上线就会出现Bug(简直是墨菲定律的诅咒)。 经过多年的经验总结和残酷教训,我们将这些已知的或潜在的风险点详细梳理出来,希望每个项目的上线都可以踏踏实实、万无一失、顺顺利利。 本文,我们将从三个方面来防范上线风险:操作防范、双岗&自查、监控告警。 一、操作防范 主要包含了四大类别的防范:研发防范、配置防范、运维防范和审批防范。 1.1研发防范 1.1.1 通用层 1. Loading/Confirm统一标准化 2. 错误页/骨架屏/无数据/网络异常兜底规范 3. 公告、弹窗规范 1.1.2 代码层 1. 使用https、禁止非jd源、验证外网可用 2. 环境切换通过系统变量区分 3. Commit规范 ▪ 单次提交独立功能代码 ▪ 所有研发代码提交Coding 4. 统一IDE和脚手架 5. 开发环境node.js、npm、joyer、taro等版本统一...

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