模型持续训练与效果监测

服务内容

数据回流再训练、效果漂移监测、版本灰度发布

交付流程（SOP）总工期 ≈ 29 天

模型持续训练与效果监测交付SOP(AI草案) · 共 7 个节点

1. 1
   需求确认与基线建立≈3 天
   完成《持续训练需求确认书》与《效果基线报告》，明确业务目标、核心指标、数据回流范围、监测阈值、灰度与回滚原则，关键干系人签字确认。
2. 2
   再训练与监测方案设计≈4 天
   输出《模型持续训练与效果监测方案》，覆盖数据口径、样本与标签策略、训练触发频率、离线评估集、漂移检测方法、告警阈值、灰度发布与回滚策略，并通过评审。
3. 3
   数据回流接入与质量校验≈5 天
   完成回流链路配置、样本归集、标签补齐与数据质量规则校验，形成可训练数据集和《数据质量报告》，异常样本有处置记录。
4. 4
   模型再训练与离线评估≈6 天
   按周期或触发条件完成再训练，产出候选模型版本及《离线评估报告》，与当前线上版本进行效果、稳定性、公平性与资源消耗对比，达到发布准入标准。
5. 5
   效果漂移监测与告警配置≈3 天
   上线数据漂移、概念漂移与效果漂移监测看板，完成告警规则、值班响应、阈值分层与自动回滚触发配置，形成《监测与告警配置清单》。
6. 6
   版本灰度发布与线上验证≈5 天
   执行小流量灰度、阴影流量或AB验证，按放量计划逐步扩大范围，记录线上效果、稳定性与异常回滚情况，输出《灰度发布与线上效果验证报告》。
7. 7
   验收交付与运营移交≈3 天
   完成版本归档、验收测试、效果复盘与运营移交，交付《项目验收报告》《模型版本清单》《监测运营手册》和后续巡检计划。

可独立交付/购买项（4）

客户价值

效果不衰减