其中，数据接入环节需要手动将原始数据转换为开源算法支持的数据类型，因为开源算法工具对不同类型数据的兼容性较差。数据标注环节往往由人工完成，而某些领域的标注过程严重依赖专业知识，整体数据准备将需要数周时间；模型部署过程中模型的集成、监控和更新需要大量的研究和实施工作，单个模型部署上线需要3-5个月的时间。
2019年10月24日，拓书牌发布大模型数据计算系统（简称DataCS），利用云原生技术重构数据存储和计算，实现“一个数据，多个数据计算引擎”。拓书派发布大模型数据计算系统DataCS，并更新PieCloudDB多个版本。嵌入功能：自动将原始文本转换为矢量数据并插入数据库或进行相似性检索，简化用户操作步骤，降低使用门槛。
1、威尔史密斯儿子
平台需要支持数据科学家在复杂场景下灵活建模，比如提供丰富的算法、预配置主流机器学习框架、支持NoteBook建模方法、支持数据科学家在模型训练时手动调整参数等。数据科学和机器学习平台支撑数据资产价值实现的关键环节，与上述基础软硬件密切相关，需要适应企业本地化环境。
2、威尔陆
引入新的行列混合存储和行级缓存，使得一次读取整行数据更加高效，大大减少磁盘访问次数。同时引入点查询短路径优化，跳过执行引擎，直接使用快速高效的读取。检索所需数据的路径，并引入预准备语句重用来执行SQL 解析以减少FE 开销。传统的机器学习建模技术门槛较高，需要建立专门的数据科学团队，包括数据工程师、数据科学家、开发工程师等，人力成本较高。
3、威尔士16强名单
在数据资产管理方面，支持算子流程、笔记本、模型、服务、工作流、应用等全流程数据资产的版本管理，实现数据资产的沉淀、共享和复用，提高模型开发的工作效率团队。 AI大模型的热潮，激发了大模型与千行百业的融合。大模型与数据科学和机器学习平台的集成显然已经成为数据科学和机器学习平台演进的新方向。今年下半年，亚信AntDB数据库发布了8.0超融合数据库。其中值得关注的新变化包括：
4、威尔法2022款落地价
以图、时间序列、向量等为代表的异构模型数据库产品开始受到更多关注。传统数据库也开始支持JSON等更多类型。场景落地成为此类技术发展的关键点。
2.0版本推出冷热数据分层功能。冷热数据分层功能使得Apache Doris能够以更低的存储成本将冷数据下沉到对象存储中。同时，冷数据在对象存储中的存储方式也发生了变化。多副本改为单副本，存储成本进一步降低至原来的三分之一。同时，由于存储而产生的额外计算资源成本和网络开销成本也降低了。