在當(dāng)今人工智能快速發(fā)展的浪潮中，數(shù)據(jù)中心作為AI系統(tǒng)的核心基礎(chǔ)設(shè)施，扮演著至關(guān)重要的角色。本文通過一位資深產(chǎn)品經(jīng)理的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)分享，深入探討了AI數(shù)據(jù)中心在量化標(biāo)簽領(lǐng)域的創(chuàng)新實(shí)踐。

數(shù)據(jù)是AI的食糧，巧婦也會(huì)難為無米之炊。在通常的定義中，AI數(shù)據(jù)中心不僅承擔(dān)著數(shù)據(jù)處理與分析，模型訓(xùn)練與優(yōu)化，還能通過實(shí)時(shí)推理和低延遲響應(yīng)，來進(jìn)行數(shù)據(jù)的應(yīng)用和版本控制。

而我也曾設(shè)計(jì)過AI產(chǎn)品的數(shù)據(jù)中心，只不過我的經(jīng)驗(yàn)是圖像識別領(lǐng)域的，而且不是通用數(shù)據(jù)，而是小樣本量的醫(yī)療圖像數(shù)據(jù)，所以不一定適合所有的AI產(chǎn)品。不過希望也能通過分享給大家?guī)硪恍┪宜伎嫉慕嵌群驮O(shè)計(jì)的考量，如果這些能對大家有所啟發(fā)和思考，就請您不吝小手，「點(diǎn)贊收藏分享」這篇文章。

以下我將會(huì)從「數(shù)據(jù)中心的作用，數(shù)據(jù)中心的模塊，數(shù)據(jù)中心的主要數(shù)據(jù)流程，數(shù)據(jù)中心的用戶角色，達(dá)成的效果、注意的事項(xiàng)、遺憾和未達(dá)成的部分」七大板塊進(jìn)行闡述。

一、數(shù)據(jù)中心的作用

經(jīng)過我和數(shù)據(jù)中心的各類目標(biāo)用戶進(jìn)行討論和了解后，我大概理清了其中部分的思路。就是從使用環(huán)境、用戶角色、數(shù)據(jù)流程、應(yīng)用場景和使用需求著手。在通過1周多的時(shí)間，整理出一個(gè)大概的需求列表，并從中擴(kuò)展放大，最后形成了下面的內(nèi)容，「數(shù)據(jù)中心的作用是什么？」

1.串聯(lián)數(shù)據(jù)使用流程

數(shù)據(jù)使用流程總體步驟其實(shí)并不多，不外乎就是「采集-標(biāo)記-訓(xùn)練-測試-反饋」。但一旦加入了不同的用戶角色和應(yīng)用場景后，就開始變得復(fù)雜了。

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我通過進(jìn)一步的梳理，得出了以下流程表

附圖1.數(shù)據(jù)中心‘?dāng)?shù)據(jù)使用流程圖’

從上圖可看出「反饋」串聯(lián)著整個(gè)流程。另外，數(shù)據(jù)集又會(huì)因?yàn)閳鼍?，分別形成訓(xùn)練數(shù)據(jù)集、訓(xùn)練測試集、應(yīng)用測試集，又通過不同的反饋流程重新回到數(shù)據(jù)流程中。這樣就形成了數(shù)據(jù)中心的另外一層核心的作用。

2.提高數(shù)據(jù)的流轉(zhuǎn)效率

通過不停的“反饋”，數(shù)據(jù)的流轉(zhuǎn)效率和數(shù)據(jù)應(yīng)用范圍就會(huì)不斷增加和豐富。比如

• 「協(xié)助算法研發(fā)團(tuán)隊(duì)對模型進(jìn)行更新與動(dòng)態(tài)優(yōu)化」
• 「增加數(shù)據(jù)多樣性與泛化能力」

