实时建模技术是指利用实时数据和实时处理技术进行模型训练和更新的技术。传统的机器学习模型通常是通过离线批处理的方式进行训练，然后部署到生产环境中使用，而实时建模技术则可以根据实时产生的数据不断更新模型，使模型能够更好地适应当前的数据模式和变化。

    实时建模技术通常涉及以下一些关键技术：

    1.实时数据采集：能够高效地采集实时产生的数据，包括传感器数据、日志数据、交易数据等。

    2.实时特征提取：针对实时数据提取有效的特征，用于模型训练。

    3.实时模型训练：使用在线学习算法或增量学习算法，根据实时数据进行模型的训练和更新。

    4.实时模型评估：对模型的性能进行实时监控和评估，及时发现模型性能下降或数据分布变化。

    5.实时模型部署：将实时训练更新的模型快速部署到生产环境中，以实现实施预测和决策。

    实时建模技术在诸如金融风控、工业生产、智能推荐系统等领域有着广泛的应用，能够更好地适应数据的变化和趋势。