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比如，夏天大家有空喜欢吃点烧烤喝点啤酒，描述意图的方式，说「我想去撸串」这一句就够了。

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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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在 Jupyter Notebook 中，输入的 SQL 语句会发送到 SQLFlow server 完成编译和执行。

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抽取数据之后需要进行数据预处理，比如去掉错误的数据，填充缺失的数据，整理，排序等

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在预处理阶段，有可能需要编写 MapReduce Job 来处理 HDFS 上的大量的数据，或者使用 Hive 编写 SQL 语句完成处理，亦或直接编写 Python 代码处理数据；

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SRE同学则会把控上线之前的各项准备，包括预发测试是否通过，压力测试是否通过，CPU负载是否有提升，硬件资源是否能承载新的模型，

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这里也有两个统计图，统计了数据科学类任务所使用的工具的流行程度和增长趋势。

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SQL 语言流行程度排名第三，增量排在第四名。数据科学领域正在更多的使用 SQL 是我们希望使用 SQL 语言描述AI任务的原因。

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同时，用户可以连接到公开 Model Zoo 获取或者贡献新的模型。

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SQLFlow 提供了丰富的内置模型和 Model Zoo，用户只需要编写 SQL 就可以完成完整 AI 任务的构建，算法同学可以更加专注于建模工作，大大降低构建 AI 系统的成本和时间。