创建项目，实现需求文档和设计方案初稿

doc/ml_platform_spec.md

@@ -0,0 +1,437 @@
+# 内网机器学习平台技术方案
+
+## 目录
+1. 项目概述
+2. 系统架构
+3. 核心功能
+4. 部署指南
+5. API接口文档
+6. 注意事项
+
+---
+
+## 1. 项目概述
+### 1.1 目标
+为科研单位提供内网机器学习平台，支持：
+- 算法选择与模型训练
+- 超参数自动优化
+- 模型评估与部署
+- 批量预测服务
+
+### 1.2 技术栈
+| 组件     | 技术选型       |
+| -------- | -------------- |
+| Web框架  | FastAPI        |
+| 任务队列 | Celery + Redis |
+| 数据存储 | MySQL          |
+| 模型管理 | MLflow         |
+| 超参优化 | Optuna         |
+
+---
+
+## 2. 系统架构
+
+```mermaid
+graph TD
+A[Web UI/API] --> B[FastAPI]
+B --> C[算法仓库]
+B --> D[MySQL]
+B --> E[Celery Worker]
+E --> F[GPU训练]
+C --> G[MLflow模型仓库]
+G --> H[批量预测服务]
+```
+
+---
+
+## 3. 核心功能
+
+### 3.1 算法管理
+
+```python
+预置算法示例
+ALGORITHMS = {
+"xgboost": {
+"type": "classification",
+"params": {
+"max_depth": {"type": "int", "range": [3,10]},
+"learning_rate": {"type": "float", "range": [0.001,0.1]}
+}
+},
+"random_forest": {...}
+}
+```
+
+### 3.2 训练流程
+1. 接收训练请求
+2. 数据预处理
+3. 自动超参优化（可选）
+4. 模型训练与评估
+5. 模型注册到MLflow
+
+### 3.3 数据预处理
+```python
+class DataPreprocessor:
+    SUPPORTED_FORMATS = ['csv', 'parquet', 'hdf5']
+    
+    def __init__(self, config):
+        self.pipeline = [
+            ('缺失值处理', SimpleImputer()),
+            ('标准化', StandardScaler()),
+            ('特征选择', SelectKBest(k=20))
+        ]
+        
+    def split_data(self, test_size=0.2, random_state=42):
+        # 自动记录数据划分版本
+        train, test = train_test_split(self.data, test_size=test_size)
+        return train, test, self._generate_data_hash()
+```
+
+### 3.4 数据版本控制
+```mermaid
+graph LR
+A[原始数据] --> B[预处理]
+B --> C[训练集 v1]
+B --> D[测试集 v1]
+C --> E[模型训练]
+D --> F[模型评估]
+E --> G[元数据记录]
+F --> G
+```
+
+### 3.5 硬件感知训练
+```python
+class HardwareAwareTraining:
+    def __init__(self):
+        self.gpu_mem = self.get_gpu_memory()
+        
+    def auto_batch_size(self, model_type):
+        # 根据GPU显存自动调整批大小
+        base_sizes = {
+            'DNN': 1024,
+            'LSTM': 256,
+            'Transformer': 64
+        }
+        return base_sizes[model_type] * (self.gpu_mem // 16384)  # 按16GB基准缩放
+```
+
+### 3.6 显存监控
+```python
+class MemoryMonitor(Callback):
+    def on_epoch_end(self, epoch, logs=None):
+        used_mem = torch.cuda.memory_allocated() // 1024**2
+        print(f"当前显存占用: {used_mem}MB / {TOTAL_GPU_MEM}MB")
+        if used_mem > SAFE_THRESHOLD:
+            self.model.stop_training = True
+```
+
+### 3.7 训练稳定性保障
+```python
+# 梯度裁剪实现
+optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
+optimizer = torch.optim.ClipGradNorm(optimizer, max_norm=1.0)
