4.1 KiB
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机器学习平台开发计划
一、开发阶段划分
Phase 1: 基础设施搭建 (2周)
-
环境配置
- Python虚拟环境搭建
- 依赖库安装与版本确认
- GPU环境配置
- Docker环境准备
-
项目结构搭建
- 代码仓库初始化
- 项目目录结构设计
- 配置文件模板创建
- 日志系统搭建
Phase 2: 核心模块开发 (4周)
-
数据处理模块 (1周)
- 数据读取接口实现
- 数据预处理流水线
- 数据清洗功能
- 特征工程工具
- 数据版本控制实现
-
模型训练模块 (2周)
- 算法注册表实现
- 模型工厂开发
- 训练流程管理
- 超参数优化
- 分布式训练支持
-
模型管理模块 (1周)
- MLflow集成
- 模型版本控制
- 模型存储管理
- 模型加载服务
Phase 3: API与服务开发 (3周)
-
FastAPI后端服务 (1周)
- API路由设计
- 请求/响应模型
- 异步处理支持
- API文档生成
-
任务队列系统 (1周)
- Celery配置
- 任务定义
- 结果回调
- 错误处理
-
监控系统 (1周)
- 资源监控
- 训练监控
- 告警系统
- 日志聚合
Phase 4: 安全与部署 (2周)
-
安全实现 (1周)
- 数据加密
- 访问控制
- 认证授权
- 安全审计
-
部署配置 (1周)
- Docker镜像构建
- 容器编排
- 资源限制
- 环境变量管理
二、测试计划
1. 单元测试 (贯穿整个开发过程)
- 数据处理模块测试
- 模型训练模块测试
- API接口测试
- 安全功能测试
2. 集成测试 (Phase 4)
- 模块间集成测试
- 端到端流程测试
- 性能测试
- 负载测试
3. 验收测试
- 功能验收测试
- 性能指标验收
- 安全要求验收
- 文档完整性检查
三、关键里程碑
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Week 2: 基础设施就绪
- 完成环境搭建
- 项目框架可运行
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Week 6: 核心功能完成
- 数据处理流程可用
- 模型训练流程可用
- 模型管理功能可用
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Week 9: 服务层就绪
- API服务可用
- 任务系统可用
- 监控系统可用
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Week 11: 系统完整交付
- 安全措施到位
- 部署配置完成
- 文档齐全
四、风险管理
1. 技术风险
- GPU资源不足: 预先评估需求，合理分配资源
- 依赖版本冲突: 建立依赖管理策略
- 性能瓶颈: 进行早期性能测试
2. 进度风险
- 需求变更: 采用敏捷开发方法，保持沟通
- 技术难点: 预留缓冲时间，及时调整计划
- 人员变动: 做好知识沉淀和文档管理
五、质量保证
1. 代码质量
- 遵循PEP 8规范
- 代码审查机制
- 持续集成/持续部署
2. 文档要求
- 详细的API文档
- 完整的部署文档
- 用户使用手册
- 开发者文档
3. 性能指标
- 训练任务响应时间 < 1s
- 预测服务延迟 < 500ms
- CPU/GPU利用率 < 80%
- 内存使用率 < 70%
六、团队分工
1. 核心开发团队
- 2名后端工程师: 负责API和服务开发
- 2名机器学习工程师: 负责算法和训练流程
- 1名DevOps工程师: 负责部署和监控
2. 支持团队
- 1名产品经理: 需求管理和进度跟踪
- 1名测试工程师: 测试用例设计和执行
- 1名技术文档工程师: 文档编写和维护
七、评审和汇报机制
1. 日常同步
- 每日站会: 15分钟
- 周进度汇报: 1小时
- 代码审查: 随时进行
2. 阶段评审
- Phase结束评审会
- 里程碑达成评审
- 系统验收评审
八、交付物清单
1. 代码交付
- 源代码仓库
- 单元测试用例
- 部署脚本
- 配置文件模板
2. 文档交付
- 系统设计文档
- API文档
- 部署文档
- 用户手册
- 开发者指南
3. 环境交付
- 开发环境配置
- 测试环境部署
- 生产环境部署
- 监控系统配置