增加开源技术栈

doc/ml_platform_spec.md

@@ -27,6 +27,24 @@
 | 模型管理 | MLflow         |
 | 超参优化 | Optuna         |
 
+### 1.2 技术栈扩展
+| 功能领域     | 开源库       | 版本  | 用途说明         |
+| ------------ | ------------ | ----- | ---------------- |
+| **基础框架** | Python       | 3.8+  | 主开发语言       |
+|              | FastAPI      | 0.88+ | REST API开发     |
+| **数据处理** | Pandas       | 1.5+  | 数据操作与分析   |
+|              | NumPy        | 1.23+ | 数值计算基础     |
+| **传统ML**   | Scikit-learn | 1.2+  | 经典机器学习算法 |
+|              | XGBoost      | 1.7+  | 梯度提升树模型   |
+|              | LightGBM     | 3.3+  | 高效梯度提升框架 |
+| **深度学习** | PyTorch      | 2.0+  | 神经网络框架     |
+|              | Transformers | 4.28+ | 预训练模型库     |
+| **时序分析** | Prophet      | 1.1+  | 时间序列预测     |
+| **优化调参** | Optuna       | 3.1+  | 超参数优化框架   |
+| **可视化**   | Matplotlib   | 3.7+  | 基础可视化       |
+|              | Plotly       | 5.14+ | 交互式可视化     |
+| **模型解释** | SHAP         | 0.42+ | 模型可解释性分析 |
+
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 ## 2. 系统架构
@@ -390,6 +408,12 @@ Response:
    - 特征漂移检测（PSI指标）
    - 模型性能衰减报警
 
+### 6.7 依赖管理规范
+1. **版本锁定**：使用`pip-tools`固定依赖版本
+2. **许可证审查**：确保所有库符合BSD/MIT/Apache许可证
+3. **离线打包**：通过`pip download`生成离线安装包
+4. **依赖隔离**：使用虚拟环境（venv/conda）
+
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 ## 附录