+
+# 早停机制
+early_stop = EarlyStopping(
+    monitor='val_loss',
+    patience=5,
+    mode='min'
+)
+```
+
+### 3.8 数据安全处理
+```python
+class DataSanitizer:
+    def __init__(self):
+        self.sensitive_patterns = [
+            r'\d{18}',       # 身份证号
+            r'\d{11}'        # 手机号
+        ]
+        
+    def clean(self, data):
+        # 数据脱敏处理
+        return data.replace(self.sensitive_patterns, '***')
+```
+
+### 3.9 完整流程示意图
+```mermaid
+graph TD
+A[数据接入] --> B[数据质量检查]
+B --> C[数据预处理]
+C --> D[特征工程]
+D --> E[算法选择]
+E --> F[模型训练]
+F --> G[模型评估]
+G --> H[模型注册]
+H --> I[模型部署]
+I --> J[预测服务]
+J --> K[效果监控]
+K -->|反馈| A
+```
+
+### 3.10 新增关键模块说明
+
+**数据质量检查**：
+```python
+class DataValidator:
+    CHECKS = [
+        ('缺失值比例 < 30%', lambda df: df.isna().mean() < 0.3),
+        ('特征方差 > 0.01', lambda df: df.var() > 0.01),
+        ('类别平衡性 > 0.1', lambda df: check_class_balance(df))
+    ]
+    
+    def validate(self, data):
+        return {check[0]: check[1](data) for check in self.CHECKS}
+```
+
+**实验跟踪**：
+```python
+class ExperimentTracker:
+    def __init__(self):
+        self.runs = {}
+        
+    def log_run(self, params, metrics, data_version):
+        run_id = generate_uuid()
+        self.runs[run_id] = {
+            'timestamp': datetime.now(),
+            'data_version': data_version,
+            'params': params,
+            'metrics': metrics
+        }
+```
+
+**模型监控**：
+```python
+class ModelMonitor:
+    def detect_drift(self, current_data, reference_data):
+        # 计算数据分布差异
+        psi = calculate_psi(current_data, reference_data)
+        return psi > 0.25  # 触发重新训练阈值
+```
+
+---
+
+## 4. 部署指南
+### 4.1 环境要求
+- Python 3.8+
+- MySQL 5.7+
+- NVIDIA驱动（CUDA 11.6）
+
+### 4.2 离线安装步骤
+
+```bash:doc/ml_platform_spec.md
+# 1. 安装依赖
+pip install --no-index --find-links=./offline_packages -r requirements.txt
+
+# 2. 数据库初始化
+mysql -u root -p < scripts/init_db.sql
+
+# 3. 启动服务
+docker-compose up -d
+```
+
+---
+
+## 5. API接口文档
+
+### 5.1 核心接口概览
+| 类别     | 接口路径               | 方法   | 功能说明           |
+| -------- | ---------------------- | ------ | ------------------ |
+| 数据管理 | /api/data/upload       | POST   | 上传原始数据集     |
+|          | /api/data/versions     | GET    | 查询数据版本历史   |
+| 模型训练 | /api/train             | POST   | 提交训练任务       |
+|          | /api/train/status/{id} | GET    | 查询训练状态       |
+| 模型管理 | /api/models            | GET    | 获取已注册模型列表 |
+|          | /api/models/{id}       | DELETE | 删除指定模型       |
+| 预测服务 | /api/predict/single    | POST   | 单条实时预测       |
