模型管理平台产品系统

适用于企业级 AI 模型落地生产环境的全流程管理场景。随着 AI 技术在企业的深入应用，模型的版本管理、环境适配、自动化部署、运行监控成为刚需。平台面向算法工程师和运维人员，打通从模型开发到生产服务的"最后一公里"。

1. 模型包管理：对接 Sealos 导出 ZIP 包，格式校验、依赖注入、标准化封装
2. 模型注册中心：模型元数据管理、版本控制、标签分类、依赖关系记录
3. 部署发布引擎：资源分配、环境初始化、模型启动、健康检测、灰度发布、版本回滚
4. 服务器集群管理：节点池管理、资源调度、跨节点弹性部署、运行状态监控
5. 运维监控：CPU/内存/GPU 监控、日志采集、阈值告警、服务高可用保障

技术栈： SpringBoot、Docker、Shell 脚本、Nginx（反向代理与负载均衡）、MySQL、Redis
1、模型打包封装：对接 Sealos 导出的原始模型 ZIP 包，设计标准化的模型包结构，包含模型文件、运行时依赖、启动脚本、健康检查配置等，实现一键式部署包生成
2、模型注册中心：开发模型元数据管理模块，支持模型版本管理、标签分类、依赖关系记录、模型包上传与校验
3、部署发布引擎：实现模型到目标服务器的自动化部署流程，包括资源分配、环境初始化、模型启动、健康检测、灰度发布、版本回滚等能力
4、服务器集群管理：对接服务器节点池，管理部署资源，监控模型运行状态，支持跨节点弹性调度
5、运维监控集成：集成模型运行监控，收集 CPU/内存/GPU 使用数据，设置阈值告警，确保模型服务高可用