增量数据
大家都知道，数据决定效果的天花板，而模型算法只是在逼近这个天花板。而实际场景中，数据往往是持续变化的，随着数据特征分布的变化，模型的效果可能会随着时间的推移，效果会越来越差。如果有持续的新样本数据进入训练，不需要太高深的算法效果可能就会超过那些所谓的高深算法。
只不过场景不同，持续收集数据的成本差异可能是巨大的，例如对于广告平台点击率预测，样本数据本身就是现成的，需要做的就是收集，可能还需要区分作弊数据；而对于像舆情系统的文本分类，要想持续收集数据，那就得有人持续的进行标注，技术能做的就是通过系统提升标注效率与质量。
怎么平衡成本和效果，就得看企业了。
模型目标
一个舆情系统分类模型的自动自助训练的模型平台应该是这样的：
1. 模型应该是可以增量训练的；
2. 模型的增量训练数据可以来自上传，或者从第三方系统推送过来；
3. 增量数据的质量问题，应该有所保障，因为同样的特征在不同的时间，其分类可能是不同的，另外其不同也可能是标错导致的；
4. 模型训练好之后，应该可以自动判断能否上线，如果可以则自动进行上线。
目标是后续增量训练的整个流程基本不需要算法工程师的参与。
系统架构
上图是系统架构图，主要分成三个部分：
1. 模型平台：实现模型的管理，日志管理，数据集管理，预测节点信息管理等。数据都存储到数据库中。
2. 任务调度：模型平台只是管理模型的基本信息，如模型的训练计划，上线条件等，但是训练任务的调度等等都是在任务调度系统实现的。另外如果训练任务比较多，这里可能也会使用多个服务器。训练好的模型存储到s3上。
3. 预测节点集群：这通常是由多个服务器组成，前端使用nginx做负载均衡。预测节点会把心跳，日志等信息发送给模型平台，在模型模型平台统一进行管理。模型平台也会把新模型的上线通知下发给节点服务器。
几点说明：
1. 数据来源可能是上传或者通过接口从舆情系统推送过来，如果有需要可以在前面增加一个MQ服务。
2. 模型的训练可以是根据条件自动触发的，也可能是手动触发的，自动训练的模型，可以支持满足条件自动触发上线。
样本数据质量
影响样本质量的情况有哪些：
1. 样本标注的标错了。
2. 随着时间发展，事件的性质变了，例如一个事情原来可能是中性的，但是随着事件的发酵，变味了，成负面的了。
标错的问题要解决的成本还是挺高的，两个人一起标注，如果不同则引入第三者再标一次，这样的标注成本直接是原来2到3倍，通常很难承受。比较可行的是，人标注和机器预测标注做比较，如果不一样就引入人工检验判断，这样成本会比前者低一些，不过因为两者并不是要完全独立的，有些错误可能会不断得到加强。
对于第二个问题解决起来倒是容易一点，增量数据进入样本库的时候，可以从原样本库里找出文本相似但是标注却不同的数据，加入人工检验，应该说这是比较可靠的了，成本应该也比较可控。
20220905
