AI管道和培训自动化

1）任命和原则

目标：可靠、可重复地将数据→ →模型→解决方桉转换→反馈，实现最少的时间价值和风险/成本控制。

• Pipeline-as-Code：所有（DAG，configi，测试，政客）-通过PR和咆哮进入Git。
• Determinism：数据、代码、容器/依赖性的固定版本。
• Separation of Concerns: DataOps, FeatureOps, TrainOps, DeployOps, MonitorOps.
• Guarded Automation：自动化，但具有质量，安全性和合规性的"门"。
• Privacy by Design： PII最小化、居住、审核。

2）流水线层和结构

1.Ingest＆Bronze：可靠的事件接收器/蹦床（CDC，总线，中继器，DLQ）。
2.Silver（正常化/丰富）：SCD,货币/时间,清理,去除。
3.黄金（店面）：用于培训/报告的主题表和日期表。
4.Feature Store：在线/离线、版本和SLO的单一幻想公式。
5.火车和验证：样品准备、培训、校准、评估/支票门。
6.Registry＆Promotion：模型注册表，质量卡，促销政策。

7.Serving： REST/gRPC/Batch, fitch缓存,fitch标志,canary/shadow.

8.Monitor&Feedback： SLI/SLO,漂移/校准,在线标签,auto-retrain.

3）编排： DAG模式

Daily CT（D+1）：夜间数据周期→ fichi →培训→验证→名册候选人。
Event-Driven Retrain： PSI/ECE/expected-cost漂移触发器或电路发布触发器。
滚动Windows：带有"滚动窗口"数据的每周/每月重新培训。
Blue/Green Artifacts：所有文物都是不变的（hash）,并行版本。
Dual-write v1/v2：通过双写和等价比较进行电路/相位迁移。

python with DAG("ct_daily", schedule="@daily", start_date=..., catchup=False) as dag:
bronze = BashOperator(task_id="ingest_cdc", bash_command="ingest.sh")
silver = BashOperator(task_id="silver_norm", bash_command="dbt run --models silver")
gold  = BashOperator(task_id="gold_marts", bash_command="dbt run --models gold")
feats = BashOperator(task_id="feature_store_publish", bash_command="features publish")
ds   = BashOperator(task_id="build_dataset", bash_command="dataset build --asof {{ ds }}")
train = BashOperator(task_id="train", bash_command="trainer run --config conf.yaml")
eval  = BashOperator(task_id="evaluate", bash_command="eval run --gate conf/gates.yaml")
reg  = BashOperator(task_id="register", bash_command="registry add --stage Staging")
bronze >> silver >> gold >> feats >> ds >> train >> eval >> reg

4）数据集和样本

针对场景/标签进行点对点加盟和"没有未来"。
按市场/tenant/时间，holdout和"gap"分层进行泄漏。
转化："data_version"，"logic_version"，"asof_date"；WORM狙击手。

5）功能商店和对等在线/离线

单个fich规范（名称，公式，所有者，SLO，测试）。
在线=离线：通用转换代码；等价测试（MAE/MAPE）。
TTL和缓存：10米/1小时/1 d窗口；Taymauts/Retrai；民谣"last_known_good"。

yaml name: bets_sum_7d owner: ml-risk offline: {source: silver.fact_bets, window: "[-7d,0)"}
online: {compute: "streaming_window: 7d", ttl: "10m"}
tests:
- compare_online_offline_max_abs_diff: 0.5 slo: {latency_ms_p95: 20, availability: 0.999}

6）培训自动化（CT）和质量门

CT周期：候选人的培训→培训→校准→评估→登记。

• 离线：PR-AUC ≥基准− δ；ECE ≤ 0.05;expected-cost ≤限制。
• Slice/Fairness：任何幻灯片中指标的下降≤ Y％；disparate impact是正常的。
• Fich的等效性：c。
• 成本：预算≤时间/资源。

yaml gates:
pr_auc_min: 0.42 ece_max: 0.05 expected_cost_delta_max: 0.0 slice_drop_max_pct: 10 features_equivalence_p95_abs_diff_max: 0.5

7）模特注册表和促销活动

模型卡：数据,窗口,fichi,指标关闭/在线,校准,风险,所有者。
Stages: `Staging → Production → Archived`;仅通过经过验证的门进行促销。

回滚政策： 保留最新版本≥N；one-click rollback.

