大模型产用一体化平台产品系统

面向 AI 大模型研发场景，覆盖模型任务训练、集群算力智能调度、数据集标注全流程工程落地，适配政企、互联网多类 AI 业务迭代需求

负责大模型产用一体化平台二期的核心开发与实现，聚焦计算机视觉（CV）领域大模型全生命周期管理，打造覆盖“数据处理-模型训练-模型评测-算法发布”的全链条产用一体化解决方案，满足专业用户及高级用户的模型开发、优化与落地需求。平台核心支撑多目标检测、「检测+分类」模型训练，兼容视频流大模型算法训练，全面覆盖CV类算法训练场景；完善大模型生产全链条工具能力，优化标注、训练、评测各环节工具，在一期可用基础上提升实用性与易用性；针对高级用户开放高级设置功能，支持自定义数据集切分比例（训练集&测试集）、模型超参配置等个性化需求。技术实现上，底层采用零代码封装模式，提供基础镜像地址与配置文件，不打包完整镜像文件，降低部署成本与维护难度。同时，平台完善标训推全流程能力，支持图片流多目标/多分类检测、视频流处理、增量训练及历史版本数据集合并，优化数据筛选逻辑（设备流二级标签过滤转换、事后数据二级检索、多数据包上传），增加评测数据回流机制；优化数据标注模块，支持智能标注、检测+分类标注；完善评测体系，支持视频流评测，优化精度与性能指标，实现阈值可调、不同分辨率适配，优化评测结果展示（区分正确与错误案例）；升级算法仓功能，实现多版本管理与版本切流、算法仓内

1，完成大模型产用一体化平台二期核心模块开发与落地，实现CV类算法训练场景全覆盖，支持多目标检测、「检测+分类」及视频流大模型训练，满足各类CV算法开发需求，提升模型训练效率30%以上。
2，优化完善大模型生产全链条工具，迭代升级标注、训练、评测各环节功能，解决一期工具实用性不足问题，降低用户操作成本，提升平台易用性，获得业务部门及用户高度认可。
3，设计并实现高级训练功能模块，开放自定义数据集切分、超参配置等高级设置，满足专业/高级用户个性化训练需求，适配不同场景下的模型优化需求，提升模型训练灵活性与适配性。
4，底层技术架构优化，采用零代码封装模式，提供基础镜像地址与配置文件，避免完整镜像打包带来的冗余问题，降低平台部署与维护成本，提升平台可扩展性与部署效率。
5，完善标训推全流程能力，实现图片流/视频流检测、增量训练、多维度数据筛选及评测数据回流，优化数据标注效率，智能标注功能将标注耗时缩短40%，检测+分类标注准确率提升至95%以上。
6，优化平台评测体系，实现视频流评测落地，优化精度与性能指标，支持阈值可调、多分辨率适配，优化评测结果可视化展示，帮助用户快速定位模型问题，为模型优化提供精准依据，评测效率提升25%。
7，升级算法仓核心功能，实现算法多版本管理、版本切流、算法评测、导出及运行资源监控，保障算法从训练完成到落地使用的全流程可控，提升算法复用率与运维效率。
8，参与平台需求分析、技术选型、开发实现、测试优化全流程，解决开发过程中的核心技术难题，保障平台稳定上线运行，支撑业务部门高效开展模型开发与落地工。