chronon

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简化AI/ML应用的数据计算和服务平台

Chronon 是一个数据平台,专为 AI/ML 应用简化数据计算和服务的复杂性。主要功能包括批处理和流计算、可扩展的历史数据回填、低延迟服务、数据准确性和一致性保证,以及丰富的观察和监控工具。Chronon 能处理组织内的各种数据类型,支持在线和离线一致性,提升模型训练和评估效率。了解更多详情,请访问 chronon.ai。

Chronon数据平台AI/ML在线服务回填Github开源项目

Chronon: 实现 AI/ML 数据处理的便捷平台

Chronon 是一个专为人工智能和机器学习应用打造的数据平台,它能够简化数据计算和提供服务的复杂过程。用户可以借此平台从组织内的所有数据来源创建特性,包括批量表、事件流或服务,无需担心复杂的数据协调流程。

平台特点

在线服务

Chronon 提供了一种实时数据获取的API,可以获取最新的特性值。其特点包括:

  • 管理批量和实时特性计算的管道,并更新至服务后端
  • 低延迟的计算特性服务
  • 支持高扩展性的特性集

回填计算

机器学习从业者常常需要历史特性数据来进行模型训练和评估。Chronon 的回填功能特点为:

  • 适用于大时间窗口的可扩展性
  • 针对高度偏斜的数据提供韧性
  • 确保与在线服务一致性的准确时点数据

可观察性、监控和数据质量

Chronon 提供以下方面的可见性:

  • 数据新鲜度 - 确保在线值实时更新
  • 在线/离线一致性 - 确保模型训练和评估的回填数据与在线服务中观察到的一致

复杂转化和窗口聚合

Chronon 支持多种聚合类型,可通过任意窗口大小进行配置,适用于各种复杂数据的处理。

快速入门

为了帮助用户快速掌握 Chronon,平台提供了一系列的指导步骤,这些步骤引导用户如何创建训练数据集,定义特性,以及如何实施数据计算和服务。用户只需拥有 Docker 环境即可轻松开始。

Chronon 开发步骤

第一步 - 定义特性

用户可以基于输入源数据定义特性集合,例如根据用户购买和退货记录计算总和、计数和平均值,以便更好地理解用户在平台上的历史活动。

第二步 - 联合特性

接着,可以通过 Join API 将多个特性合并到一个表中,便于模型训练。Chronon 确保联合数据按正确时间戳计算,保证特性值的一致性。

第三步 - 数据回填

在定义完联合操作后,用户可以运行计算命令得到回填数据,Chronon 确保特性值的时间准确性。

在线流程

在训练模型之后,用户可以将模型投入线上使用,此时需要从数据库中获取特性向量。Chronon 提供了一系列步骤,用于上传数据和获取特性,这包括使用 FetchJoinFetchGroupby 等操作。

结论

Chronon 提供了一个集成的特性工程工作流,简化了机器学习中的数据处理与管理:

  1. 特性定义与应用支持在线和离线场景。
  2. 自动时间点校正,避免标签泄漏和不一致。
  3. 数据管道的协调和管理变得简单。
  4. 特性获取变得便捷,并且系统一致性可测。

Chronon 的设计使得任何组织的数据能够在 AI/ML 项目中得到高效利用,简化了复杂的数据基础设施问题。通过简单的 API 定义特性,Chronon 负责其余部分,实现了全面的线上/线下数据一致性保障。

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