# 模型名称
## 功能描述
- 主要用途：文本情感分析
- 支持语言：中文
- 输入格式：文本字符串
- 输出格式：情感标签（正面/负面/中性）

## 技术细节
- 框架：PyTorch
- 预训练模型：BERT-base-chinese
- 模型大小：110M
- 推理速度：100ms/句

## 使用示例

    ```python
    from transformers import pipeline
    classifier = pipeline("sentiment-analysis", model="username/bert-chinese-sentiment")
    result = classifier("这个产品非常好用！")
    ```

## 注意事项

- 仅支持中文文本
- 建议输入长度不超过512字符
- 需要安装 transformers 库

# model-config.yaml
model-name: bert-chinese-sentiment
version: 1.0.0
framework: pytorch
task: text-classification
tags:
  - chinese
  - sentiment-analysis
  - bert
  - nlp

dependencies:
  - torch>=1.9.0
  - transformers>=4.20.0
  - numpy>=1.21.0

model-info:
  architecture: bert-base-chinese
  parameters: 110M
  max-input-length: 512
  
performance:
  inference-time: 100ms
  accuracy: 0.92
  f1-score: 0.91

usage-examples:
  - input: "这个产品非常好用！"
    output: "正面"
  - input: "质量太差了"
    output: "负面"

# 小版本更新
git tag v1.0.1
git push origin v1.0.1

# 功能更新
git tag v1.1.0
git push origin v1.1.0

# 重大更新
git tag v2.0.0
git push origin v2.0.0

# 更新日志

## [1.1.0] - 2024-01-15
### 新增
- 支持批量推理
- 添加模型量化版本
- 优化推理速度

### 修复
- 修复长文本处理问题
- 解决内存泄漏问题

### 变更
- 更新依赖库版本
- 优化模型结构

## [1.0.1] - 2024-01-01
### 修复
- 修复输入验证问题
- 解决编码问题

# 小版本更新
git tag v1.0.1
git push origin v1.0.1

# 功能更新
git tag v1.1.0
git push origin v1.1.0

# 重大更新
git tag v2.0.0
git push origin v2.0.0

# 更新日志

## [1.1.0] - 2024-01-15
### 新增
- 支持批量推理
- 添加模型量化版本
- 优化推理速度

### 修复
- 修复长文本处理问题
- 解决内存泄漏问题

### 变更
- 更新依赖库版本
- 优化模型结构

## [1.0.1] - 2024-01-01
### 修复
- 修复输入验证问题
- 解决编码问题

dataset-name/
├── README.md
├── data/
│   ├── train/
│   ├── validation/
│   └── test/
├── metadata.json
├── schema.json
└── examples/
    ├── sample1.jpg
    ├── sample2.jpg
    └── sample3.jpg

{
  "name": "chinese-text-classification",
  "version": "1.0.0",
  "description": "中文文本分类数据集",
  "license": "MIT",
  "creator": "username",
  "created_date": "2024-01-01",
  "last_updated": "2024-01-15",
  
  "statistics": {
    "total_samples": 10000,
    "train_samples": 8000,
    "validation_samples": 1000,
    "test_samples": 1000,
    "classes": 5
  },
  
  "format": {
    "input_type": "text",
    "output_type": "label",
    "encoding": "utf-8"
  },
  
  "quality_metrics": {
    "completeness": 0.98,
    "consistency": 0.95,
    "accuracy": 0.92
  }
}

# 数据质量检查脚本
import pandas as pd
import numpy as np
from typing import Dict, List

def check_data_quality(data: pd.DataFrame) -> Dict[str, float]:
    """检查数据质量"""
    quality_metrics = {}
    
