问题可用规则解决却硬上模型，排障时经常要跨团队扯皮。
可评估模型
机器学习模型开发
没有离线指标的模型项目，上线后只会陷入口舌之争。先把问题边界说清，再决定怎么做。
从问题定义、数据到可评估模型与推理接入的协作。
合规采集
采集项目先评估目标站点条款与法律边界。
可复现环境
依赖锁定与运行说明，避免“只在我机器能跑”。
结果可验收
用样本与指标定义完成标准，而不是口头“差不多”。
ML 项目翻车点
这些问题往往在立项前就存在，或在匆忙上线后立刻暴露。
数据泄漏导致虚高，问题暴露时往往已经影响线上。
无基线对比，会拖慢迭代与联调效率。
训练与线上特征不一致，最终体现在数据与体验的不一致上。
指标与基线先行
定义成功指标；做强基线；防泄漏检查；特征管道可复现；小流量验证。先确认是否真的需要 ML。需要则明确指标、数据质量与基线，小步实验，避免无评估的“模型演示”。
先确认是否真的需要 ML。需要则明确指标、数据质量与基线，小步实验，避免无评估的“模型演示”。
- 开工前书面确认范围
- 可验收的阶段里程碑
- 交付含交接说明
服务要点
本项服务通常覆盖的关键能力。
问题与指标
确认技术栈、约束与验收点后纳入范围，按里程碑交付。
数据评估
确认技术栈、约束与验收点后纳入范围，按里程碑交付。
模型实验
确认技术栈、约束与验收点后纳入范围，按里程碑交付。
推理接入
确认技术栈、约束与验收点后纳入范围，按里程碑交付。
你将获得
- 数据评估
- 实验报告
- 模型产物
- 推理接口
- 监控建议
合作流程
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01
问题定义，并书面确认本阶段产出。
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02
数据评估，并书面确认本阶段产出。
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03
实验迭代，并书面确认本阶段产出。
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04
接入试点，并书面确认本阶段产出。