一种全数字链路的智能算法开发适配系统及方法与流程

本发明涉及智能软件，特别涉及一种全数字链路的智能算法开发适配系统及方法。

背景技术：

1、随着人工智能技术的快速发展，模型从数据准备、训练、轻量化到最终部署的全流程变得日益复杂。现有的模型开发流水线往往采用分散的工具链，各个环节之间缺乏紧密的集成与标准化的接口。在数据处理阶段，多源异构数据的接入、清洗与标注需要耗费大量人力，且缺乏统一的跨模态处理能力。在模型训练阶段，配置繁琐、监控不透明、版本管理混乱，导致开发效率低下。在模型轻量化与部署阶段，往往依赖经验进行剪枝或量化，缺乏自动化的反馈机制，且测试评估环节通常基于软件模拟环境，缺乏在实际硬件板卡上的真实验证，导致“模拟达标、上板失效”的现象频发。此外，测试通过后的模型难以直接反哺数据标注环节。因此，亟需一种能够打通数据、训练、测试、轻量化、板级验证及大模型辅助的全数字链路系统。

2、这里的陈述仅提供与本发明有关的背景技术，而并不必然地构成现有技术。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供一种全数字链路的智能算法开发适配系统及方法，用于实现模型全生命周期的统一管理。

2、为了实现以上目的，本发明通过以下技术方案实现：

3、一种全数字链路的智能算法开发适配系统，包括：

4、数据处理模块，用于对多源数据进行数据格式转换、数据预处理、数据标注以及数据分割与混合，输出标准化数据集；

5、训练功能模块，用于调用多种网络架构，对接所述标准化数据集进行模型训练，得到训练好的候选模型；

6、测试评估模块，用于对接所述候选模型进行测试环境配置与参数设定，对模型进行性能评估测试，输出测试报告；

7、轻量化功能模块，用于基于所述测试报告，对所述候选模型中满足预设性能指标的目标模型调用预置的轻量化方案或自定义轻量化工具进行优化，获得轻量化模型；

8、板级验证模块，用于将所述轻量化模型部署至实际硬件进行运行测试，实时采集性能数据并生成验证报告，输出反馈信息；

9、逆行数据流接口与大模型辅助优化模块，用于在所述目标模型未通过测试时，将所述板级验证模块的反馈信息传递至轻量化功能模块再次进行优化；或，在所述目标模型满足预设的性能条件和辅助标注条件时，将所述目标模型回传至所述数据处理模块以进行辅助标注；

10、所述逆行数据流接口与大模型辅助优化模块，还用于基于全链路知识构建大模型进行知识蒸馏，指导全流程优化。

11、可选地，所述数据处理模块，具体用于：

12、调取多源数据，所述多源数据基于本地存储或者本地存储及实时流数据接入获得，所述多源数据兼容图像类、文本类、点云类、传感器数据及仿真数据，并由所述数据处理模块提供可视化预览与管理界面；

13、针对所述多源数据进行通用格式转换和专业数据格式转换，得到转换后数据，其中，所述专业数据格式转换包括对雷达回波数据、红外探测数据、光学探测数据及点云数据的专项转换；

14、针对所述转换后数据进行通用数据清洗与数据增强，并根据所述转换后数据的数据类型进行专业预处理，获得中间数据；其中所述专业预处理包括雷达杂波抑制、红外非均匀性校正、光学去雾去模糊及点云下采样与去噪；

15、集成多类型标注工具，采用自动标注、人工标注及智能辅助标注相结合的方式对中间数据进行标注；

16、按照模型训练需求，分割并混合所述中间数据，得到标准化数据集；

17、存储并输出所述标准化数据集。

18、可选地，所述自动标注包括：

19、接收来自所述训练功能模块或所述测试评估模块反馈的模型参数，基于所述模型参数进行推理，根据推理结果进行自动标注。

20、可选地，所述数据处理模块，还用于对跨模态的多源数据进行联动标注：

21、在所述多源数据为雷达、红外、可见光多源异构数据的情况下，通过时间戳同步与空间配准实现协同处理；基于多窗口同步交互界面，对所述异构数据进行同步标注。

22、可选地，所述测试评估模块，具体用于：

23、加载测试集并配置测试环境；

24、针对不同任务类型设置核心判定条件，包括iou阈值、置信度阈值、top-k准确率及像素匹配阈值；

25、对训练后的候选模型进行测试，结构化保存模型测试结果；

26、采用多窗口联动方式，实时展示模型测试结果，统计评估指标，基于评估指标评估模型是否达到预设的性能指标，并生成测试报告；

27、生成包含执行摘要、详细数据及图表分析的测试报告，记录所述候选模型中满足预设性能指标的模型。

28、可选地，所述轻量化方案按照所述目标模型的模型类型以及精度损失范围进行调用;