8）CI/CD/CT： 如何连接

CI（代码/测试）：unit/整合/合同测试, linters, security-scans。
CD（浏览器）：Docker/K8s/Helm/幻灯片，金丝雀/影子/蓝绿色。
CT（数据/培训）：计划/活动编排；文物→注册表。
Promotion Gates：在绿色在线SLO（在canary ≥ X小时）下自动发布到插图。

9）多租户和居住权

Tenants/地区：孤立的管道和加密密钥（EEA/UK/BR）；无故禁止区域间合作。
秘密：KMS/CMK，秘密经理；令牌化的ID在日志中。
DSAR/RTBF策略：可计算的投影以及模拟和日志中的选择性编辑；案件的法律保留。

10）监视→反馈→ retrain

SLI/SLO: latency p95/p99, 5xx, coverage, cost/request;PSI/KL，ECE，expected-cost漂移。
在线标签：代理人（小时/天）和被拘留者（D+7/D+30/D+90）。
自动动作：recalibration/threshold update → shadow retrain → canary → promotion。
Runbooks：降级场景（漂移、校准、鼠标缓存、提供程序）。

11）安全,RG/AML和决策策略

Guardrails： pre/post-filter, caps频率,cooldown,禁令列表。
Policy Shielding：模型→解决方桉→策略过滤→操作。
审计："model_id/version"，"feature_version"，"threshold"，"policy_id"，原因。
WORM存档：发行版，质量报告，测试/促销日志。

12）成本和性能

路径剖析：fichi（30-60％），地狱（20-40％），IO/网络。

Cost-dashbords： cost/request, cost/feature, GPU/CPU时钟,small-files.

优化：重型离线幻灯片的实现，热窗口缓存，INT8/FP16，中继配额/后退。
Chargeback：我们将预算分配给团队/市场，控制"昂贵"的菲奇。

13）示例（片段）

Argo Workflow:

yaml apiVersion: argoproj.io/v1alpha1 kind: Workflow metadata: {name: ct-daily}
spec:
entrypoint: pipeline templates:
- name: pipeline dag:
tasks:
- name: gold template: task arguments: {parameters: [{name: cmd, value: "dbt run --models gold"}]}
- name: features dependencies: [gold]
template: task arguments: {parameters: [{name: cmd, value: "features publish"}]}
- name: train dependencies: [features]
template: task arguments: {parameters: [{name: cmd, value: "trainer run --config conf.yaml"}]}
- name: eval dependencies: [train]
template: task arguments: {parameters: [{name: cmd, value: "eval run --gate conf/gates.yaml"}]}
- name: task inputs: {parameters: [{name: cmd}]}
container: {image: "ml/ct:latest", command: ["/bin/bash","-lc"], args: ["{{inputs.parameters.cmd}}"]}

python ok = (pr_auc >= gate.pr_auc_min and ece <= gate.ece_max and expected_cost_delta <= gate.expected_cost_delta_max and slice_drop_pct <= gate.slice_drop_max_pct and features_equivalence_p95_abs_diff <= gate.features_equivalence_p95_abs_diff_max)
exit(0 if ok else 1)

yaml promotion:
require:
- offline_gates_passed
- canary_online_hours >= 24
- slo_green: [latency_p95, error_rate, coverage]
- drift_warn_rate <= 5%

14）流程和RACI

R (Responsible):

Data Eng — Ingest/Silver/Gold, Feature Store, CDC/Backfill;

数据科学-样本/培训/校准/网关；

A (Accountable): Head of Data / CDO.

MLOps-编排/注册/旋转/观察。
C（咨询）：Compliance/DPO （PII/RG/AML/DSAR）, Security （KMS/审计）, SRE （SLO/成本）, Finance （预算/ROI）,产品。
I（Informed）：营销/运营/支持。

15）实施路线图

1.DAG «daily CT»: Bronze→Silver→Gold→Feature Store→Train→Eval→Registry(Staging).

2.Feature Store v1和在线/离线等价测试。

3.质量门（PR-AUC/ECE/expected-cost/slice）。

4.模型寄存器，卡片和WORM发行档案。

• Auto-recalibration/threshold update, canary-promotion通过在线SLO。
• 在漂移处驾驶活动；dual-write v1/v2用于迁移。
• 成本减记板和backfill/replay配额；多功能隔离。

• 幻灯片和自动报告的公平政策。
• 具有独立密钥的多区域居住权（EEA/UK/BR）。
• 按时间表和事件自动转发，piplines文档自动生成。

16）准备就绪支票清单

[] Pipeline-as-Code в Git;CI测试（unit/集成/合同/安全性）。

• Bronze/Silver/Gold和Feature Store稳定；等效相位是绿色的。
• 离线门已通过；模型卡已满；创建了WORM存档。
• 金丝雀≥ 24小时使用绿色SLO；rollback和kill-switch按钮正在运行。
• 已启用漂移/ECE/expected-cost和在线标签监视。
• PII/居留权/DSAR/RTBF/法律保留；已配置审计。
• 预算中的费用；高速缓存/配额/fici和恢复限制是活跃的。

17）反模式和风险

手动，"一次性"编排器以外的步骤；没有Git故事。
没有门和卡片的培训；手动促销。
未协调的在线/离线照片→销售差异。
忽略漂移/校准/开关费用；只有ROC-AUC"用于物种"。
缺乏居住权/PII政策；生成"原始"ID。
无限制的反射/反冲→成本爆炸并对SLA产生影响。

18）结果

AI管道是价值输送机而不是笔记本电脑套件。正式化数据层、Feature Store和CT/CI/CD、添加质量和安全网关、自动漂移回程、保持在线/离线等效性和透明经济性。因此，您可以获得快速，可预测和兼容的"数据→模型→效果"循环，可跨市场和时间进行扩展。