    # 完整性检查
    quality_metrics['completeness'] = 1 - data.isnull().sum().sum() / (data.shape[0] * data.shape[1])
    
    # 一致性检查
    quality_metrics['consistency'] = check_data_consistency(data)
    
    # 准确性检查
    quality_metrics['accuracy'] = check_data_accuracy(data)
    
    return quality_metrics

def check_data_consistency(data: pd.DataFrame) -> float:
    """检查数据一致性"""
    # 实现一致性检查逻辑
    pass

def check_data_accuracy(data: pd.DataFrame) -> float:
    """检查数据准确性"""
    # 实现准确性检查逻辑
    pass

# 数据集名称

## 概述
简要描述数据集的内容、用途和特点。

## 数据来源
说明数据的来源、收集方法和时间。

## 数据格式
详细描述数据的格式、结构和字段说明。

## 使用说明
提供数据加载、预处理和使用的示例代码。

## 质量评估
说明数据质量评估结果和注意事项。

## 许可证
说明数据的使用许可和限制。

## 引用
如果数据集来自研究论文，请提供引用信息。

## 联系方式
提供数据集维护者的联系方式。

# app.py
from flask import Flask, request, jsonify
from modules.preprocessor import DataPreprocessor
from modules.model import ModelWrapper
from modules.postprocessor import ResultPostprocessor

app = Flask(__name__)

# 初始化组件
preprocessor = DataPreprocessor()
model = ModelWrapper()
postprocessor = ResultPostprocessor()

@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
    try:
        # 数据预处理
        input_data = request.json
        processed_data = preprocessor.process(input_data)
        
        # 模型推理
        raw_result = model.predict(processed_data)
        
        # 结果后处理
        final_result = postprocessor.process(raw_result)
        
        return jsonify({
            'success': True,
            'result': final_result
        })
    except Exception as e:
        return jsonify({
            'success': False,
            'error': str(e)
        }), 400

if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0', port=8080)

# app.yaml
name: text-classification-app
version: 1.0.0
description: 文本分类应用

runtime: python3.9
entrypoint: app:app

env_variables:
  MODEL_PATH: /app/models/model.pkl
  MAX_INPUT_LENGTH: 512
  BATCH_SIZE: 32

resources:
  cpu: 2
  memory: 4Gi
  gpu: 1

dependencies:
  - flask==2.3.0
  - torch==2.0.0
  - transformers==4.30.0

health_check:
  path: /health
  interval: 30s
  timeout: 10s
  retries: 3

import functools
import redis
import pickle

# Redis 缓存装饰器
def cache_result(expire_time=3600):
    def decorator(func):
        @functools.wraps(func)
        def wrapper(*args, **kwargs):
            # 生成缓存键
            cache_key = f"{func.__name__}:{hash(str(args) + str(kwargs))}"
            
            # 尝试从缓存获取
            cached_result = redis_client.get(cache_key)
            if cached_result:
                return pickle.loads(cached_result)
            
            # 执行函数并缓存结果
            result = func(*args, **kwargs)
            redis_client.setex(cache_key, expire_time, pickle.dumps(result))
            
            return result
        return wrapper
    return decorator

@cache_result(expire_time=1800)
def expensive_computation(input_data):
    # 耗时的计算逻辑
    pass

import asyncio
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import aiohttp

class AsyncModelService:
    def __init__(self):
        self.executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=4)
    
    async def batch_predict(self, input_list):
        """异步批量预测"""
        tasks = []
        for input_data in input_list:
            task = asyncio.create_task(self.predict_single(input_data))
            tasks.append(task)
        
        results = await asyncio.gather(*tasks)
        return results
    
    async def predict_single(self, input_data):
        """单个预测任务"""
        loop = asyncio.get_event_loop()
        result = await loop.run_in_executor(
            self.executor, 
            self._predict, 
            input_data
        )
        return result
    
    def _predict(self, input_data):
        """实际的预测逻辑"""
        # 模型推理代码
        pass

# 1. 导入和配置
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 设置显示选项
pd.set_option('display.max_columns', None)
plt.style.use('seaborn-v0_8')