通過不同的數(shù)據(jù)標(biāo)簽。比如，來源類標(biāo)簽、標(biāo)記類標(biāo)簽、訓(xùn)練類標(biāo)簽、測試類標(biāo)簽、反饋標(biāo)簽等等；數(shù)據(jù)標(biāo)簽可以反映出數(shù)據(jù)不同流程和階段中產(chǎn)生的主動(dòng)性和被動(dòng)性的標(biāo)記，然后將相同、相近、相反或不同類別標(biāo)簽的數(shù)據(jù)整合成集，就能在不同的使用和應(yīng)用場景中批量調(diào)用和記錄標(biāo)記了。

3.協(xié)助系統(tǒng)應(yīng)用的實(shí)時(shí)分析與決策支持

模型優(yōu)化和實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)協(xié)同，加上數(shù)據(jù)流程中不斷產(chǎn)生和變化的數(shù)據(jù)標(biāo)簽，再通過貫穿整個(gè)流程「反饋」，為數(shù)據(jù)增加一層新類型的標(biāo)簽，「量化標(biāo)簽」。

你也可以理解成“閾值‘’權(quán)重‘等等，因?yàn)橹暗臉?biāo)簽大多都是有還是沒有，即0或者1，現(xiàn)在通過反饋分析，增加了量化標(biāo)簽后，數(shù)據(jù)就變得維度更復(fù)雜了。加上實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)協(xié)同，就可以給到整體流程更多更豐富的決策支持了。

二、數(shù)據(jù)中心的模塊

根據(jù)上文「數(shù)據(jù)中心的作用」中的數(shù)據(jù)中心‘?dāng)?shù)據(jù)使用流程圖’，我原來是梳理出七大模塊，但由于我最后的實(shí)際方案把“數(shù)據(jù)庫安全”通過其它手段達(dá)成了，最后就沒有把該模塊列入進(jìn)去了。最終整理出六大模塊

1. 「數(shù)據(jù)采集與導(dǎo)入」
2. 「標(biāo)記分配與標(biāo)記操作」
3. 「數(shù)據(jù)測試」
4. 「測試標(biāo)準(zhǔn)」
5. 「用戶權(quán)限」
6. 「量化賦值」

其中，前面4個(gè)模塊分別對應(yīng)著不同節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)流程，最后兩個(gè)則是數(shù)據(jù)中心的管理員對各流程中的用戶角色權(quán)限進(jìn)行定義和管理，和涉及數(shù)據(jù)全流程的量化賦值模塊。

三、數(shù)據(jù)中心主要的數(shù)據(jù)流程

根據(jù)上面整理的六大模塊，我先將前面4個(gè)模塊分別用不同的數(shù)據(jù)流程來解釋各自模塊的作用和意義，章節(jié)最后我將補(bǔ)充全數(shù)據(jù)流程都參與的量化賦值流程。

1.數(shù)據(jù)采集流程

這個(gè)主要的用戶角色是運(yùn)維人員，因?yàn)槲业漠a(chǎn)品應(yīng)用場景是醫(yī)療，所以需要將原始醫(yī)療數(shù)據(jù)進(jìn)行導(dǎo)入操作和批處理操作，具體流程如下

附圖2.數(shù)據(jù)采集流程圖

編輯數(shù)據(jù)來源就是將數(shù)據(jù)的采集時(shí)間、設(shè)備、機(jī)構(gòu)、操作用戶、數(shù)據(jù)類型等標(biāo)簽添加在數(shù)據(jù)中，為最原始的數(shù)據(jù)添加第一批的數(shù)據(jù)標(biāo)簽「來源標(biāo)簽」。

2.標(biāo)記流程

這個(gè)主要的用戶角色是“標(biāo)記管理員”和“標(biāo)記用戶”，而且流程更像是工單系統(tǒng)，所以我最后也是通過工單流程對其進(jìn)行梳理和設(shè)計(jì)的，具體流程如下：

附圖3.標(biāo)記流程圖

其中，如果遇上特殊情況，數(shù)據(jù)預(yù)處理和標(biāo)記操作部分，也會(huì)有其它用戶角色參與。比如，數(shù)據(jù)預(yù)處理流程的優(yōu)化和修改，醫(yī)學(xué)專家修改標(biāo)記操作流程和規(guī)范，還有提供標(biāo)記修正和金標(biāo)準(zhǔn)標(biāo)記。另外，重新指派是支線流程，不是主流程，而是標(biāo)記指派后，指派無法完成的情況下才會(huì)出現(xiàn)的支線流程。

