Aquarium
Aquarium 是 AISG 內部使用的 AI 模型管理平臺，覆蓋資料集管理、訓練實驗追蹤、模型版本控制、部署監控等 ML lifecycle 環節。它不是獨立產品，更像 AISG 的"內部 MLOps 系統"。
📖 是什麼
Aquarium 的功能模組：
- 資料集管理：版本化、標註、分佈分析
- 實驗追蹤：訓練 metrics、超參、checkpoint
- 模型註冊：model registry，支援版本回滾
- 部署監控：線上模型的效能、漂移監控
設計上類似 MLflow + Weights & Biases + DVC 的組合，但針對 AISG 自己的工作流定製。
🤖 與 AI 的關係
Aquarium 在 AISG 的角色：讓 AIAP 學徒、SEA-LION 團隊、各 AI 專案共享統一的 ML 工程基礎設施。
價值在於：
- 學徒不用每次專案都搭建實驗追蹤
- SEA-LION 等大專案的 checkpoint / 資料集管理有統一規範
- 跨專案可以重用資料集和元件
🇸🇬 與新加坡的關係
Aquarium 是 AISG"工程化"的內部體現——國家級 AI 機構需要工程基礎設施，否則人力成本會被基礎設施搭建吃掉。
在「七條傳導槓桿」裡：
- 槓桿 1（基礎設施）：AISG 內部 ML 工程能力的基礎
觀點：Aquarium 不是 AISG 對外的旗艦產品，但它是 AISG 能持續高效輸出（SEA-LION、TagUI、PeekingDuck 等）的工程基礎。