29、所述自定义轻量化工具按照以下至少一种方式对所述目标模型进行优化：

30、对所述目标模型进行智能剪枝；

31、对所述目标模型进行混合精度量化；

32、对所述目标模型进行结构重参数化；

33、对所述目标模型进行动态计算图优化。

34、可选地，所述板级验证模块，具体用于：

35、搭建验证环境；

36、选用与所述轻量化模型的测试数据一致的验证数据进行部署，记录数据传输延迟，确保验证数据的一致性；

37、基于验证数据对所述轻量化模型进行验证，在验证过程中实时采集硬件运行数据与所述轻量化模型的输出结果；

38、将所述硬件运行数据和所述输出结果与所述轻量化模型对应的目标模型的表现数据进行对比，量化精度损失与性能提升并生成验证报告。

39、可选地，所述逆行数据流接口与大模型辅助优化模块，具体用于：

40、当板级验证模块判定所述目标模型未通过测试时，触发逆向反馈机制，所述逆向反馈机制包括向所述轻量化功能模块传输反馈信息，以使得所述轻量化功能模块解析反馈信息，调用修正参数调整轻量化策略，生成所述目标模型的轻量化模型；自动调用所述板级验证模块进行二次评估，直至满足所述性能指标要求；

41、当测试评估模块确认所述目标模型满足预设性能条件和标注条件时，或者训练功能模块生成的模型达到预设精度时，将模型参数回传至所述数据处理模块的数据标注子模块；所述数据标注子模块，用于利用所述目标模型对未标注数据进行推理预标注，得到标注数据，所述标注数据用于所述训练功能模块再次进行模型训练；

42、获取所述标注数据、所述训练功能模块的模型训练数据、所述测试评估模块的测试评估数据、所述轻量化功能模块的优化数据及所述板级验证模块的性能数据和验证报告，构建知识体系，以大模型为教师模型，针对场景约束，将全流程知识蒸馏至目标学生模型中，生成全流程优化方案。

43、可选地，所述将全流程知识蒸馏，包括：

44、大模型吸收所述知识体系的数据处理经验、模型训练策略及硬件适配规律，根据场景对精度、速度及硬件资源的限制，生成指导标注、训练、测试、轻量化及部署的全流程优化方案。

45、一种全数字链路的智能算法开发适配方法，所述方法包括：

46、对多源数据进行数据格式转换、数据预处理、数据标注以及数据分割与混合，输出标准化数据集；

47、调用多种网络架构，对接所述标准化数据集进行模型训练，得到训练好的候选模型；

48、对接所述候选模型进行测试环境配置与参数设定，对模型进行性能评估测试，输出测试报告；

49、基于所述测试报告，对所述候选模型中满足预设性能指标的目标模型调用预置的轻量化方案或自定义轻量化工具进行优化，获得轻量化模型；

50、将所述轻量化模型部署至实际硬件进行运行测试，实时采集性能数据并生成验证报告，输出反馈信息；

51、在所述目标模型未通过测试时，根据所述反馈信息再次进行优化；或，在所述目标模型满足预设的性能条件和辅助标注条件时，将所述目标模型回传以进行辅助标注；基于全链路知识构建大模型进行知识蒸馏，指导全流程优化。

52、与现有技术相比，本发明至少具有以下技术效果：

53、1、本发明通过构建集成的数据处理、训练、测试评估、轻量化、板级验证模块的端到端闭环，实现了模型全生命周期的统一管理，各环节通过标准化接口衔接，打破了传统工具链的孤岛效应，显著提升了开发效率。

54、2、本发明调整了优化流程顺序，在轻量化前增加了严格的测试评估模块，确保只有满足基准性能的模型才进入轻量化流程，同时引入板级验证模块，直接在实际硬件环境中测试模型性能，解决了软件模拟环境与实际硬件运行环境差异导致的落地难题，确保了模型的实用性与可靠性。

55、3、本发明构建了逆行数据流接口，基于板级验证模块的反馈信息建立了测试评估与轻量化优化之间的闭环反馈机制。当测试结果不达标时，系统能反馈轻量化参数的调整，实现了模型性能与硬件资源的动态平衡。同时，引入了基于模型反馈的数据标注迭代机制，利用训练好的模型辅助标注，大幅提升了数据处理效率与质量。

56、4、本发明创新性地引入了大模型辅助优化机制，整合全链路知识进行蒸馏，能够在特定场景下指导从数据到部署的全流程决策，进一步提升了系统的智能化水平与算法生成的精准度，并且结合大模型技术进行知识整合与蒸馏，解决各环节割裂、缺乏反馈、落地难及知识复用率低等问题。