MorningStar：DataOps解决方案的最佳实践
Data-centric AI强调数据在机器学习中的重要地位。一个完整的机器学习全生命周期的数据管理系统不仅决定了数据质量和使用效率，也直接影响着模型效果的上限，成为解决“数据债”问题的关键和未来AI领域最大的竞争壁垒。
从数据采集到模型部署和监控，每个环节都需要相应的工具支持。只有通过建立健全的DataOps工具链系统，算法工程师才能更好地管理和利用数据，减少“数据债”的积累，确保机器学习系统的稳健和可靠。
基于DataOps的思想和理念，针对AI算法中数据债累积等问题，星尘数据打造了一站式AI全生命周期数据管理平台MorningStar，旨在支持AI算法的高效迭代，实现机器学习闭环全链路打通，助力打造专注高效迭代的算法生产环境。
▲ 星尘数据一站式数据管理平台Morningstar
通过AI全生命周期的可视化管理，MorningStar数据管理平台不仅能确保数据统一管理和快速迭代；还支持灵活数据切片；多模态、自定义数据检索；挖掘数据价值，快速提取特殊场景数据；同时，集成主流难例数据发现策略，如主动学习等，为算法工程师提供数据特征分布、可视化和模型指标计算等便捷功能。此外，MorningStar汇聚数据资产及其价值发现功能，支持数据权限管理，使团队协作更安全、数据迭代可追溯，打破企业内部的“数据孤岛”，助力企业在 AI 成本投入、算法精度、数据应用能力上提升。
结语
随着大模型的爆发，AI已快速进入千行百业。AGI的曙光也带来了海量非结构化数据积累、存储、标注、使用和管理的爆炸式需求。一个完整的、闭环的DataOps数据管理系统不仅可以解决“数据债”的问题，还能够帮助企业节省成本，加速AI落地，带来更大价值。
星尘数据一站式AI全生命周期数据管理平台 MorningStar即将于CES 2024全球首发，目前，平台已向全行业开放试用申请。如果您正面临“数据债”的问题，正在寻找Data-centric AI的伙伴，或者亟需加速数据迭代的工具链和方法，希望有效管理整个AI生命周期中的数据，我们将为您提供一站式的数据基础设施和最佳数据解决方案。
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