大模型时代，模型、数据与各种「参数/脚本/许可证」等ML资产爆炸式增长，但真正能被发现、复用、合规使用的比例并不高，这正在成为AI生产力落地的「隐形天花板」。
以知名开源平台HuggingFace为例，平台目前托管超过150万个模型，每月还在新增约10万个模型，总数据存储量高达17PB。
然而超过半数的模型缺乏基本文档说明，不到8%的模型拥有明确的许可证。
在这种「量大而松散」的现实下，可搜索、可复用、可合规的ML资产管理已不再是锦上添花，而是工程与研究协作的基本盘。
面对此挑战，凯斯西储大学（CWRU）、新加坡国立大学（NUS）和加州大学尔湾分校（UCI）的研究团队将在VLDB 2025首次系统性提出 《ML-Asset Management: Curation, Discovery, and Utilization》 教程，从「整理（Curation）—发现（Discovery）—利用（Utilization）」三大环节给出完整的方法论与系统路径， 全面深入探讨ML资产管理的新范式。
论文链接：https://ml-assets-management.github.io/assets/docs/ml_assets.pdf
细节/资料：https://ml-assets-management.github.io/
现场信息以VLDB25日程为准，暂定会议房间Albert（2F），当地时间周四 13:45–15:15
什么是「ML 资产」？
三类对象，一个闭环
教程将ML资产划分为三大类，并以「整理（Curation）→ 发现（Discovery） → 利用（Utilization）」构成闭环：
数据类：原始/标注/验证/测试/生成（基准）数据、开放样本、特征向量等。
模型类：预训练、微调或基础模型，以及训练管线、库、AutoML 组件与 LLM 代理等相关资源。
元数据类：本体/约束、许可证、脚本与 prompts、溯源（provenance）、数据来源、硬件元数据、实验记录等。
以日常生活为例，当你发现社交平台总能精准推荐你感兴趣的视频或音乐时，这背后其实正是「数据资产」（你的观看历史、音乐偏好）、「模型资产」（预测你兴趣的推荐模型），以及「元数据资产」（视频分类标签、音乐风格描述等）在共同驱动。
再比如，一家公司想快速上线智能客服功能，除了语言模型和历史客服数据外，还需要准备用于驱动模型对话的prompt模板、明确模型使用范围的许可证信息，以及自动化部署脚本。
如果团队能够快速找到并直接复用这些资产，就能显著减少从零开始训练模型和搭建系统的成本与周期，更快速地响应用户需求。
这正是ML资产管理带来的实际价值：提高效率、避免重复劳动，让团队更专注于创新和持续优化用户体验。
这个闭环的目标很明确：给资产「上身份证」 → 让资产「被找到」 → 让资产「用得对」。
三部曲深度解读
从「信息」到「能力」
该教程以资产生命周期为主线，系统性地梳理了各个阶段的现有技术、挑战与机会。
整理（Curation）：为ML资产安上「身份证」
元数据（Metadata）是资产策展的关键，清晰的元数据能说明资产的来源、适用场景、性能指标、已知限制等。
研究团队引入了数据卡片（Data Cards）与模型卡片（Model Cards）等新兴概念，建立标准化的资产描述体系。
此外，通过知识图谱技术（如CRUX平台），实现了ML资产的知识化、结构化管理，推动资产更易被理解和使用。
另一方面，资产许可证管理同样重要。
团队探讨了针对模型的特定许可证（如Gemma License），如何在法律上明确资产的使用范围与限制，保障资产安全合规使用。
发现（Discovery）：快速找到想要的模型或数据
资产发现是资产管理的核心之一。
研究团队从简单的关键词和标签搜索，到最新的语义和向量检索技术，展示如何快速准确地从海量资产中定位所需。
同时，团队提出了数据驱动模型选择（Data-driven Model Selection）与模型驱动数据发现（Model-driven Data Discovery）的创新概念。
前者基于元数据和迁移能力度量，帮助用户快速选定最适合自己数据的模型；后者则反向思考，根据模型需求主动发现或生成合适的数据，优化模型表现。
利用（Utilization）：更高效、更透明、更负责任
在资产利用阶段，研究团队强调协作、可复现性与负责任的AI。
协作方面，展示了如何利用模块化的工作流（如Apache Texera平台），实现跨学科、跨团队的高效合作，进一步通过AI智能体技术，自动化生成完整的资产应用工作流；
可复现性方面，标准化的资产管理体系能有效追踪模型来源和数据加工过程，极大提升实验的可复现性和透明度；
