模型添加前的必要准备

1. 运行环境确认
   确保当前环境安装的麻薯AI版本支持模型扩展功能，通过命令行输入 mashu-ai --version 可查看当前版本号，若版本低于2.3.0，需通过官方提供的升级指令完成框架更新。

   

2. 模型文件规范
   支持的模型格式包括ONNX、TensorFlow SavedModel以及PyTorch ScriptModule，建议将模型权重文件与配置文件打包为ZIP压缩包，保持文件目录结构清晰。

   /my_custom_model  
   ├── model.onnx  
   └── config.json

3. 硬件资源评估
   根据模型参数量预估所需显存，使用 nvidia-smi 命令监测GPU利用率，若模型超过4GB显存占用，建议在配置文件中启用动态批处理功能。

   

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模型上传与部署流程
步骤1：访问模型管理界面
登录麻薯AI控制台后，导航至「模型中心」-「本地模型库」，点击右上角「导入模型」按钮，进入模型上传页面。

步骤2：配置模型参数
上传ZIP文件后，系统自动解析模型结构，需手动填写以下关键信息：

• 模型名称：使用英文与下划线组合（如text_classifier_v2）
• 推理框架：选择与模型匹配的运行时引擎
• 输入输出格式：JSON或Protobuf结构示例
• 计算优先级：设置高中低三级任务调度策略

步骤3：热部署验证
勾选「实时生效」选项，系统将在上传完成后自动创建API端点，通过内置的测试工具发送样例数据，观察返回结果是否符合预期，建议使用至少20组测试数据验证模型稳定性。

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高级配置技巧

1. 多模型串联
   在「工作流编排」模块中，可将新模型与已有模型组合成处理流水线，例如将图像识别模型与文本生成模型连接，实现「输入图片-输出描述」的端到端服务。

2. 性能优化方案

• 开启TensorRT加速：在模型配置页勾选「启用硬件加速」，系统自动转换模型格式
• 内存优化：设置max_batch_size=8与timeout=3000ms平衡吞吐量与延迟
• 分布式部署：在集群模式下勾选「跨节点负载均衡」选项

3. 监控与日志
   接入Prometheus监控体系，重点关注QPS、95百分位延迟、错误率三个指标，建议为关键模型设置阈值告警，当错误率超过1%时触发邮件通知。

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问题排查指南
场景1：模型加载失败
检查模型文件哈希值是否完整，运行sha256sum model.onnx比对上传前后结果，常见于网络传输中断导致的文件损坏。

场景2：推理结果异常
开启调试模式后重新请求API，查看日志中的输入数据预处理记录，特别注意浮点数精度问题，建议使用np.allclose()方法比对预期输出。

场景3：服务端内存泄漏
使用py-spy工具生成内存快照，排查是否存在未释放的模型实例，在Python代码中强制加入gc.collect()可缓解部分资源回收问题。

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安全合规建议

1. 模型文件上传前应进行恶意代码扫描,可使用ClamAV进行静态检测
2. 对用户上传的推理数据实施严格的输入过滤,防止注入攻击
3. 敏感领域模型建议启用「审计模式」，自动记录所有推理请求的元数据

模型扩展能力是AI平台的核心竞争力,通过规范的集成流程，开发者不仅能提升现有系统的智能化水平，更能在业务场景中快速验证创新想法，建议定期参加麻薯AI社区的技术研讨，掌握最新的模型压缩与加速技术，让定制模型发挥最大价值。