1. 业务驱动功能
· 根据业务需求(如商品推荐、图像分类、搜索排序)定义模型要解决的具体问题,并设置相应的业务目标(如提升点击率、转化率)。
· 明确模型输出与业务动作的对接方式(如推荐列表、搜索结果、分类标签)。
2. 项目核心功能
· 开发微调流程:数据标注、模型训练、效果评估、迭代优化的完整工具链。
· 支持与业务系统对接,接收业务数据并返回推理结果。
· 具备模型版本管理与回滚能力。
3. 功能路径
· 业务需求 → 明确任务目标(如推荐系统)
· 采集并清洗业务数据(用户行为+商品信息)
· 选择合适的预训练模型
· 在验证集上评估效果,通过测试后部署上线
· 持续监控并定期更新模型
1. 技术架构
· 训练环境:GPU服务器(如NVIDIA A10/V100)或云GPU(AutoDL、阿里云PAI)。
· 框架与工具:PyTorch/TensorFlow + HuggingFace Transformers;TensorBoard/W&B记录实验。
· 存储体系:对象存储(OSS/S3)存数据与模型;向量数据库(Milvus)存检索用嵌入。
2. 数据处理流程
· 离线部分:从业务库抽取数据 → 清洗标注 → 构建训练/验证/测试集。
· 在线部分:实时采集用户交互日志 → 消息队列(Kafka) → 特征计算 → 在线特征库。
3. 模型实现与部署
· 基座选型:文本(BERT/ERNIE)、图像(ResNet/EfficientNet)、多模态(CLIP)。
· 训练策略:加载预训练权重 → 小学习率微调 → 按Recall@K、F1评估。
· 部署优化:导出ONNX → Triton/TorchServe部署API → INT8量化 → 效果监控看板。