# 2. 数据加载
@load_data
def load_dataset():
    """加载数据集"""
    data = pd.read_csv('dataset.csv')
    print(f"数据集形状: {data.shape}")
    return data

# 3. 数据探索
def explore_data(data):
    """数据探索分析"""
    print("数据基本信息:")
    print(data.info())
    
    print("\n数据统计摘要:")
    print(data.describe())
    
    print("\n缺失值统计:")
    print(data.isnull().sum())

# 4. 数据预处理
def preprocess_data(data):
    """数据预处理"""
    # 处理缺失值
    data = data.fillna(data.median())
    
    # 特征工程
    data['feature_new'] = data['feature1'] * data['feature2']
    
    return data

# 5. 模型训练
def train_model(X, y):
    """模型训练"""
    from sklearn.model_selection import train_test_split
    from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
    
    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
        X, y, test_size=0.2, random_state=42
    )
    
    model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
    model.fit(X_train, y_train)
    
    return model, X_test, y_test

# 6. 结果评估
def evaluate_model(model, X_test, y_test):
    """模型评估"""
    from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix
    
    y_pred = model.predict(X_test)
    
    print("分类报告:")
    print(classification_report(y_test, y_pred))
    
    # 绘制混淆矩阵
    plt.figure(figsize=(8, 6))
    sns.heatmap(confusion_matrix(y_test, y_pred), annot=True, fmt='d')
    plt.title('混淆矩阵')
    plt.show()

class DataProcessor:
    """数据处理类"""
    
    def __init__(self, config):
        self.config = config
        self.data = None
    
    def load(self, file_path):
        """加载数据"""
        if file_path.endswith('.csv'):
            self.data = pd.read_csv(file_path)
        elif file_path.endswith('.json'):
            self.data = pd.read_json(file_path)
        else:
            raise ValueError("不支持的文件格式")
        
        return self.data
    
    def clean(self):
        """数据清洗"""
        if self.data is None:
            raise ValueError("请先加载数据")
        
        # 删除重复行
        self.data = self.data.drop_duplicates()
        
        # 处理缺失值
        self.data = self.data.fillna(self.config.get('fill_method', 'median'))
        
        return self.data
    
    def transform(self):
        """数据转换"""
        if self.data is None:
            raise ValueError("请先加载数据")
        
        # 特征工程
        for feature in self.config.get('features', []):
            if feature['type'] == 'categorical':
                self.data = pd.get_dummies(self.data, columns=[feature['name']])
            elif feature['type'] == 'numerical':
                self.data[feature['name']] = pd.to_numeric(self.data[feature['name']])
        
        return self.data

# 使用示例
config = {
    'fill_method': 'mean',
    'features': [
        {'name': 'category', 'type': 'categorical'},
        {'name': 'price', 'type': 'numerical'}
    ]
}

processor = DataProcessor(config)
data = processor.load('data.csv').clean().transform()

import mlflow
import os

# 设置 MLflow
mlflow.set_tracking_uri("sqlite:///mlflow.db")
mlflow.set_experiment("文本分类实验")

def run_experiment(params):
    """运行实验"""
    with mlflow.start_run():
        # 记录参数
        mlflow.log_params(params)
        
        # 训练模型
        model = train_model_with_params(params)
        
        # 评估模型
        metrics = evaluate_model(model)
        
        # 记录指标
        mlflow.log_metrics(metrics)
        
        # 保存模型
        mlflow.sklearn.log_model(model, "model")
        
        # 记录数据版本
        mlflow.log_artifact("data.csv")
        
        return model, metrics

# 实验参数
experiment_params = [
    {'model': 'random_forest', 'n_estimators': 100},
    {'model': 'random_forest', 'n_estimators': 200},
    {'model': 'xgboost', 'n_estimators': 100}
]

# 运行实验
results = []
for params in experiment_params:
    model, metrics = run_experiment(params)
    results.append({'params': params, 'metrics': metrics})

