小明：最近我在研究数据管理平台，感觉它在数据整合和分析方面非常强大。你对人工智能有了解吗？
小李：当然，人工智能依赖于高质量的数据，而数据管理平台正好能提供这些数据。比如我们可以用Pandas来处理数据。
小明：那你能给我一个例子吗？比如如何从数据平台获取数据并进行训练？
小李：没问题。下面是一个简单的代码示例，使用Pandas读取CSV文件，并用Scikit-learn构建一个线性回归模型。
小明：这看起来不错。那这个模型是如何部署到数据管理平台上的呢？
小李：通常我们会将模型保存为文件，然后上传到平台，或者通过API接口调用。这里是一个保存模型的代码：
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')
X = data[['feature1', 'feature2']]
y = data['target']
# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
# 训练模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
# 保存模型
import joblib
joblib.dump(model, 'model.pkl')
小明：明白了！这样就能把模型集成到数据管理平台中了。
小李：没错，这样数据管理和人工智能就形成了一个闭环，提升了整体效率。
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