75%
50%
80%
2%
| 风险ID | 风险类别 | 风险描述 | 风险等级 | 数据来源 | 发现时间 | 状态 | 责任人 | 备注 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 模型风险 | 模型预测准确率下降 | 高 | 监控系统 | 2024-01-01 | 待处理 | 张三 | 需要重新训练模型 |
| 2 | 数据风险 | 数据源API连接不稳定 | 中 | 数据采集系统 | 2024-01-02 | 已确认 | 李四 | 检查API连接 |
| 3 | 计算资源风险 | 弹性计算平台资源调度问题 | 中 | 资源调度系统 | 2024-01-03 | 待处理 | 王五 | 需要调整资源分配 |
| 4 | 算法风险 | 模型压缩导致精度下降 | 高 | 模型压缩工具 | 2024-01-04 | 已确认 | 赵六 | 调整压缩参数 |
| 告警ID | 指标名称 | 指标值 | 告警级别 | 告警时间 | 状态 |
|---|---|---|---|---|---|
| 101 | GPU利用率 | 95% | 高 | 2024-01-05 10:00:00 | 待处理 |
| 102 | 模型训练时间 | 2小时 | 中 | 2024-01-05 10:30:00 | 已确认 |
| 可能性 | 影响 | 风险等级 | 风险数量 |
|---|---|---|---|
| 高 | 高 | 高 | 5 |
| 中 | 中 | 中 | 3 |
| 低 | 低 | 低 | 2 |
| 措施ID | 风险ID | 管控措施 | 负责人 | 开始时间 | 预计完成时间 | 实际完成时间 | 状态 | 进展 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 201 | 1 | 重新训练模型 | 张三 | 2024-01-06 | 2024-01-08 | 2024-01-07 | 已完成 | 100% |
| 202 | 2 | 检查API连接 | 李四 | 2024-01-06 | 2024-01-07 | 2024-01-07 | 已完成 | 100% |
数据准备： 收集、清洗、转换、增强用于模型训练的数据，确保数据质量和格式符合要求。
弹性资源申请： 根据模型复杂度、数据量和训练时间，动态申请所需的计算资源（CPU、GPU、内存等）。
分布式训练配置： 配置分布式训练环境，包括节点数量、通信方式、数据分发策略等。
模型加载： 加载预训练模型或初始化模型参数。
训练循环： 执行训练循环，包括前向传播、计算损失、反向传播、更新参数等步骤。
模型压缩： 采用量化、剪枝、知识蒸馏等模型压缩技术，降低模型复杂度。
多GPU并行训练： 配置多GPU并行训练，加速模型训练过程。
模型评估： 使用验证数据集评估模型性能，包括准确率、召回率、F1值等指标。
模型保存： 保存训练好的模型参数和结构。
日志记录： 记录训练过程中的关键信息，包括损失值、学习率、GPU利用率等。
监控与告警： 实时监控训练过程，当出现异常情况（如资源不足、精度下降）时发出告警。
弹性资源释放： 训练完成后，释放不再需要的计算资源，降低成本。