我们的方法
同一支团队负责范围界定、执行与复测，结论以证据而非清单交付。
01
数据集与模型同受版本控制
每次训练可追溯到数据集版本、代码与参数，结果可复现。
02
流水线从最小可用开始
先打通训练、评估、部署的自动化主路径，特征平台与高级功能在主路径稳定后补充。
03
监控指标在上线前定义
数据漂移、预测漂移与业务指标的阈值在部署前确定，上线即监控。
交付物
01
训练数据治理与标注体系
数据集版本管理、标注规范与质检流程、标注平台配置。
02
MLOps 平台
特征平台、实验跟踪、模型注册、CI/CD/CT 流水线。
03
监控与运维手册
漂移检测、告警、算力调度策略与运维流程。
交付方式
四个阶段，每个阶段有明确的输入、输出与客户侧确认点。
01第 1–2 周
现状评估
现有模型、数据流程、工具链与痛点。
02第 3–4 周
平台设计
架构、工具选型、流水线设计。
032–3 个月
建设与迁移
平台搭建、首批模型接入流水线。
04第 4 个月
运营交接
监控上线、运维培训、文档交付。
Kubernetes 或等效的容器编排、对象存储、代码仓库与 CI 工具。可在公有云或私有环境部署，支持国产 GPU 与信创环境。