3.測試流程

這個(gè)流程其實(shí)包含了訓(xùn)練測試和應(yīng)用測試，但其實(shí)大體上分別不大，只是在環(huán)境和測試標(biāo)準(zhǔn)、測試數(shù)據(jù)集上有所區(qū)別，所以我就不將它們分開來講了，具體流程如下：

附圖4.測試流程圖

為了流程的簡潔，我將很多流程節(jié)點(diǎn)省略了很多支線流程和步驟，比如測試集的創(chuàng)建、編輯；模型的創(chuàng)建、算法參數(shù)的創(chuàng)建、編輯（參數(shù)的類型、類型是文本、數(shù)值還是選項(xiàng)），測試數(shù)據(jù)集的創(chuàng)建、編輯等等。還有數(shù)據(jù)查重這個(gè)，其實(shí)是因?yàn)檫@個(gè)數(shù)據(jù)中心是搭建在小樣本數(shù)據(jù)庫前提下的，為了提升數(shù)據(jù)的有效利用，訓(xùn)練數(shù)據(jù)有可能會(huì)和測試數(shù)據(jù)有所重合，因此特地增設(shè)此步驟來防止對測試結(jié)果的影響。

以上的都是根據(jù)數(shù)據(jù)流程來梳理的，下面的就是根據(jù)系統(tǒng)管理需要補(bǔ)充的流程。

4.管理流程

這里面包括3個(gè)主要流程，系統(tǒng)管理員流程、標(biāo)記管理員流程、算法管理員流程：

• 系統(tǒng)管理員：「創(chuàng)建（刪除）用戶 – 查看用戶 – 編輯用戶權(quán)限」
• 標(biāo)記管理員：「創(chuàng)建（編輯）‘標(biāo)記數(shù)據(jù)集’ – 選擇‘標(biāo)記數(shù)據(jù)集’ – 指派標(biāo)記用戶 – 查看標(biāo)記進(jìn)程 – 創(chuàng)建（編輯）標(biāo)記摘要 – 提交標(biāo)記數(shù)據(jù)」
• 算法管理員：「創(chuàng)建（編輯）算法模型 – 創(chuàng)建（編輯/禁用）算法參數(shù) – 創(chuàng)建（編輯/禁用）測試標(biāo)準(zhǔn)」

其中，系統(tǒng)管理員主要就是創(chuàng)建用戶和編輯用戶權(quán)限，比如標(biāo)記用戶和標(biāo)記管理員用戶的權(quán)限，一個(gè)是指派，另一個(gè)是接受指派并進(jìn)行標(biāo)記操作。

算法管理員里其實(shí)是三個(gè)單獨(dú)的流程，主要是為測試流程里，提供模型、參數(shù)、測試標(biāo)準(zhǔn)等的各種選項(xiàng)和范圍，對標(biāo)簽進(jìn)行統(tǒng)一化和規(guī)則一致性管理，防止各團(tuán)隊(duì)中研發(fā)成員有各自的習(xí)慣和方式，造成標(biāo)簽混亂、重復(fù)和冗余。

5.量化賦值流程

這個(gè)算是數(shù)據(jù)中心最核心的模塊和功能之一了，詳細(xì)說起來可以很復(fù)雜，但其實(shí)本質(zhì)就是通過不斷的數(shù)據(jù)反饋和用戶反饋，將其進(jìn)行分析后量化一個(gè)值賦予于數(shù)據(jù)之上，形成數(shù)據(jù)的量化標(biāo)簽（即閾值權(quán)重）。

附圖5.量化賦值流程圖

其中就如上文【附圖1.數(shù)據(jù)中心‘?dāng)?shù)據(jù)使用流程圖’】里的反饋環(huán)節(jié)，就可以通過流程流轉(zhuǎn)重新回到數(shù)據(jù)流程里的將近每個(gè)環(huán)節(jié)，來對流程進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整。

