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模型训练的文件保存统一管理，训练失败，文件操作回滚，修复模型管理详情页的损失图缺失数据loss_curve_data
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2025-07-30 09:49:42 +08:00 |
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解决模型保存过程中的原子性问题，以确保系统在遇到任何错误时都能保持数据的一致性，避免产生“孤儿文件”或不完整的数据库记录。
主要变更和成果：
实现了原子化的模型保存逻辑：
在核心的 PharmacyPredictor 类 (ShopTRAINING/server/core/predictor.py) 中，我们引入了一个新的私有方法 _save_model_transactional。
此方法将所有与模型保存相关的操作（包括所有文件工件的磁盘写入和元数据到数据库的写入）封装成一个单一的事务性操作。
通过使用 try...except 块，我们确保了只有在数据库成功记录元数据后，整个保存操作才被视为成功。
引入了自动回滚机制：
如果在 _save_model_transactional 方法执行期间发生任何错误（例如，数据库连接失败、磁盘空间不足等），except 块会触发回滚。
回滚操作由 _rollback_files 方法执行，它会负责删除在该次失败的训练过程中已经生成的所有文件（如模型文件 .pth、损失曲线图 .png 和损失数据 .json）。
这保证了文件系统不会留下任何与数据库记录不匹配的“孤儿”文件，从而维护了系统的整洁和数据一致性。
重构了核心训练流程：
修改了 PharmacyPredictor 类中的 train_model 方法，使其在训练器成功返回结果后，不再直接返回，而是调用新的 _save_model_transactional 方法。
这使得保存逻辑从 api.py 的路由处理函数中解耦，并集中到负责业务流程编排的 predictor 核心类中，使代码结构更清晰，职责更分明。
相应地，api.py 中的后台训练任务逻辑也进行了简化，它现在只需信任 predictor 返回的结果，无需再关心具体的保存细节。
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2025-07-29 16:30:39 +08:00 |
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更新修复训练预测特征问题
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2025-07-29 11:28:58 +08:00 |
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解决测试训练特征不一致，把特征列表存储到保存的检查点文件.pth
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2025-07-29 10:50:16 +08:00 |
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更换数据源，调试完模型训练，模型预测不完善
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2025-07-26 17:01:07 +08:00 |
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将训练模型信息保存到数据库
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2025-07-24 17:55:13 +08:00 |
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插件式添加模型
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2025-07-22 15:41:05 +08:00 |
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数据 -> 训练 -> 模型 -> 预测 -> 可视化完整闭环
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2025-07-18 16:22:10 +08:00 |
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LYFxiaoan
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120caba3cd
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预测板块版本模型统一规范命名
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2025-07-18 13:14:34 +08:00 |
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LYFxiaoan
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ee9ba299fa
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模型预测算法优化
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2025-07-16 18:50:16 +08:00 |
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LYFxiaoan
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-完善店铺预测模块
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2025-07-16 16:24:08 +08:00 |
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LYFxiaoan
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药品预测功能完善
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2025-07-16 12:59:56 +08:00 |
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完成模型训练调试，修改模型预测的导航栏
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2025-07-14 19:27:06 +08:00 |
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71a6975159
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临时版本
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2025-07-02 11:05:23 +08:00 |
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gdtiti
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v2.1.0: 建立LLM编程文档体系与API规范化 - 重大更新：建立完整的.codelf/文档体系，为LLM编程提供准确的知识库 - 创建详细的API参考文档，防止意外修改破坏API设计 - 规范化25+个API端点，包含6大分类和完整的请求/响应示例 - 新增功能：LLM编程文档体系、API保护文档、开发工具配置 - 问题修复：修复HistoryView.vue前端错误，改善数据访问安全性 - 架构改进：清理项目根目录，统一文档格式和API响应规范 - 技术价值：提升AI辅助开发效率，建立标准化开发流程，改善可维护性 - 此更新为未来的AI编程奠定坚实基础，确保系统架构稳定性
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2025-06-18 06:39:41 +08:00 |
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