AI建模需四步：数据准备（清洗、标注、分层划分）、模型选择（预训练+微调）、训练验证（监控指标、调参、早停）、部署迭代（保存推理、反馈闭环）。
数据准备：清洗、标注与划分
训练AI模型的第一步是拿到干净、有代表性的数据。原始数据常含缺失值、异常值或格式混乱内容，需用Pandas做基础清洗：去重、填充空值、统一编码（如UTF-8）、过滤无效样本。图像类数据还需标准化尺寸、归一化像素值（如除以255）；文本类要分词、去停用词、处理大小写和特殊符号。
标注质量直接影响模型上限。分类任务需确保每个样本有唯一且准确的标签；目标检测需提供带坐标的边界框（常用COCO或YOLO格式）；语义分割则需逐像素标注。建议抽样复核10%标注结果，避免系统性偏差。
按常规比例划分数据集：70%训练集、15%验证集、15%测试集。注意按类别分层抽样，防止某类在某个集合中完全缺失。时间序列或用户行为类数据建议按时间切分（如用前80%时间数据训练），避免未来信息泄露。
模型选择与搭建：从预训练到微调
不建议从零训练大模型。优先选适配任务的预训练模型：图像用ResNet、ViT或YOLO系列；NLP任务用BERT、RoBERTa或Phi-3等轻量开源模型；语音识别可考虑Wav2Vec2。Hugging Face Transformers和Torchvision提供了大量即用接口。
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根据任务微调结构：分类任务通常替换最后全连接层并调整输出维度；目标检测需适配Head部分（如YOLOv8的Detect层）；文本生成任务要保留Decoder并设置合适的max_length和pad_token_id。
代码示例（PyTorch + Hugging Face）：
from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-chinese", num_labels=3)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-chinese")
训练与验证：监控、调参与早停
使用DataLoader加载批次数据，搭配AdamW优化器和线性学习率预热策略。关键监控指标包括：训练损失下降趋势、验证准确率/召回率/F1、是否过拟合（验证指标停滞或下降而训练损失持续降）。
常见调参动作：
- 学习率：初始设为2e-5～5e-5，用学习率查找器（lr_find）定位最优区间
- Batch size：显存允许下尽量增大（如16/32），但需同步调整学习率（线性缩放规则）
- Epochs：配合早停机制（patience=3～5），当验证指标连续若干轮未提升即终止
- 正则化：Dropout率设0.1～0.3，或加入Weight Decay（1e-2～1e-4）
部署与迭代：保存、推理与反馈闭环
训练完成后，用torch.save()保存模型权重与tokenizer（NLP）或transforms（CV），或导出为ONNX格式提升跨平台兼容性。推理时禁用梯度（torch.no_grad()）并启用eval模式，避免BN/Dropout干扰。
上线后必须收集真实场景预测结果与用户反馈（如“这个分类错了”、“响应太慢”）。将误判样本回流至数据集，定期重训模型——这才是完整闭环。建议用MLflow或Weights & Biases记录每次实验的超参、指标与模型版本，便于回溯对比。
小团队可用Flask/FastAPI封装简单API，Docker打包环境，Nginx做反向代理；高并发场景建议转TensorRT加速或用vLLM服务大语言模型。
