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建模对于大家来讲并不陌生，而且建模的方法也有很多，如用例建模、四色建模、事件风暴等，但在日常工作中，大家又觉得建模挺虚的：怎么把建模落到实际开发工作中。个人认为建模是分两部分：第一部分是业务概念建模，对现实业务抽取核心概念构建出模型（知识层）；第二部分是系统建模，系统建模是源于业务概念模型，遵循某些原则最终形成开发可落地的模型（操作层）。在本文中，给出建模的底层逻辑：用图形逻辑地表达现实业务的抽象，通过一些大家通识的技术案例讲述建模的过程。
近年来 NLP 学术领域发展真是突飞猛进，刚火完对比学习(contrastive learning)，又有更火的提示学习 prompt learning。众所周知，数据标注数据很大程度上决定了AI算法上限，并且成本非常高，无论是对比学习还是提示学习都着重解决少样本学习而提出，甚至在没有标注数据的情况下，也能让模型表现比较好的效果。本文主要介绍 prompt learning 思想和目前常用的方法。
业务需求，想要通过拍照识别照片中指定物体的数量或者物体的种类。而这种物体的模型网上没有训练好的，需要从头开始。所以调研了苹果的createML的实现方案，具体操作如下： 需求是：通过拍照识别照片中指定物体的数量，实现方案大致有几种： 通过第三方平台，训练数据，生成模型，提供前端使用 自己搭建平台，训练数据，生成模型，提供前端使用 通过苹果的CreateML工具，训练数据，生成模型，供iOS使用或转换成其他模型使用 对比可以发现，通过苹果的CreateML工具，可以省去搭建平台的过程。下面来看看怎么使用CreateML。
