AI数据管道2026：从原始日志到训练数据集的全流程
人人都谈模型，没人谈喂养模型的管道。这里给出ML完整数据管道——采集、清洗、标注、版本化，带真实工具和成本。
行业经验法则：ML项目60-80%的时间花在数据上而不是建模上。严肃的数据管道有五段：一是采集（Airflow 4.64万星定时拉取、Prefect 2.36万星对小队友好、Kafka处理实时流）；二是清洗与校验，schema坏了管道要直接失败，用Great Expectations，每个进入生产的数据集预计花一周清洗；三是标注（Label Studio 2.8万星，2026年主流做法是强模型预标注加人工复核，成本降50-70%）；四是版本化（DVC 1.58万星，数据存对象存储、用DVC元数据管版本）；五是特征服务（训练和推理读同一份特征定义，否则训练-推理偏差回归）。2026趋势是少自建管道多用托管平台（Databricks、SageMaker）。小团队务实组合：Prefect加Great Expectations加DVC加Postgres，四个开源工具覆盖全流程。铁律：绝不让管道静默变化，每条没自动化的数据质量规则最终都会在生产里弄坏一个模型。
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