From 86ceaa600aafabcb06ca69ff72eb20a835a15d73 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: fanshuai <1141904845@qq.com> Date: Fri, 12 Sep 2025 09:27:14 +0800 Subject: [PATCH] Update README.md --- README.md | 31 ++++++++++++++----------------- 1 file changed, 14 insertions(+), 17 deletions(-) diff --git a/README.md b/README.md index 38c15b45..ff8ad431 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -40,8 +40,8 @@ ​​代码审查​​: 集成Git工作流，支持代码评审和合并 -#### 3. 📁 智能资源库 (Intelligent Resource Repository) -数据集管理系统 +#### 3. 📁 智能资源库 +##### 数据集管理系统 ​​元数据管理​​: 数据来源追踪：记录数据采集时间、来源渠道、采集方法 @@ -62,7 +62,7 @@ 变更日志：详细记录每次数据变更的内容和原因 -模型仓库与演化追踪 +##### 模型仓库与演化追踪 ​​模型元数据管理​​: 训练配置存档：完整保存训练超参数、环境配置、代码版本 @@ -84,7 +84,7 @@ 模型血缘分析：完整追溯模型从初始版本到最终版本的全过程 -镜像仓库 +##### 镜像仓库 ​​环境镜像管理​​: 基础镜像库：预配置的各种深度学习环境 @@ -93,7 +93,7 @@ 镜像版本控制：支持镜像版本管理和回滚 -代码库 +##### 代码库 ​​算法模板​​: 预置算法：分类、检测、分割、生成等常见任务模板 @@ -103,7 +103,7 @@ 可复现配置：确保代码在不同环境下的可复现性 #### 4. 🚀 模型训练与管理平台 -训练流水线 (Training Pipeline) +##### 训练流水线 ​​可视化工作流设计器​​: 拖拽式界面：直观构建复杂训练流水线 @@ -124,7 +124,7 @@ 梯度优化：梯度压缩、异步更新等分布式优化技术 -实验管理系统 (Experiment Management) +##### 实验管理系统 ​​实验追踪​​: 全量记录：超参数、环境变量、代码版本、数据版本 @@ -145,7 +145,7 @@ 数据洞察：训练数据与模型性能的关联分析 -自动机器学习 (AutoML) +##### 自动机器学习 ​​端到端自动化​​: 自动特征工程：基于遗传编程的特征自动生成和选择 @@ -166,7 +166,7 @@ 迁移学习：利用历史实验数据加速新任务优化 -主动学习系统 (Active Learning) +##### 主动学习系统 ​​智能样本选择​​: 不确定性采样：选择模型最不确定的样本进行标注 @@ -187,7 +187,7 @@ 效果评估：自动评估主动学习策略的有效性 -超参数寻优 (Hyperparameter Optimization) +##### 超参数寻优 ​​多策略优化​​: 网格搜索： exhaustive搜索，适合小参数空间 @@ -257,14 +257,14 @@ A/B测试 智能推荐：基于效果数据自动推荐最优版本 ### 🏗️ 系统架构 -前端架构 +#### 前端架构 ​​微前端架构​​: 各功能模块独立开发部署 ​​响应式设计​​: 支持桌面端和移动端访问 ​​实时更新​​: WebSocket实现实时状态更新 -后端架构 +#### 后端架构 ​​微服务架构​​: 标注服务、训练服务、部署服务等独立微服务 @@ -273,7 +273,7 @@ A/B测试 容错和熔断机制 -​​工作流引擎​​: +#### ​​工作流引擎​​: 基于Argo Workflows的训练流水线 @@ -281,7 +281,7 @@ A/B测试 工作流版本控制和模板化 -资源管理 +#### 资源管理 ​​GPU资源池​​: 共享GPU计算资源 ​​弹性配额​​: 按需分配计算资源 @@ -308,9 +308,6 @@ kubectl create -f k8s-3nacos.yaml step4: 安装服务 kubectl create -f *.yaml ``` - - - ### 📝 贡献指南 我们欢迎社区贡献，欢迎提交PR参与开发。