工程师利用计算机分析论文提纲

论文题目：机器学习模型管理系统后端的设计与实现

摘要：机器学习算法广泛应用于数据挖掘、计算机视觉、语音识别等各个方面。由于计算机硬件配置的差异性、机器学习模型训练过程的时效性、机器学习算法框架的差异性和模型环境配置的复杂性等问题,传统的机器学习模型普遍存在开发效率低下、硬件资源利用不充分等问题。同时,由于企业对模型训练的输入数据、产生的结果数据等具有较高安全性需求,数据传输和算法开发过程只能在内部系统中进行。因此,企业内部算法工程师迫切需要合适的内部机器学习模型管理系统,用于支持快速进行机器学习模型的训练,快速判断模型效果,并应用到生产之上。这对企业提高算法工程师开发效率,节省企业资源具有重要意义。本文阐述了项目背景,概述了国内外对机器学习模型管理系统的相关研究与应用现状,综述了包括Spring Boot、Docker、Kubernetes、Ceph、机器学习框架等本文涉及的相关技术和产品。论文详细分析了系统需求,提炼了用户认证、命名空间管理、项目管理、数据存储、模型管理、模型预测等功能。在此基础上,设计了系统架构、功能组成,并且以私有云为基础,进行了系统部署设计,详细分析了ER关系,设计了系统数据库。论文通过类图、时序图等方法对各个功能模块进行了详细的设计,并给出了具体实现细节。本文所述系统已经投入实际应用,分别在开发环境和生产环境进行部署,系统运行状态良好。企业内部算法工程师使用该系统进行算法开发简化了开发流程,提高了开发效率。

关键词：机器学习;平台;模型管理;SpringBoot;Kubenetes;Docker

学科专业：工程硕士（软件工程领域）（专业学位）

摘要

Abstract

第一章 引言

1.1 项目背景

1.2 相关研究与应用发展现状

1.3 本文主要研究内容

1.4 论文组织结构

第二章 技术综述

2.1 Spring和Spring Boot

2.2 Kubernetes

2.3 Docker容器技术

2.4 Ceph

2.5 机器学习框架概述

2.6 其它相关技术

2.6.1 Jenkins

2.6.2 Jersey

2.7 本章小结

第三章 系统分析与概要设计

3.1 系统整体概述

3.2 需求分析

3.2.1 涉众分析

3.2.2 用户认证

3.2.3 命名空间管理

3.2.4 项目管理

3.2.5 数据存储

3.2.6 模型管理

3.2.7 模型预测

3.2.8 非功能性需求

3.3 总体设计

3.3.1 系统架构设计

3.3.2 功能组成设计

3.3.3 系统4+1视图

3.4 数据库设计

3.5 本章小结

第四章 后端详细设计与实现

4.1 用户认证模块

4.2 命名空间管理模块

4.3 项目管理模块

4.4 数据存储模块

4.5 模型管理模块

4.6 模型预测模块

4.7 本章小结

第五章 系统测试

5.1 测试环境

5.2 功能测试

5.2.1 测试设计

5.2.2 测试结果

5.3 性能测试

5.3.1 测试设计

5.3.2 测试结果

5.4 本章小结

第六章 总结和展望

6.1 总结

6.2 展望

参考文献

参加项目

致谢