四、數(shù)據(jù)中心的用戶角色

經(jīng)過數(shù)據(jù)中心的主要流程梳理，我已經(jīng)能很好地洞見到，數(shù)據(jù)中心應(yīng)該具有的用戶角色，還有其在系統(tǒng)中的作用和需求目的?，F(xiàn)在我將根據(jù)不同的用戶角色，分別講講他們各自在系統(tǒng)中權(quán)限和操作內(nèi)容。

1.運(yùn)維用戶

這個(gè)角色權(quán)限比較簡單，但也很重要，因?yàn)檫@個(gè)角色是唯一一個(gè)能接觸到數(shù)據(jù)的實(shí)際物理承載體的，這個(gè)我將在后面的「注意事項(xiàng)」章節(jié)進(jìn)行說明，這里先按下不表。

1. 數(shù)據(jù)采集與數(shù)據(jù)導(dǎo)入
2. 數(shù)據(jù)來源標(biāo)簽管理
3. 轉(zhuǎn)處理數(shù)據(jù)
4. 生成待標(biāo)記數(shù)據(jù)集

2.標(biāo)記管理員

這個(gè)角色主要就是為了管理“標(biāo)記流程”所建立的，數(shù)據(jù)在這里需要經(jīng)過指派和流轉(zhuǎn)，最后進(jìn)入到核心數(shù)據(jù)庫中，讓‘訓(xùn)練測試’和‘應(yīng)用測試’等流程隨時(shí)調(diào)用。

• 數(shù)據(jù)預(yù)處理
• 標(biāo)記數(shù)據(jù)集管理
• 標(biāo)記工單指派
• 標(biāo)記摘要管理

數(shù)據(jù)預(yù)處理和標(biāo)記數(shù)據(jù)集管理部分，有可能會(huì)有算法研發(fā)團(tuán)隊(duì)成員加入?yún)f(xié)助完成，因此此角色有可能會(huì)與其它用戶角色權(quán)限疊加

3.標(biāo)記用戶

這個(gè)角色主要就是接收‘標(biāo)記管理員’的工單指派，根據(jù)標(biāo)記摘要要求完成工單指派，即標(biāo)記數(shù)據(jù)集的標(biāo)記。

• 標(biāo)記數(shù)據(jù)
• 完成/返回工單

只要涉及到工單，不得不注意的就是工單的異常處理，這里也是一樣。一旦指派因意外無法按時(shí)或者按需完成時(shí)，返回工單就起到閉環(huán)管理的作用了；比如，因?yàn)槠渌麡?biāo)注需求等級較高且無空余可指派任務(wù)空間時(shí)，讓已指派的標(biāo)記用戶退回未完成或者未開始的工單就尤為重要了。

4.算法研發(fā)管理員

這個(gè)是屬于傾向管理標(biāo)簽的角色，通常是對模型、訓(xùn)練數(shù)據(jù)集、測試數(shù)據(jù)集、訓(xùn)練測試、應(yīng)用測試等等的標(biāo)簽進(jìn)行統(tǒng)一管理。避免數(shù)據(jù)標(biāo)簽沒有統(tǒng)一的規(guī)則而造成的混亂。

• 創(chuàng)建/編輯算法模型
• 創(chuàng)建/編輯/禁用算法參數(shù)
• 創(chuàng)建/禁用測試標(biāo)準(zhǔn)參數(shù)

這里算法模型是允許進(jìn)行創(chuàng)建和編輯，但沒有給予刪除的權(quán)限，是因?yàn)槟Ｐ陀锌赡茈S著研發(fā)和模型優(yōu)化，會(huì)有進(jìn)一步的變化，因此可以提供編輯權(quán)限，但由于模型涉及測試結(jié)果的展示，因此只允許編輯如算法模型名稱和摘要的權(quán)限，但不允許刪除；