+|          | /api/predict/batch     | POST   | 批量异步预测       |
+| 系统管理 | /api/system/health     | GET    | 系统健康检查       |
+
+### 5.2 训练接口详情
+```http
+POST /api/train
+Content-Type: application/json
+
+{
+  "algorithm": "xgboost",
+  "dataset": "/data/project1.csv",
+  "hpo": true,
+  "hpo_config": {
+    "max_trials": 50,
+    "timeout": 3600
+  }
+}
+
+Response:
+{
+  "task_id": "train_01H9Z3X6V9",
+  "status_url": "/api/train/status/train_01H9Z3X6V9"
+}
+```
+
+### 5.3 模型查询接口
+```http
+GET /api/models?type=classification
+
+Response:
+{
+  "models": [
+    {
+      "id": "xgb_v1",
+      "type": "classification",
+      "metrics": {
+        "accuracy": 0.92,
+        "f1": 0.89
+      },
+      "registered_at": "2023-08-20T14:30:00"
+    }
+  ]
+}
+```
+
+### 5.4 预测接口安全控制
+```http
+POST /api/predict/single
+Content-Type: application/json
+X-API-Key: your_api_key
+
+{
+  "model_id": "xgb_v1",
+      "features": [0.5, 1.2, 3.4]
+}
+
+Response:
+{
+  "prediction": 1,
+  "confidence": 0.87
+}
+```
+
+### 5.5 新增实验对比接口
+```http
+POST /api/experiments/compare
+Content-Type: application/json
+
+{
+  "experiment_ids": ["exp001", "exp002"],
+  "metrics": ["accuracy", "f1"]
+}
+
+Response:
+{
+  "comparison": {
+    "exp001": {"accuracy": 0.92, "f1": 0.89},
+    "exp002": {"accuracy": 0.89, "f1": 0.85}
+  }
+}
+```
+
+---
+
+## 6. 注意事项
+1. 数据安全
+   - 训练数据最大保留30天
+   - 模型文件加密存储
+
+2. 性能优化
+   - 单次训练数据量建议不超过1GB
+   - 批量预测支持CSV文件（最大100MB）
+
+3. 扩展建议
+   - 未来可扩展AutoML模块
+   - 支持ONNX模型格式
+
+### 6.4 硬件优化建议
+1. **显存管理策略**
+   - 自动批处理调整（根据数据维度动态计算）
+   - 梯度累积技术（累计步数≤4）
+
+2. **训练稳定性措施**
+   - 梯度裁剪阈值：1.0
+   - 学习率自动衰减（衰减率0.1）
+   - 最大连续失败次数：3次（自动终止异常任务）
+
+3. **容错机制**
+   - 训练快照（每小时保存checkpoint）
+   - 异常恢复（从最近checkpoint重启）
+
+### 6.5 数据管理规范
+1. **输入格式要求**
+   - CSV文件必须包含header行
+   - 数值型字段空值用NaN表示
+   - 分类字段需预先编码
+
+2. **数据生命周期**
+   ```mermaid
+   graph LR
+   A[原始数据] --> B[预处理数据]
+   B --> C[训练数据]
+   C --> D[30天后删除]
+   ```
+
+3. **版本控制规则**
+   - 数据划分随机种子固定
+   - 每次预处理生成唯一数据指纹
+   - 测试集数据指纹与模型版本绑定
+
+### 6.6 流程完整性保障
+1. **数据质量红线**
+   - 缺失值超过30%的特征自动剔除
+   - 零方差特征自动过滤
+   - 类别不平衡数据触发警告
+
+2. **实验可复现性**
+   - 记录随机种子状态
+   - 保存完整依赖版本
+   - 存储数据预处理参数
+
+3. **模型监控机制**
+   - 预测结果分布监控
+   - 特征漂移检测（PSI指标）
+   - 模型性能衰减报警
+
+---
+
+## 附录
+### A. 初始化脚本示例
+```sql
+-- scripts/init_db.sql
+CREATE DATABASE IF NOT EXISTS ml_platform;
+USE ml_platform;
+
+CREATE TABLE training_jobs (
+    id VARCHAR(36) PRIMARY KEY,
+    algorithm VARCHAR(50) NOT NULL,
+    status ENUM('pending', 'running', 'completed') DEFAULT 'pending'
+);
+```
+
+### B. 目录结构
+```
+.
