AI系统生命周期
数据收集与准备：采集原始数据，数据清洗，数据标注，数据增强，特征工程
模型训练：选择算法，配置超参数，模型训练，交叉验证
模型评估：离线评估（准确率等指标），A/B测试，人工评估
模型部署：模型序列化，服务化部署，API封装，负载均衡
模型监控：性能监控，数据漂移检测，告警
模型迭代：根据线上反馈收集数据，重新训练，灰度发布
每个阶段都需要测试
python基础
变量与数据类型
A='sd' #字符串
B=9.01 #浮点型
C=100 #整数
D=True #布尔值
labels=['agy','25.1'] #列表（可变）
config={'A':1.0bc} #字典
scores=(0.9,0.8,0.7) #元组（不可变）
uinque={1,2,3} #集合（去重）
条件与循环
# 条件判断 if accuracy > 0.9: print('模型达标') elif accuracy > 0.8: print('模型基本达标') else: print('模型需要优化') # 列表推导式(Pythonic写法) passed = [s for s in scores if s > 0.8] # 字典推导式 result_map = {k: v > 0.9 for k, v in results.items()}函数与类
# 函数定义 def evaluate_model(predictions, labels, threshold=0.5): correct = sum(1 for p, l in zip(predictions, labels) if (p >= threshold) == l) return correct / len(labels) # 类定义 class TestCase: def __init__(self, input_data, expected): self.input_data = input_data self.expected = expected def run(self, model): result = model.predict(self.input_data) return self.validate(result) def validate(self, result): return result == self.expected
