OpenMLDB

本文整理自OpenMLDB Meetup No.5中OpenMLDB PMC邓龙的演讲。本文深入解析OpenMLDB架构设计背后的硬核技术

会议内容 OpenMLDB 社区于 2022年7月31日举行了第五期 meetup，会议相关视频及资料如下

2022年9月24日（周六）上午 10:00-12:00，开源机器学习数据库 OpenMLDB 第六期 Meetup 将通过线上直播的形式展开。 活动背景 提供生产级实时数据及特征开发全栈解决方案的开

会议内容 OpenMLDB 社区于 2022 年 6 月 25 日举行了第四期 meetup，会议相关视频及资料如下：

导读： 基于真实的企业业务场景，将线上实时数据更好更快地转化为 AI 可用特征是加速人工智能落地的有效路径之一。因此，OpenMLDB 积极打通数据生态上游，继面向实时消息队列 Pulsar……

【Meetup 预告】RocketMQ OpenMLDB Connector，实时数据到特征工程的高速传输 2022年6月25日（周六）上午10:00-12:00

导读：在机器学习从开发到上线的闭环中，实时特征计算是其中的重要一环，用于完成数据的实时特征加工。由于其高时效性需求，数据科学家完成特征脚本……

开源之夏 2022 火热来袭！欢迎报名 OpenMLDB 社区项目~这个夏天，OpenMLDB 期待更多同学参与到开源之夏活动当中，成为社区贡献者的一员！

OpenMLDB 提供FeatureOps 全栈解决方案，积极打通 MLOps工具链，建立起一个标准化的模型开发、部署与运维流程，降低开发者落地 AI 的门槛，使得企业组织能够更好地利用机器学习能力。

希望这场分享能够帮助大家了解 OpenMLDB 是什么，能做什么，适用于哪些场景。同时本文也将首次介绍 OpenMLDB的使用场景和生态构建。

开源社区OpenMLDB贡献指南，保姆级提交pr教程，带你轻松贡献代码！欢迎大家加入社区贡献者队伍中。

OpenMLDB 的在线模块主要负责特征脚本上线以后的实时特征计算，因此对于低延迟、高并发、高可用等有较高的要求。在线架构的主要模块包括 Apache ZooKeeper, nameserver 以及

为了激励更多志同道合的小伙伴更好地参与到OpenMLDB的贡献当中，社区推出了一套OpenMLDB贡献者体系。OpenMLDB开源社区贡献者体系今日发布，贡献者的申请标准和权益敬请关注。

春天为万物赋新，开源为 AI 赋能，正逢三月好时光，OpenMLDB 贡献者计划第二期惊喜上线！欢迎了解和参与~

在上期系列文章中（深入浅出特征工程 -- 基于 OpenMLDB 的实践指南（上）），我们介绍了特征工程的基础概念、实践工具，以及基本的基于单表的特征脚本开发。在本篇文章中，我们将基于……

1. 什么是机器学习的特征工程 一个真实场景的机器学习应用一般会包含两个主体流程，即特征工程和机器学习模型（以下简称模型）。大家对模型一定很了解，平时也是接触的最多的，比如从经典的逻辑回归、决策树模型

“爱”在身边，“AI”在眼前。 2022年情人节，大家期待已久的 OpenMLDB 官方网站终于带着满满的“AI”与诚意，正式上线啦！欢迎大家前来体验~ AI在界面 清新色调，简洁设计。

基于OpenMLDB v0.4.0快速搭建全流程线上AI应用 OpenMLDB在立项开始就有很多性能的优化，包括基于LLVM的JIT优化，可以针对不同的CPU架构、Linux服务器或MAC服务器等

开源机器学习数据库OpenMLDB：为企业提供全栈FeatureOps解决方案 今天的演讲围绕OpenMLDB给企业提供全栈FeatureOps解决方案展开