+├── docker-compose.yml
+├── app/
+│   ├── algorithms/    # 算法实现
+│   ├── services/      # 核心服务
+│   └── api/           # 接口定义
+└── data/              # 训练数据集
+```
+
+完整文档已生成到项目doc目录，包含详细配置示例和接口说明。需要补充其他内容请随时告知。
+
+### C. 资源监控指标
+| 指标名称         | 采集方式       | 告警阈值       |
+| ---------------- | -------------- | -------------- |
+| GPU显存使用率    | NVIDIA-SMI API | >85% 持续5分钟 |
+| 训练内存占用     | psutil 库监控  | >70% 系统内存  |
+| 训练进程存活状态 | 心跳检测       | 连续3次丢失    |
+
+### D. 稳定性测试用例
+```python
+def test_oom_recovery():
+    # 模拟显存溢出场景
+    try:
+        train_model(oversize_data)
+    except RuntimeError as e:
+        assert "CUDA out of memory" in str(e)
+        assert check_rollback_success()

doc/requirements.md

@@ -0,0 +1,247 @@
+# 内网机器学习平台需求文档
+
+**版本**：1.0  
+**最后更新**：2025-02-07  
+**参与人员**：AI研发团队
+
+---
+
+## 一、项目背景
+为某科研单位建设内网机器学习平台，满足以下需求：
+1. 完全离线部署，无互联网依赖
+2. 支持常见机器学习算法快速实验
+3. 与现有科研数据管理系统集成
+4. 简化模型开发到部署流程
+
+---
+
+## 二、项目目标
+| 维度       | 具体要求                                                |
+| ---------- | ------------------------------------------------------- |
+| 功能目标   | 实现算法训练、超参优化、模型评估、批量预测全流程支持    |
+| 性能目标   | 单任务训练数据量≤1GB，批量预测响应时间≤30s（100MB数据） |
+| 安全目标   | 数据保留周期≤30天，模型文件AES加密存储                  |
+| 扩展性目标 | 支持后续扩展3-5种新算法                                 |
+
+---
+
+## 三、功能需求
+### 3.1 核心功能
+```mermaid
+graph LR
+A[数据接入] --> B[算法选择]
+B --> C[训练配置]
+C --> D[模型评估]
+D --> E[模型部署]
+E --> F[预测服务]
+```
+
+### 3.2 详细需求
+#### 3.2.1 算法管理
+- 预置算法清单（按任务类型分类）
+
+**分类算法**：
+```python
+classification_algorithms = [
+    "逻辑回归",
+    "支持向量机(SVM)",
+    "随机森林",
+    "XGBoost",
+    "LightGBM",
+    "朴素贝叶斯",
+    "K近邻(KNN)",
+    "多层感知机(MLP)",
+    "梯度提升决策树(GBDT)",
+    "深度神经网络(DNN)"
+]
+```
+
+**回归算法**：
+```python
+regression_algorithms = [
+    "线性回归",
+    "岭回归",
+    "Lasso回归",
+    "弹性网络",
+    "支持向量回归(SVR)",
+    "随机森林回归",
+    "XGBoost回归",
+    "LightGBM回归",
+    "多层感知机回归"
+]
+```
+
+**聚类算法**：
+```python
+clustering_algorithms = [
+    "K均值(K-Means)",
+    "层次聚类",
+    "DBSCAN",
+    "高斯混合模型(GMM)",
+    "谱聚类"
+]
+```
+
+**时间序列**：
+```python
+timeseries_algorithms = [
+    "ARIMA",
+    "Prophet",
+    "LSTM(基础版)",
+    "GRU(基础版)"
+]
+```
+
+**降维算法**：
+```python
+dimensionality_reduction = [
+    "主成分分析(PCA)",
+    "线性判别分析(LDA)", 
+    "t-SNE",
+    "UMAP"
+]
+```
+
+**推荐算法**（新增类别）：
+```python
+recommendation_algorithms = [
+    "深度协同过滤(DeepCF)",
+    "神经矩阵分解(NeuMF)",
+    "Wide & Deep"
+]
+```
+
+### 二、算法参数配置示例