算法參數(shù)方面，可以允許參數(shù)有限度的編輯。比如增加參數(shù)選項(xiàng)里‘?dāng)?shù)據(jù)增強(qiáng)’可以從2個(gè)選項(xiàng)‘混合裁剪’、‘切除增強(qiáng)’增加到‘混合裁剪’、‘切除增強(qiáng)’、‘幾何翻轉(zhuǎn)’3個(gè)選項(xiàng)，但不允許刪除原來的選項(xiàng)，也不允許修改原選項(xiàng)。但可以禁用原來的選項(xiàng)，比如只保留一個(gè)選項(xiàng)，其余選項(xiàng)禁用。測試標(biāo)準(zhǔn)參數(shù)也允許創(chuàng)建和禁用，但不允許編輯。

算法參數(shù)和測試標(biāo)準(zhǔn)參數(shù)為什么不允許刪除，只允許禁用，而算法參數(shù)為什么只允許有程度的編輯，這個(gè)我將在后面的「注意事項(xiàng)」章節(jié)進(jìn)行說明，請留意。

5.算法研發(fā)用戶

這個(gè)是使用數(shù)據(jù)中心最核心的用戶之一了。根據(jù)流程，用戶會(huì)進(jìn)行頻繁和循環(huán)的各類操作，而且都會(huì)占用系統(tǒng)大量的資源。所以必須通過流程合理對其操作和流程進(jìn)行簡化。

• 創(chuàng)建/調(diào)用訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，包括創(chuàng)建（編輯/更新）數(shù)據(jù)集摘要
• 創(chuàng)建/調(diào)用訓(xùn)練測試集，包括創(chuàng)建（編輯/更新）數(shù)據(jù)集摘要
• 調(diào)用模型和算法參數(shù)創(chuàng)建訓(xùn)練，包括創(chuàng)建（編輯/更新）訓(xùn)練摘要
• 查看/對比訓(xùn)練測試結(jié)果
• 查看/對比應(yīng)用測試結(jié)果

這里面最經(jīng)常使用的就是訓(xùn)練測試流程和查看對比測試結(jié)果了，這里能非常直觀地查看各類測試參數(shù)下的測試結(jié)果，還可以通過進(jìn)行橫向的測試結(jié)果對比，來對算法模型的優(yōu)化提供分析支持。創(chuàng)建和調(diào)用數(shù)據(jù)集更像是給整個(gè)數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)都統(tǒng)一打上的一個(gè)數(shù)據(jù)標(biāo)簽，然后讓不同流程中的節(jié)點(diǎn)可以直接批量調(diào)用。

6.量化標(biāo)簽用戶

數(shù)據(jù)中心里對數(shù)據(jù)進(jìn)行唯一完全自定義標(biāo)簽的用戶。根據(jù)流程，反饋信息可以通過標(biāo)簽的形式對數(shù)據(jù)增加多樣性維度與數(shù)據(jù)泛化能力，從而體現(xiàn)出數(shù)據(jù)間的價(jià)值差別，并與應(yīng)用場景、用戶體驗(yàn)產(chǎn)生一定程度的相關(guān)性。

• 創(chuàng)建/編輯/停用量化標(biāo)簽
• 編輯/關(guān)聯(lián)/取消關(guān)聯(lián)測試標(biāo)準(zhǔn)參數(shù)

在‘自動(dòng)駕駛里的行人防碰撞剎停系統(tǒng)’中，針對測試對象‘真實(shí)的人類生物’、‘具有人類形象的3D實(shí)物’、‘包含人形象的平面實(shí)物’，三個(gè)選項(xiàng)中，不僅有識別正確（True Positive）、識別錯(cuò)誤（False Positive）2個(gè)維度，還有‘未識別’的維度，還有識別錯(cuò)誤的不同應(yīng)用場景維度。

比如同樣是識別錯(cuò)誤，將

1. ‘具有人類形象的3D實(shí)物’識別為‘真實(shí)的人類生物’
2. ‘真實(shí)的人類生物’識別為‘具有人類形象的3D實(shí)物’
3. ‘包含人形象的平面實(shí)物’識別‘具有人類形象的3D實(shí)物’

