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20年前，软件行业在数字化演进的道路上，从部署一个Web服务器到部署几十甚至上百上千个不同的应用，在各种规模化交付方面的挑战之下，诞生了DevOps技术。比如虚拟化、云计算、持续集成/发布、自动化测试等，而MLOps就是机器学习时代的DevOps。它的主要作用就是连接模型构建团队和业务，运维团队，建立起一个标准化的模型开发，部署与运维流程，使得企业组织能更好

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本文通过实际业务需求场景建模案例，为读者提供一种业务模型向数据模型设计的方法论，用于指导实际开发中如何进行业务模型向数据模型转化抽象，并对设计的数据模型可用性、扩展性提供了建议性思考。通过文章，读者可以收获到业务模型向数据模型抽象可参考的一种方法论，并针对后期业务需求变化，尽可能降低模型调整或者模型推a倒重建的风险。本文可以重点关注建模实施流程，针对自己实际业务场景，不断抽象优化自己的数据模型。

如何理解软件的测试报告呢？简单来说，测试报告是一份描述软件的测试过程、测试环境、测试范围、测试结果的文档，用来分析总结系统存在的风险以及测试结论。具体来说就是：（1）测试过程测试过程需要对测试人员、测试时间、测试地点、测试版本等信息进行描述。其他测试过程中

AIGC发展到现在，大模型已经逐渐在大家的知识探索、学习知识、搜索领域的重要帮手，那么从普通大众认知角度，到底能做到什么程度，我们选三个当前知名度较高的大模型进行验证和对比。GPT4o：OpenAI大模型代表，大模型的标杆DeepSeek：深度求索的大模型，当前最火爆的大模型，低成本高效能的杰出代表。（也是作为开发者的我最喜爱的大模型）Doubao：字节跳动的大模型，也是国内断崖领先的大模型应用豆包的底层模型。（豆包App是基于该大模型的应用，做了大量其他辅助工作，如搜索等，因此该大模型表现的能力，不能完全和豆包App划等号）