+```python
+algorithm_params = {
+    "XGBoost": {
+        "max_depth": {"type": "int", "range": [3, 10]},
+        "learning_rate": {"type": "float", "range": [0.001, 0.3]}
+    },
+    "LSTM": {
+        "hidden_units": {"type": "int", "range": [16, 128]},
+        "num_layers": {"type": "int", "range": [1, 3]}
+    },
+    "ResNet": {
+        "num_blocks": {"type": "int", "range": [2, 4]},
+        "dropout_rate": {"type": "float", "range": [0.0, 0.5]}
+    },
+    "Transformer": {
+        "num_heads": {"type": "int", "range": [2, 8]},
+        "ff_dim": {"type": "int", "range": [64, 256]}
+    }
+}
+```
+
+#### 3.2.2 训练服务
+- 必需功能
+  - 异步训练任务提交
+  - 训练进度查询
+  - 自动超参优化（HPO）
+  - 训练日志记录
+
+#### 3.2.3 预测服务
+- 接口规范
+  ```http
+  POST /api/predict
+  Content-Type: multipart/form-data
+  
+  Form Data:
+  - model_id: 已部署模型ID
+  - file: 预测数据文件（CSV格式）
+  ```
+
+---
+
+## 四、非功能需求
+### 4.1 性能指标
+| 场景                | 指标要求               |
+| ------------------- | ---------------------- |
+| 模型训练（1GB数据） | ≤30分钟（使用GPU加速） |
+| 批量预测（10万条）  | ≤1分钟                 |
+| API响应延迟         | ≤500ms                 |
+
+### 4.2 安全要求
+1. 数据安全
+   - 训练数据自动清理机制
+   - 数据库访问白名单控制
+2. 模型安全
+   - 模型文件加密存储
+   - 模型下载权限控制
+
+### 4.3 兼容性要求
+| 组件   | 版本要求 |
+| ------ | -------- |
+| Python | 3.8+     |
+| MySQL  | 5.7+     |
+| CUDA   | 11.6+    |
+
+---
+
+## 五、系统架构
+### 5.1 逻辑架构
+```mermaid
+graph TB
+    subgraph 存储层
+    A[MySQL] --> B[模型元数据]
+    C[MLflow] --> D[模型文件]
+    end
+    
+    subgraph 服务层
+    E[FastAPI] --> F[REST API]
+    G[Celery] --> H[任务队列]
+    end
+    
+    subgraph 资源层
+    I[GPU服务器] --> J[计算资源]
+    end
+```
+
+### 5.2 物理部署
+```bash
+部署拓扑：
+- 1台应用服务器（4核8G）
+- 1台GPU计算节点（NVIDIA T4 16G）
+- 1台MySQL数据库（SSD存储）
+```
+
+---
+
+## 六、接口规范
+### 6.1 训练接口
+```json
+{
+  "operation": "train",
+  "params": {
+    "algorithm": "xgboost",
+    "dataset": "/data/project001.csv",
+    "hpo": true,
+    "hpo_trials": 50
+  }
+}
+```
+
+### 6.2 预测接口
+```json
+{
+  "model_id": "model_20230820",
+  "data_format": {
+    "columns": ["feature1", "feature2"],
+    "dtypes": ["float", "int"]
+  }
+}
+```
+
+---
+
+## 七、附录
+### 7.1 术语表
+| 术语   | 解释                                      |
+| ------ | ----------------------------------------- |
+| HPO    | 超参数优化（Hyperparameter Optimization） |
+| MLflow | 机器学习生命周期管理平台                  |
+
+### 7.2 变更记录
+| 版本 | 日期       | 修改内容 |
+| ---- | ---------- | -------- |
+| 1.0  | 2023-08-20 | 初始版本 |