這三種識別錯(cuò)誤是不一樣的，前面2種錯(cuò)誤不太影響應(yīng)用場景下的使用，第3種將帶來應(yīng)用場景中不好的用戶體驗(yàn)，這時(shí)的測試對象（即測試數(shù)據(jù)本身）就具有不同測試價(jià)值和維度了，也就是原來的數(shù)據(jù)僅有0和1兩個(gè)維度，現(xiàn)在還有未檢出，即0、1、2，再通過用戶體驗(yàn)給數(shù)據(jù)帶來的量化標(biāo)簽，很有可能就是0、1、2、0.5四個(gè)維度了。

比如：

‘具有人類形象的3D實(shí)物’識別出并正確值為2。

‘具有人類形象的3D實(shí)物’識別出但分類為‘真實(shí)的人類生物’值為1。

‘具有人類形象的3D實(shí)物’識別出但分類為‘包含人形象的平面實(shí)物’值為0.5。

‘具有人類形象的3D實(shí)物’未識別出值為0。

這樣，數(shù)據(jù)就突然有新的量化標(biāo)簽，并根據(jù)標(biāo)簽對測試進(jìn)行重新的分析和對比了。

看到這里，你應(yīng)該能明白數(shù)據(jù)中心的重要性和大概的作用了吧。

「那接下來我將對數(shù)據(jù)中心在實(shí)踐中達(dá)成的效果進(jìn)行簡略說明?！?/p>

五、達(dá)成的效果

1.數(shù)據(jù)統(tǒng)一處理，流程和用戶角色規(guī)范了數(shù)據(jù)標(biāo)簽的使用

通過數(shù)據(jù)中心的建立，所有針對數(shù)據(jù)的操作，基本都可以通過數(shù)據(jù)中心達(dá)成，避免了數(shù)據(jù)的不規(guī)則不合理地使用，杜絕了數(shù)據(jù)丟失和操作不統(tǒng)一帶來的負(fù)面效應(yīng)。

2.促進(jìn)了模型更新與動(dòng)態(tài)優(yōu)化

數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)效率比之前提升超600%，迭代優(yōu)化模型周期也減少的近60%，同時(shí)還能實(shí)時(shí)部署更新，還能自動(dòng)排期進(jìn)行計(jì)劃訓(xùn)練任務(wù)。

3.多模態(tài)數(shù)據(jù)融合與決策協(xié)同

這個(gè)是最驚喜的部分，由于涉及比較核心的數(shù)據(jù)，所以不方便用真實(shí)的案例和頁面來展示，我就通過舉例來讓大家理解一下吧。

先看一個(gè)測試結(jié)果的表

附圖6.測試結(jié)果表格

這個(gè)表其實(shí)沒有什么特別的，只是如果在數(shù)據(jù)中心里，每個(gè)測試參數(shù)的結(jié)果都可以鏈接到具體的數(shù)據(jù)列表上，并顯示參數(shù)值是如何得出的，而且哪些測試對象的檢出結(jié)果是如何都一一列出，是不是就有所不同了？

然后我再來一張測試結(jié)果的表，這次是不是就有所不同了

附圖7.測試結(jié)果對比表格

這里就可以通過數(shù)據(jù)中心的測試對比來進(jìn)行橫向的測試對比，那對于算法團(tuán)隊(duì)而言，要進(jìn)行模型測試對比就會(huì)更方便和直觀了。不僅如此，我還加入了一個(gè)詳情對比的功能細(xì)節(jié)，就是如果通過測試參數(shù)查看具體的對比詳情時(shí)，比如準(zhǔn)確率的測試對比時(shí)，就會(huì)出現(xiàn)詳細(xì)的對比詳情，如類似下圖的對比表格

附圖8.準(zhǔn)確率詳情對比表格

如果查看精確率的詳細(xì)對比時(shí)，就會(huì)出現(xiàn)如類似下圖的對比表格

附圖9.精確率的對比表格

「OK，還有更勁爆的就是，每個(gè)單獨(dú)的數(shù)據(jù)上都會(huì)有各類的標(biāo)記標(biāo)簽、數(shù)據(jù)集標(biāo)簽、測試標(biāo)簽，就如上面示意圖上的表格項(xiàng)一樣，每一個(gè)參數(shù)都相當(dāng)于在數(shù)據(jù)上的標(biāo)簽，然后通過標(biāo)簽的流轉(zhuǎn)，你可以隨意進(jìn)行鏈接流轉(zhuǎn)?！贡热缦旅娴臄?shù)據(jù)及標(biāo)簽流轉(zhuǎn)示意圖中，紅色框選的部分