在负责任方面，明确的资产许可证与伦理约束能防范数据泄露、隐私侵犯与滥用风险，提升整个ML生态的可信度。
系统级挑战与机遇
随着ML资产规模的迅速扩张，如何实现存储、版本控制、索引搜索等系统级管理成为关键。
研究团队指出，未来ML资产管理需要构建新一代专用系统，这些系统不仅要支持大规模存储和版本控制，还要具备混合查询、高效索引、实时更新与安全隐私保护等能力。
此次tutorial将通过现场展示CRUX、ModelGo和Apache Texera等前沿平台，具体演示ML资产管理技术如何解决实际问题，促进数据科学更快、更好、更安全地发展。
项目链接：https://cruxproject.org/
CRUX（整理 + 发现），由 CWRU 团队开发。
面向以材料科学为主的科学领域，通过知识图谱技术、自动数据集成和探索式查询引擎，CRUX支持自然科学领域的「Why」与「What-if」分析，推动高质量的未发表数据被更多地使用和共享，从而激发新研究问题与创新ML流水线设计。
相关论文：
• Generating Skyline Datasets for Data Science Models（EDBT 2025）
• ModsNet: Performance-Aware Top-k Model Search Using Exemplar Datasets（VLDB 2024）
• CRUX: Crowdsourced Materials Science Resource and Workflow Exploration（CIKM 2023）
项目链接：https://www.modelgo.li/
ModelGo（合规），由NUS团队开发。
本体驱动的模型许可证分析工具，支持权利授予、条款冲突与兼容性检查；团队提出 ModelGo Licenses（类似 CC 的模型许可证集），满足不同的模型发布与治理需求，并作为第一个用于ML模型的许可证提交OSI批准。
相关论文：
• Position: Current Model Licensing Practices are Dragging Us into a Quagmire of Legal Noncompliance（ICML 2025, Oral）
• ModelGo: A Practical Tool for Machine Learning License Analysis（The Web Conf 2024, Oral）
项目链接：https://texera.io
Apache Texera（利用），由UCI团队开发。
Apache Texera (Incubating) 支持基于GUI的工作流组装、实时执行、联合调试与确定性回放，让「资产化流水线」成为日常工程实践。通过实时协作编辑、共享调试上下文和可复用的工作流，Texera让数据科学家、工程师和领域专家能够在同一个平台上高效合作，从而加速数据驱动创新。
同时，Texera还支持对机器学习资产的管理与共享，包括数据预处理模块、特征工程流程和模型组件，使团队能够沉淀和复用 ML 经验，实现从数据到模型的全链路协作。
相关论文：
• Texera: A System for Collaborative and Interactive Data Analytics Using Workflows（VLDB 2024）
• Udon: Efficient Debugging of UDFs in Big Data Systems with Line-by-Line Control（SIGMOD 2024） • IcedTea: Efficient and Responsive Time-Travel Debugging in Dataflow Systems（VLDB 2025）
讲者与机构
Mengying Wang（CWRU）｜ML 资产管理与工作流、知识图谱与 Graph RAG。
Moming Duan（NUS）｜AI 治理与模型许可。
Yicong Huang（UCI）｜Texera 主力贡献者，数据管理与 ML 系统。
Chen Li（UCI）｜数据管理与大数据系统，开源与实用系统构建。
Bingsheng He（NUS）｜数据库与 ML 系统，高性能计算。
Yinghui Wu（CWRU）｜数据管理与图数据分析。
结语
AI的下一个拐点，不仅在于「更强的模型」，更在于把既有的模型、数据与元数据真正「管」起来——可描述、可搜索、可复用、可合规。这正是本教程希望交付的系统能力：用数据管理的严谨与工程系统的方法，把分散的资源沉淀为可复利的AI生产资料。
