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LABEL class 指定使用数据库中的 class 列作为训练标签，INTO my_dnn_model 指定训练好的模型保存的名字。

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当模型评估结果验证达标之后，就需要将模型代码发布一个新的版本，部署到线上环境。

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发布之前还要通过线下测试，小流量ABTest，然后推全部署。如果是离线任务则需要更新定时任务使用新的模型代码。

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比如业务同学和产品同学在构建产品思路的时候，在他的脑海中的 AI 系统需要完成的任务，传达给开发同学之后，有可能传达不到位，需要反复的沟通。有时甚至做了一半还需要重做。

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而描述过程，就需要说「我今天晚上下班后，叫上老王小李，去公司楼下的烧烤店，点100个串和10个啤酒，最后用支付宝扫码付款」。

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可以看到描述意图可以非常简洁，而具体的执行方案，可以根据意图中构建得出。这点也是 SQL 不同于其他语言的关键点。

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SQLFlow 为快速构建AI任务提供了足够的模型弹药库。使用 ModelZoo 框架，算法开发可以将模型贡献成公开的模型，让更多的 SQLFlow 用户享受便利，

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也可以定向地分享给部分用户，保证模型的安全使用不泄密。基于模型库，业务同学可以直接使用 SQL 语句引用模型库中的模型，探索业务应用，发布业务应用；

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在示例SQL语句中，我们使用了模型 sqlflow_models.ARIMAWithSTLDecomposition 应对此类场景。ARIMAWithSTLDecomposition 模型在金融领域有较为广泛的应用，

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“轻研发、重营销”是流量思维企业的通病，为了“打造互联网时代新的美妆集团”，在依靠流量和营销快速占据市场的同时，完美日记也在不断夯实其技术底座。