附圖10.數(shù)據(jù)及標(biāo)簽流轉(zhuǎn)示意圖

試想一下，一個(gè)數(shù)據(jù)上有不同的數(shù)據(jù)標(biāo)簽，比如「標(biāo)記標(biāo)簽」（標(biāo)記類型、標(biāo)記對象、標(biāo)記歷史等等），「數(shù)據(jù)集標(biāo)簽」（關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)集，不管是訓(xùn)練數(shù)據(jù)集、測試數(shù)據(jù)集），「測試標(biāo)簽」（關(guān)聯(lián)的訓(xùn)練和模型，測試參數(shù)及其結(jié)果等等）都可以通過標(biāo)簽進(jìn)行流轉(zhuǎn)查看，不僅對于算法研發(fā)的團(tuán)隊(duì)成員，還有數(shù)據(jù)流程中的標(biāo)記用戶，運(yùn)維用戶都是極大地效率提升。

好了，說了那么多，看到這里的大家應(yīng)該對這個(gè)數(shù)據(jù)中心能達(dá)成什么效果更深入的了解了。

那么我就進(jìn)行最后一章的內(nèi)容了。

七、注意事項(xiàng)

1.測試記錄的生成規(guī)則

這里為什么需要特別注意呢？因?yàn)闇y試記錄涉及了很多標(biāo)簽，比如模型、數(shù)據(jù)集、測試參數(shù)、測試結(jié)果，如果每次查看都重新生成，會(huì)消耗太多的系統(tǒng)資源，但如果用快照的形式保存，那相應(yīng)的標(biāo)簽變化就體現(xiàn)不出來了。比如

測試記錄里的模型使用了現(xiàn)在已禁用的模型參數(shù)，如果和新的不含已禁用參數(shù)模型的測試結(jié)果進(jìn)行對比時(shí)，就會(huì)出現(xiàn)參數(shù)不對齊的情況，影響測試結(jié)果的對比。

我最終的妥協(xié)辦法就是：

1. 測試完成后生成快照（含模型、參數(shù)、數(shù)據(jù)集標(biāo)簽）；
2. 調(diào)用時(shí)校驗(yàn)當(dāng)前參數(shù)與快照一致性；
3. 不一致時(shí)自動(dòng)觸發(fā)重新生成并覆蓋舊快照。

2.標(biāo)簽的編輯權(quán)限

這里就是上文“數(shù)據(jù)中心的用戶角色”章節(jié)中“算法研發(fā)管理員”角色里提到的標(biāo)簽的編輯權(quán)限。為什么要對其進(jìn)行限制呢？因?yàn)椋槍Σ糠忠褎?chuàng)建和使用的標(biāo)簽，比如算法參數(shù)，測試標(biāo)準(zhǔn)參數(shù)標(biāo)簽，數(shù)據(jù)集標(biāo)簽等等，所有涉及到測試記錄的標(biāo)簽，均只允許創(chuàng)建、調(diào)用；「但部分參數(shù)允許一定范圍的編輯，比如增加選項(xiàng)，擴(kuò)大原先數(shù)值的選取范圍等等?！故Ｏ碌木庉嬀椭荒芡ㄟ^禁用的方式，依然可以讓系統(tǒng)調(diào)取，但不能提供刪除各種涉及測試記錄標(biāo)簽的權(quán)限。

3.數(shù)據(jù)的安全

當(dāng)全公司最核心的資產(chǎn)都存放在一個(gè)地方時(shí)，安全往往都是「最重要、最重要、最重要」的。那如何保證數(shù)據(jù)的安全呢？我則從兩個(gè)地方出發(fā)考慮

