图像预处理（去噪/裁剪）、数据增强（旋转/翻转）、CNN模型构建（ResNet迁移学习）、模型训练与评估、模型存储（MinIO）：API网关、缺陷检测服务（调用CNN模型）、质检系统集成（缺陷标注/统计分析）、分拣控制系统（PLC联动）、监控告警CNN（卷积神经网络）是专为图像设计的深度学习模型，通过局部感知（卷积核提取局部特征）、权值共享（减少参数）、层次化特征提取（浅层边缘→中层纹理→深层语义

监控系统（Grafana）实时展示分类准确率、PSI（特征分布漂移）、API错误率，若PSI>0.25（数据分布变化），自动触发模型重训（Airflow调度算法团队重训流程）feature_store/feature_repo/features.py（定义实体、特征视图、在线/离线特征，业务团队通过此调用）（2）算法团队：SVM-RBF核模型训练（model_training/svm/train_

GPU类型：g5.xlarge（NVIDIA A10G，24GB显存）或p3.2xlarge（V100，16GB显存），根据模型大小调整（如13B模型需g5.2xlarge）CPU≥16核，内存≥64GB（用于加载模型和缓存）可选优化：使用量化工具（如bitsandbytes）将模型从FP32转为4/8位整数（INT4/INT8），降低显存占用（7B模型INT4仅需约6GB显存）编写推理脚本（in

Dify搭建平台

RAG与大模型智能客服

基于大模型的智能金融风险与合规系统

评估目标：评估模型在预训练阶段获得的基本语言能力、知识表示和通用推理能力，确保模型具备良好的基础性能。评估方法：基准测试：使用多个标准基准数据集进行零样本（zero-shot）或少样本（few-shot）评估，例如：困惑度计算：在保留的验证集上计算模型的困惑度（perplexity），以衡量语言建模质量。损失曲线分析：监控训练损失和验证损失曲线，检查过拟合或欠拟合现象。定性分析：手动检查模型在开放

自然语言处理

Java+大模型实现智能客服系统

任务类型：是文本生成、对话、代码编写、信息抽取、复杂推理还是多模态理解？性能要求：需要“最好”的效果，还是“足够好”即可？对响应速度（延迟）和吞吐量有何要求？成本预算：是按调用次数付费（API）还是一次性投入（私有化部署）？预算是多少？数据敏感性：处理的数据是否涉及商业秘密、个人隐私？是否需要私有化部署？技术能力：团队是否有能力进行模型的微调、部署和运维？