# 比较结果
results_df = pd.DataFrame(results)
print(results_df)

# 保存检查点
def save_checkpoint(notebook, name, description=""):
    """保存检查点"""
    checkpoint = {
        'name': name,
        'description': description,
        'timestamp': pd.Timestamp.now(),
        'variables': notebook.user_ns.copy(),
        'outputs': notebook.cell_outputs.copy()
    }
    
    # 保存到文件
    checkpoint_file = f"checkpoints/{name}.pkl"
    os.makedirs("checkpoints", exist_ok=True)
    
    with open(checkpoint_file, 'wb') as f:
        pickle.dump(checkpoint, f)
    
    print(f"检查点已保存: {checkpoint_file}")

# 恢复检查点
def restore_checkpoint(notebook, name):
    """恢复检查点"""
    checkpoint_file = f"checkpoints/{name}.pkl"
    
    if not os.path.exists(checkpoint_file):
        print(f"检查点不存在: {checkpoint_file}")
        return False
    
    with open(checkpoint_file, 'rb') as f:
        checkpoint = pickle.load(f)
    
    # 恢复变量
    notebook.user_ns.update(checkpoint['variables'])
    
    print(f"检查点已恢复: {name}")
    print(f"描述: {checkpoint['description']}")
    print(f"时间: {checkpoint['timestamp']}")
    
    return True

# 代码风格指南
"""
代码风格规范：
1. 使用有意义的变量名和函数名
2. 添加适当的注释和文档字符串
3. 遵循 PEP 8 代码风格
4. 使用类型提示
5. 编写单元测试
"""

from typing import List, Dict, Optional, Union
import numpy as np
import pandas as pd

def process_text_data(
    text_list: List[str],
    max_length: int = 512,
    tokenizer: Optional[object] = None
) -> Dict[str, np.ndarray]:
    """
    处理文本数据
    
    Args:
        text_list: 文本列表
        max_length: 最大长度
        tokenizer: 分词器对象
    
    Returns:
        包含处理后数据的字典
    
    Raises:
        ValueError: 当输入参数无效时
    """
    if not text_list:
        raise ValueError("文本列表不能为空")
    
    # 处理逻辑
    processed_data = {}
    
    return processed_data

# 分支管理策略
# main: 主分支，保持稳定
# develop: 开发分支，集成功能
# feature/*: 功能分支，开发新功能
# hotfix/*: 热修复分支，修复紧急问题

# 创建功能分支
git checkout -b feature/text-classification

# 开发完成后提交
git add .
git commit -m "feat: 添加文本分类功能

- 实现基础文本分类模型
- 添加数据预处理功能
- 集成评估指标"

# 推送到远程
git push origin feature/text-classification

# 创建合并请求
# 在 GitLab/GitHub 上创建 MR/PR

project/
├── README.md
├── docs/
│   ├── api/
│   ├── user-guide/
│   └── development/
├── examples/
├── tests/
└── requirements.txt

# 文档标题

## 概述
简要描述功能或模块的用途。

## 功能特性
- 特性1：描述
- 特性2：描述

## 使用方法
提供详细的使用说明和示例代码。

## API 参考
详细说明 API 接口和参数。

## 注意事项
说明使用时的注意事项和限制。

## 常见问题
列出常见问题和解决方案。

## 更新日志
记录版本更新信息。

# 环境变量管理
import os
from dotenv import load_dotenv

# 加载环境变量
load_dotenv()

# 获取敏感配置
API_KEY = os.getenv('API_KEY')
DATABASE_URL = os.getenv('DATABASE_URL')

# 验证配置
if not API_KEY:
    raise ValueError("API_KEY 环境变量未设置")

# .env 文件（不要提交到版本控制）
API_KEY=your_api_key_here
DATABASE_URL=your_database_url_here

from pydantic import BaseModel, validator
from typing import List

class InputData(BaseModel):
    """输入数据模型"""
    text: str
    max_length: int = 512
    
