AI管道和培訓自動化

1）任命和原則

目標：可靠、可重復地將數據→ →模型→解決方案轉換→反饋，實現最少的時間價值和風險/成本控制。

• Pipeline-as-Code：所有（DAG，configi，測試，政客）-通過PR和咆哮進入Git。
• Determinism：數據、代碼、容器/依賴性的固定版本。
• Separation of Concerns: DataOps, FeatureOps, TrainOps, DeployOps, MonitorOps.
• Guarded Automation：自動化，但具有質量，安全性和合規性的「門」。
• Privacy by Design： PII最小化、居住、審核。

2）流水線層和結構

1.Ingest＆Bronze：可靠的事件接收器/蹦床（CDC，總線，中繼器，DLQ）。
2.Silver（正常化/豐富）：SCD,貨幣/時間,清理,去除。
3.黃金（店面）：用於培訓/報告的主題表和日期表。
4.Feature Store：在線/離線、版本和SLO的單一幻想公式。
5.火車和驗證：樣品準備、培訓、校準、評估/支票門。
6.Registry＆Promotion：模型註冊表，質量卡，促銷政策。

7.Serving： REST/gRPC/Batch, fitch緩存,fitch標誌,canary/shadow.

8.Monitor&Feedback： SLI/SLO,漂移/校準,在線標簽,auto-retrain.

3）編排： DAG模式

Daily CT（D+1）：夜間數據周期→ fichi →培訓→驗證→名冊候選人。
Event-Driven Retrain： PSI/ECE/expected-cost漂移觸發器或電路發布觸發器。
滾動Windows：帶有「滾動窗口」數據的每周/每月重新培訓。
Blue/Green Artifacts：所有文物都是不變的（hash）,並行版本。
Dual-write v1/v2：通過雙寫和等價比較進行電路/相位遷移。

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）數據集和樣本

針對場景/標簽進行點對點加盟和「沒有未來」。
按市場/tenant/時間，holdout和「gap」分層進行泄漏。
轉化：「data_version」，「logic_version」，「asof_date」；WORM狙擊手。

5）功能商店和對等在線/離線

單個fich規範（名稱，公式，所有者，SLO，測試）。
在線=離線：通用轉換代碼；等價測試（MAE/MAPE）。
TTL和緩存：10米/1小時/1 d窗口；Taymauts/Retrai；民謠"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）培訓自動化（CT）和質量門

CT周期：候選人的培訓→培訓→校準→評估→登記。

• 離線：PR-AUC ≥基準− δ；ECE ≤ 0.05;expected-cost ≤限制。
• Slice/Fairness：任何幻燈片中指標的下降≤ Y％；disparate impact是正常的。
• Fich的等效性：c。
• 成本：預算≤時間/資源。

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）模特註冊表和促銷活動

模型卡：數據,窗口,fichi,指標關閉/在線,校準,風險,所有者。
Stages: `Staging → Production → Archived`;僅通過經過驗證的門進行促銷。

回滾政策： 保留最新版本≥N；one-click rollback.

8）CI/CD/CT： 如何連接

CI（代碼/測試）：unit/整合/合同測試, linters, security-scans。
CD（瀏覽器）：Docker/K8s/Helm/幻燈片，金絲雀/影子/藍綠色。
CT（數據/培訓）：計劃/活動編排；文物→註冊表。
Promotion Gates：在綠色在線SLO（在canary ≥ X小時）下自動發布到插圖。

9）多租戶和居住權

Tenants/地區：孤立的管道和加密密鑰（EEA/UK/BR）；無故禁止區域間合作。
秘密：KMS/CMK，秘密經理；令牌化的ID在日誌中。
DSAR/RTBF策略：可計算的投影以及模擬和日誌中的選擇性編輯；案件的法律保留。

10）監視→反饋→ retrain

SLI/SLO: latency p95/p99, 5xx, coverage, cost/request;PSI/KL，ECE，expected-cost漂移。
在線標簽：代理人（小時/天）和被拘留者（D+7/D+30/D+90）。
自動動作：recalibration/threshold update → shadow retrain → canary → promotion。
Runbooks：降級場景（漂移、校準、鼠標緩存、提供程序）。

11）安全,RG/AML和決策策略

Guardrails： pre/post-filter, caps頻率,cooldown,禁令列表。
Policy Shielding：模型→解決方案→策略過濾→操作。
審計：「model_id/version」，「feature_version」，「threshold」，「policy_id」，原因。
WORM存檔：發行版，質量報告，測試/促銷日誌。

12）成本和性能

路徑剖析：fichi（30-60％），地獄（20-40％），IO/網絡。

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

優化：重型離線幻燈片的實現，熱窗口緩存，INT8/FP16，中繼配額/後退。
Chargeback：我們將預算分配給團隊/市場，控制「昂貴」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;

數據科學-樣本/培訓/校準/網關；

A (Accountable): Head of Data / CDO.

MLOps-編排/註冊/旋轉/觀察。
C（咨詢）：Compliance/DPO （PII/RG/AML/DSAR）, Security （KMS/審計）, SRE （SLO/成本）, Finance （預算/ROI）,產品。
I（Informed）：營銷/運營/支持。

15）實施路線圖

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

2.Feature Store v1和在線/離線等價測試。

3.質量門（PR-AUC/ECE/expected-cost/slice）。

4.模型寄存器，卡片和WORM發行檔案。

• Auto-recalibration/threshold update, canary-promotion通過在線SLO。
• 在漂移處駕駛活動；dual-write v1/v2用於遷移。
• 成本減記板和backfill/replay配額；多功能隔離。

• 幻燈片和自動報告的公平政策。
• 具有獨立密鑰的多區域居住權（EEA/UK/BR）。
• 按時間表和事件自動轉發，piplines文檔自動生成。

16）準備就緒支票清單

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

• Bronze/Silver/Gold和Feature Store穩定；等效相位是綠色的。
• 離線門已通過；模型卡已滿；創建了WORM存檔。
• 金絲雀≥ 24小時使用綠色SLO；rollback和kill-switch按鈕正在運行。
• 已啟用漂移/ECE/expected-cost和在線標簽監視。
• PII/居留權/DSAR/RTBF/法律保留；已配置審計。
• 預算中的費用；高速緩存/配額/fici和恢復限制是活躍的。

17）反模式和風險

手動，「一次性」編排器以外的步驟；沒有Git故事。
沒有門和卡片的培訓；手動促銷。
未協調的在線/離線照片→銷售差異。
忽略漂移/校準/開關費用；只有ROC-AUC「用於物種」。
缺乏居住權/PII政策；生成「原始」ID。
無限制的反射/反沖→成本爆炸並對SLA產生影響。

18）結果

AI管道是價值輸送機而不是筆記本電腦套件。正式化數據層、Feature Store和CT/CI/CD、添加質量和安全網關、自動漂移回程、保持在線/離線等效性和透明經濟性。因此，您可以獲得快速，可預測和兼容的「數據→模型→效果」循環，可跨市場和時間進行擴展。