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从事ai是用模型还是做模型（从事ai是用模型还是做模型的）
发布时间：2023-03-14 04:58:06
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问大家
大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于从事ai是用模型还是做模型的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。
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本文目录:
一、2022建模多久被ai替代
30年。建模就是建立模型，截止2022年ai技术并不发达，替代还需要30年的时间，感兴趣的网友可进行查阅。建模就是建立模型，就是为了理解事物而对事物做出的一种抽象，是对事物的一种无歧义的书面描述。
二、ai虚拟人是怎么做出来的？想做一个虚拟人
ai虚拟人时通过数字技术模拟真实的人体器官而合成的三维模型，但是不懂形象设计个人事做不出来的，个人推荐可以直接用即构科技的ZegoAvatar制作，开发者可以借鉴或者直接使用即构的解决方案来实现场景能力的快速落地。如语聊、全景K歌、虚拟直播和1V1直播等，轻松打造实时互动的 Avatar 虚拟形象。希望我精湛的回答能帮助到你，非常感谢！
三、高中课题选数学建模还是人工智能
选人工智能。人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI，它是研究开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。数学建模是利用数学方法解决实际问题的一种实践。即通过抽象、简化、假设、引进变量等处理过程，将实际问题用数学方式表达，建立起数学模型，然后运用先进的数学方法及计算机技术进行求解。数学建模可以通俗地理解为数学+建模，即运用统计学、线性代数，积分学等数学知识，构建数学模型，通过模型解决问题。
四、AI模型如何进行工程化？
如今，AI模型百花齐放，在业务场景中的使用是越来越多，那AI模型是如何集成到系统中的呢？这几年的集成方式又有何变化呢？
在一些早期系统中，模型比较简单，这时，真正在线上系统部署模型时，模型只是以算法的形式出现，模型参数作为算法所需要的“数据”，存储在内存或分布式缓存（如Redis）中。模型在推理运算时，从缓存中取出参数，再结合特征，完成模型预测推理运算。
这样的一些集成方式，多见于一些早期的推荐系统，模型也相对比较简单，如LR、FM、FFM等。这种方式将算法与参数分离，使其可以各自演化、迭代。如模型参数更新时，只需要更新缓存数据，系统可能并不需要上线。一定程度上的满足了工程上的需要。
但随着模型越来越复杂，以Redis缓存模型为代表的方式，逐渐不符合现代模型的需要。以PMML、sklearn为代表的模型框架的方式出现了。模型框架本身提供了多种模型的实现方式，
并提供了推理接口。业务系统集成时，将模型框架集成到系统当中。这时模型一般是以文件的形式存在。也可以满足一定程度上单独演化的需要。
但上述方式也有其问题，一方面模型以文件的形式集成到系统内，更新不方便。另一方面，模型的更新速度一般都比较快，一旦模型更新（结构或参数），系统就需要上线，非常不方便。
于是第三种方式出现了，即模型服务的方式。这种方式，模型以分布式API服务的形式，集成到系统中（如tensorflow-serving），模型的升级演化，不会影响业务系统的使用，非常方便。
但这种方式也有其问题，因为并不是所有的模型都是基于tensorflow开发的，随着pytorch的市场份额越来越高，其他框架的模型也越来越占主导地位。有的甚至都不一定都是基于python语言的。而且tensorflow的分布式扩展能力比较差，一旦流量上升后，难以支撑业务发展。
近几年，随着容器化和云计算技术的发展，新时代的云技术模型服务出现了。这种技术以AI模型市场（aimodelmarket.cn）为代表，以容器作为系统交割的基本单位，模型服务在容器中，方便扩展。模型的升级演化和业务系统分离，互不影响，同时又是跨语言的。而且得益于云计算技术，服务的扩展能力几乎是无限的。这就给业务系统的稳定性提供了极大的保障。
展望未来，我们希望随着像AI模型市场（aimodelmarket.cn）这样的服务的发展，越来越多的模型服务被开发出来，并实现服务商和业务方的分离，将极大的提高生产力。
以上就是关于从事ai是用模型还是做模型相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。
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