1）「訪問限制和硬件隔離」

對所有用戶不提供任何的數(shù)據(jù)接口和網(wǎng)絡(luò)接口（運(yùn)維用戶導(dǎo)入數(shù)據(jù)除外），均只提供操作鍵鼠和顯示器。數(shù)據(jù)中心離線部署，不對外聯(lián)網(wǎng)，從物理層面上杜絕數(shù)據(jù)讀取拷貝和通過網(wǎng)絡(luò)向外發(fā)送的可能。

2）「數(shù)據(jù)備份和硬件設(shè)備冗余」

對數(shù)據(jù)中心數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)執(zhí)行計(jì)劃數(shù)據(jù)備份，并采用獨(dú)立磁盤冗余陣列分散存儲和保證數(shù)據(jù)冗余；執(zhí)行定期維護(hù)服務(wù)器和存儲設(shè)備的運(yùn)維計(jì)劃，配置RAID或集群節(jié)點(diǎn)防止單點(diǎn)故障；搭建UPS防止斷電停電對系統(tǒng)和數(shù)據(jù)造成的致命威脅，同時(shí)使用多個(gè)HYCU備份控制器進(jìn)行數(shù)據(jù)保護(hù)；

八、遺憾和未達(dá)成的部分

這里我就簡單講講，其實(shí)主要是時(shí)間和成本的問題，最終數(shù)據(jù)中心系統(tǒng)沒有做成和模型環(huán)境一致并可直接操作調(diào)用的聯(lián)動(dòng)狀態(tài)，即沒有辦法按照我設(shè)計(jì)的流程里那樣，直接調(diào)用算法模型，直接通過數(shù)據(jù)中心里的算法參數(shù)來運(yùn)行模型訓(xùn)練。

還是需要通過人為手動(dòng)進(jìn)行操作，就像按方抓藥一樣，先制定好訓(xùn)練計(jì)劃并通過數(shù)據(jù)中心系統(tǒng)錄入信息，再通過手動(dòng)操作運(yùn)行模型訓(xùn)練，但訓(xùn)練后的測試結(jié)果是可以直接自動(dòng)導(dǎo)入到數(shù)據(jù)中心里，自動(dòng)生成測試結(jié)果的。雖然有點(diǎn)美中不足，但相對于之前，效率還是提升了非常大的。

另外一個(gè)的就是模型參數(shù)和測試參數(shù)部分，沒有提供自定義的批量操作功能，每次都需要用戶自行選擇勾選和設(shè)置，這是我沒考慮周全的地方。

九、結(jié)語

在醫(yī)療圖像識別場景下小樣本數(shù)據(jù)中心的設(shè)計(jì)與實(shí)踐里，我圍繞數(shù)據(jù)全生命周期管理展開，涵蓋數(shù)據(jù)采集、標(biāo)注、測試、反饋優(yōu)化等核心流程。并通過提出數(shù)據(jù)中心六大模塊（采集、標(biāo)記、測試、標(biāo)準(zhǔn)、權(quán)限、量化賦值），并詳細(xì)解釋了各模塊的交互邏輯與用戶角色分工（如運(yùn)維、標(biāo)記管理員、算法研發(fā)團(tuán)隊(duì)等）。通過引入“量化標(biāo)簽”機(jī)制，數(shù)據(jù)維度從二元標(biāo)簽擴(kuò)展為多級閾值權(quán)重，顯著提升模型泛化能力和決策支持效率。

補(bǔ)充了一些簡單的案例展示了測試結(jié)果的多維度對比功能，是如何支持算法團(tuán)隊(duì)快速優(yōu)化模型，最終實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)效率提升600%、模型迭代周期縮短60%的顯著效果。遺憾在于未完全實(shí)現(xiàn)模型訓(xùn)練與數(shù)據(jù)中心的自動(dòng)化聯(lián)動(dòng)，但整體設(shè)計(jì)作為小樣本醫(yī)療AI系統(tǒng)的高效運(yùn)行，我認(rèn)為應(yīng)該是提供了可復(fù)用的方法論的。

「最后，希望這篇文章的內(nèi)容能讓各位有所啟發(fā)?！?/p>