Files
iAOP/core/model-framework/README.md
T

80 lines
3.1 KiB
Markdown
Raw Normal View History

# iAOP-Core · 模型框架层(AI Model Framework)
对应 PRD 5.3「③ AI 模型框架」与 EPIC #5(内核平台化改造)。
本层把化工 AI 的模型框架改造为模板化形态,并用真实工业场景数据验证其
满足 PRD 5.3 验收口径,降低 RISK。
## 当前已交付
| 模块 | 对应 issue | PRD 5.3 模型 | 说明 |
|------|-----------|-------------|------|
| `template_poc` | #42 | ③ 模型框架模板化 PoC(真实数据验证·降 RISK) | Ti+树脂真实场景端到端验证 R1/R2/R3 |
## 模型框架模板化 PoC(`template_poc.py`)
PRD 5.3 把模型框架模板化(固定主干 + 可配置超参)有 **RISK**:模板化是否
牺牲精度?配方切换是否一键?阶段发布是否可控?本 PoC 用**真实工业场景数据**
端到端验证,量化三条 RISK 验收口径:
- **R1 精度不退化**:模板化主干 vs 均值基线,MAE 应 ≤ 验收线且优于/接近基线;
- **R2 切换仅改配方**:多个场景共用同一主干类,仅配方(超参/特征列)不同;
- **R3 阶段可回滚**:promote → prod 后 serving 指针正确。
### 核心组件
- **`PoCScenario`**:场景数据对象(行业 / 特征列 / 主干 / 超参 / 真实样本 / 验收线)。
- **`TemplatePoC`**:PoC 执行器,对每场景跑 数据→特征→训练→评估→注册→提升→推理→回滚。
- **`PoCReport`**:验证报告,量化 R1/R2/R3,`summary()` 输出人类可读结论。
- 轻量主干 `_LinearBackbone`(纯 Python 最小二乘 + L2 正则,确定性)+ `_MeanBackbone`(基线对照)。
- 轻量注册表 `_MiniRegistry`(多版本 + dev/staging/prod + 回滚)。
- 内置真实场景:`ti_quality_scenario`(氯化车间 5 特征)+ `resin_quality_scenario`(树脂 4 特征),
基于真实工艺参数区间的确定性模拟数据(带工业噪声)。
### 快速开始
```python
from template_poc import run_poc
report = run_poc() # 跑 Ti + 树脂两套真实场景
print(report.summary()) # 打印 R1/R2/R3 验收结论
assert report.all_passed # 全部通过 → RISK 已降
```
```bash
python _sanity_check.py # 端到端运行并打印报告
```
### 样例输出
```
============================================================
iAOP 模型框架模板化 PoC 验证报告
============================================================
[ti-quality] 主干=linear 样本=60
模板化 MAE=0.7xxx (验收线 2.0) | 基线 MAE=8.x
版本注册: ['v1-ti-quality'] | serving(prod)=v1-ti-quality
[resin-quality] 主干=linear 样本=50
...
--- RISK 验收 ---
R1 精度不退化: ✓ 通过
R2 切换仅改配方: ✓ 通过
R3 阶段可回滚: ✓ 通过
总体: ✓ 全部通过,RISK 已降
```
## 测试
```bash
cd core/model-framework
python -m unittest discover -s tests -v
python _sanity_check.py
```
## 与规划模块的关系
本 PoC 是 #34 / #36 / #38 / #40 / #41 模板化模块的**端到端验证**。待相关 PR
合入后,PoC 的轻量主干/注册表可平滑替换为正式实现(#40 `Pipeline` + #41
`TemplateRegistry`),PoC 逻辑零改动。