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随着 AI 应用进入规模化阶段,时序模型的挑战,正逐步从算法本身,扩展到数据与基础设施层面。
训练越来越重、数据越来越多、部署越来越复杂——
你是否也在思考:
❓时序模型训练,如何摆脱数据准备与 I/O 瓶颈?
❓多个模型版本,如何统一管理、部署与复用?
❓从模型训练到线上应用,如何真正跑在一个稳定、可扩展的系统之上?
1 月 29 日 19:00(本周四),天谋科技研发工程师陈荣钊将以 TsFile 与 AINode 为核心、结合时序数据库 IoTDB 的规模化部署,完整拆解一个“可落地的时序模型基础设施方案”。
✅ 如何基于 TsFile,提升时序模型训练效率与数据组织能力
✅ 如何使用 AINode,统一管理、部署与运行先进时序模型
✅ 如何通过 IoTDB 集群,支撑端到端的时序模型应用落地
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