元数据管理已成为 AI 时代的基石。本次演讲将探讨 Apache Gravitino 如何实现大规模非结构化数据和模型的管理，以及小米如何利用 Gravitino 进行大语言模型（LLM）数据处理和模型生命周期管理的实际应用。

演讲大纲：

1. AI 工作流中数据集和模型管理的挑战，以及 Gravitino 如何通过其 Fileset Catalog（结构化 AI 数据集治理）和 Model Catalog（统一模型生命周期管理）解决这些问题
2. 利用 Gravitino 的标签系统、血缘追踪和凭证管理功能，最大化运营效率和治理合规性
3. Fileset 在小米数据处理中的实践：在 AI 场景中，数据处理涉及下载、提取、过滤、去重和训练等多个阶段。利用 Fileset 提升了数据与 AI 引擎间的管道效率，实现了端到端数据集管理，并建立了统一的元数据视图
4. 小米 AI 大模型管理实践：小米如何管理大模型元数据、部署模型服务，以及我们与 Gravitino 集成的未来计划

演讲嘉宾:

Apache Gravitino PPMC 成员，专注于数据与 AI 基础设施系统。