AI 数据标注与模型服务平台

项目概览

面向企业机器学习场景，从 0 到 1 建设多模态数据标注与模型服务平台，负责产品定义、系统架构、全栈实现、容器化部署和生产交付。

平台将人工标注、训练数据、模型产物、推理服务、自动标注和质量校验纳入同一条数据闭环，支持音视频、图像等任务，并为不同模型提供统一扩展接口。

架构设计

1. 标注工作台：基于 React 与 Canvas 承载多模态标注交互、任务领取、结果校验和状态反馈。
2. 业务与数据层：以 Django、PostgreSQL 管理项目、任务、数据集、模型版本和标注结果，以 Redis 解耦长耗时异步任务。
3. 模型服务层：通过 Nuclio 封装 Serverless 推理单元，由 Traefik 统一路由，使 PyTorch、YOLO、Whisper、Qwen2 等模型能够按标准接口接入。
4. 交付与运行层：采用容器化编排统一应用、队列、数据库和模型服务的构建部署，支持模型服务按需扩展和故障隔离。

核心取舍

• 以模型适配层隔离模型输入输出差异，避免标注业务直接绑定单一算法实现。
• 将推理和自动标注转为异步任务，控制长耗时模型调用对主业务链路的影响。
• 保留人工校验与纠正环节，使自动标注结果能够回流训练数据并持续改善模型效果。
• 统一数据、任务、模型版本与结果状态，为问题定位、任务重试和质量追踪提供基础。

项目价值

平台完成企业生产环境交付，支持音视频、图像任务的人工与自动标注，并可扩展不同模型服务。该项目沉淀了模型服务化、异步任务编排、多模态数据治理和 AI 产品端到端交付能力，为 AIGC SaaS 与企业级 Agent Runtime 建设提供了连续的工程基础。