    @validator('text')
    def validate_text(cls, v):
        if not v or len(v.strip()) == 0:
            raise ValueError('文本不能为空')
        if len(v) > 10000:
            raise ValueError('文本长度不能超过10000字符')
        return v.strip()
    
    @validator('max_length')
    def validate_max_length(cls, v):
        if v <= 0 or v > 10000:
            raise ValueError('最大长度必须在1-10000之间')
        return v

# 使用验证
try:
    data = InputData(text="测试文本", max_length=100)
    print("数据验证通过")
except ValueError as e:
    print(f"数据验证失败: {e}")

from functools import wraps
from flask import request, jsonify

def require_auth(f):
    """身份验证装饰器"""
    @wraps(f)
    def decorated_function(*args, **kwargs):
        token = request.headers.get('Authorization')
        
        if not token:
            return jsonify({'error': '缺少认证令牌'}), 401
        
        if not validate_token(token):
            return jsonify({'error': '无效的认证令牌'}), 401
        
        return f(*args, **kwargs)
    return decorated_function

def require_role(role):
    """角色验证装饰器"""
    def decorator(f):
        @wraps(f)
        def decorated_function(*args, **kwargs):
            user_role = get_user_role(request.headers.get('Authorization'))
            
            if user_role != role:
                return jsonify({'error': '权限不足'}), 403
            
            return f(*args, **kwargs)
        return decorated_function
    return decorator

# 使用示例
@app.route('/admin', methods=['GET'])
@require_auth
@require_role('admin')
def admin_panel():
    return jsonify({'message': '欢迎访问管理面板'})

import psutil
import time
from datetime import datetime

class PerformanceMonitor:
    """性能监控器"""
    
    def __init__(self):
        self.metrics = []
    
    def collect_metrics(self):
        """收集性能指标"""
        metrics = {
            'timestamp': datetime.now(),
            'cpu_percent': psutil.cpu_percent(interval=1),
            'memory_percent': psutil.virtual_memory().percent,
            'disk_usage': psutil.disk_usage('/').percent
        }
        
        self.metrics.append(metrics)
        return metrics
    
    def get_summary(self):
        """获取性能摘要"""
        if not self.metrics:
            return {}
        
        cpu_values = [m['cpu_percent'] for m in self.metrics]
        memory_values = [m['memory_percent'] for m in self.metrics]
        
        return {
            'cpu_avg': sum(cpu_values) / len(cpu_values),
            'cpu_max': max(cpu_values),
            'memory_avg': sum(memory_values) / len(memory_values),
            'memory_max': max(memory_values)
        }

# 使用监控器
monitor = PerformanceMonitor()

# 定期收集指标
while True:
    metrics = monitor.collect_metrics()
    print(f"CPU: {metrics['cpu_percent']}%, 内存: {metrics['memory_percent']}%")
    time.sleep(60)  # 每分钟收集一次

import time
from functools import wraps

def performance_monitor(func):
    """性能监控装饰器"""
    @wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start_time = time.time()
        
        try:
            result = func(*args, **kwargs)
            execution_time = time.time() - start_time
            
            # 记录性能指标
            log_performance(func.__name__, execution_time, 'success')
            
            return result
        except Exception as e:
            execution_time = time.time() - start_time
            
            # 记录错误和性能指标
            log_performance(func.__name__, execution_time, 'error', str(e))
            raise
    
    return wrapper

def log_performance(func_name, execution_time, status, error=None):
    """记录性能日志"""
    log_entry = {
        'function': func_name,
        'execution_time': execution_time,
        'status': status,
        'timestamp': datetime.now(),
        'error': error
    }
    
    # 写入日志文件或数据库
    print(f"性能日志: {log_entry}")

# 使用示例
@performance_monitor
def process_large_dataset(data):
    """处理大型数据集"""
    time.sleep(2)  # 模拟处理时间
    return len(data)

# 测试性能监控
result = process_large_dataset(range(1000))