AI模型开发全流程笔记

一、训练数据准备阶段

1. 数据采集标准

   • 格式要求：严格QA对形式（1问1答）

   • 数量基准：

     • 基础量：500组QA对

     • 优化量：800-1000组QA对

   • 内容规范：

     • 聚焦单一业务节点（如售后场景）

     • 移除PII敏感信息（身份证/手机号等）

2. 数据来源矩阵

   

3. 质量管控要点

   • 多样性：覆盖不同表达方式（同义问法）

   • 平衡性：问题类型/难度均匀分布

   • 合规性：通过敏感词过滤工具检查

二、数据处理流程

1. 清洗增强步骤

   # 伪代码示例
   def data_processing(raw_data):# 去重cleaned = remove_duplicates(raw_data) # 缺失值处理filled = handle_missing_values(cleaned)# 增强（同义词替换）augmented = synonym_replacement(filled)return version_control(augmented)

2. 版本管理策略

   • 保留历史版本用于AB测试

   • 命名规范：v1.0_20240520（版本_日期）

三、模型调优方案

1. 训练模式对比

   类型	耗时	过拟合风险	适用场景
   全参训练	高	高	追求极致性能
   高效训练	低	中	快速原型开发

2. 核心参数配置

   • 学习率：建议从0.001开始试调

   • Batch Size：常规选择16/32/64

   • 混合训练：4:1（业务数据:通用数据）

3. 监控指标

   • 损失函数曲线（应持续下降）

   • 验证集准确率（关注提升趋势）

四、部署与评测

1. 云服务选择

   • 国内：阿里云PAI/百度BML

   • 国际：AWS SageMaker

2. 评测集构建

   • 需包含未见过的测试问题

   • 建议占比：总数据量20%

3. API对接准备

   # 测试接口示例
   curl -X POST https://api.example.com/predict \
   -H "Content-Type: application/json" \
   -d '{"question":"退货政策是什么"}'

五、避坑指南

1. 常见问题处理

   • 过拟合：增加Dropout层/早停机制

   • 低准确率：检查数据标注一致性

2. 效率优化技巧

   • 使用Hugging Face Datasets库加速处理

   • 对高频问题实施缓存机制