隨着 AI 應用進入規模化階段，時序模型的挑戰，正逐步從算法本身，擴展到數據與基礎設施層面。

訓練越來越重、數據越來越多、部署越來越複雜——

你是否也在思考：

❓時序模型訓練，如何擺脱數據準備與 I/O 瓶頸？

❓多個模型版本，如何統一管理、部署與複用？

❓從模型訓練到線上應用，如何真正跑在一個穩定、可擴展的系統之上？

1 月 29 日 19:00（本週四），天謀科技研發工程師陳榮釗將以 TsFile 與 AINode 為核心、結合時序數據庫 IoTDB 的規模化部署，完整拆解一個“可落地的時序模型基礎設施方案”。

你將收穫

✅ 如何基於 TsFile，提升時序模型訓練效率與數據組織能力

✅ 如何使用 AINode，統一管理、部署與運行先進時序模型

✅ 如何通過 IoTDB 集羣，支撐端到端的時序模型應用落地

適合聽眾

📢算法工程師：聚焦時序 AI / 機器學習模型研發、工程化落地的從業者

📢數據工程師/架構師：負責時序數據平台搭建、AI 基礎設施建設的技術人員

📢行業技術開發者：工業互聯網領域時序數據建模與應用的從業者

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從底層數據格式，到模型管理，再到集羣級應用部署，1 月 29 日 19:00（本週四），我們將通過直播，帶你看清時序模型全流程的“正確打開方式”。