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**日期**: 2025-07-18
**主题**: 统一训练页面UI显示并修复后端数据传递

### 问题描述
1.  在“按店铺训练”和“全局模型训练”页面的任务列表中，模型版本号前缺少 'v' 前缀，与“按品训练”页面不一致。
2.  在“全局模型训练”页面的任务列表中，“聚合方式”一列始终为空，无法显示数据。

### 根本原因
1.  **UI层面**: `UI/src/views/StoreTrainingView.vue` 和 `UI/src/views/training/GlobalTrainingView.vue` 在渲染版本号时，没有像 `ProductTrainingView.vue` 一样添加 'v' 前缀的模板。
2.  **后端层面**: `server/utils/training_process_manager.py` 中的 `TrainingTask` 数据类缺少 `aggregation_method` 字段，导致从任务提交到数据返回的整个流程中，该信息都丢失了。

### 解决方案
1.  **修复前端UI**:
    *   **文件**: `UI/src/views/StoreTrainingView.vue`, `UI/src/views/training/GlobalTrainingView.vue`
    *   **操作**: 修改了 `el-table-column` for `version`，为其添加了 `<template>`，使用 `<el-tag>v{{ row.version }}</el-tag>` 来渲染版本号，确保了显示格式的统一。

2.  **修复后端数据流**:
    *   **文件**: `server/utils/training_process_manager.py`
    *   **操作**:
        1.  在 `TrainingTask` 数据类中增加了 `aggregation_method: Optional[str] = None` 字段。
        2.  修改 `submit_task` 方法，使其在创建 `TrainingTask` 对象时能接收并设置 `aggregation_method`。
        3.  修改 `run_training_task` 方法，在调用 `predictor.train_model` 时，将 `task.aggregation_method` 传递下去。

### 最终结果
通过前后端的协同修复，现在所有训练页面的UI表现完全一致，并且全局训练的“聚合方式”能够被正确记录和显示。

2025-07-18 18:18:50 +08:00

64 KiB

Raw Blame History

根目录启动

1:uv venv 2:uv pip install loguru numpy pandas torch matplotlib flask flask_cors flask_socketio flasgger scikit-learn tqdm pytorch_tcn pyarrow 3: uv run .\server\api.py

UI

1:npm install npm run dev

“预测分析”模块UI重构修改记录

任务目标: 将原有的、通过下拉菜单切换模式的单一预测页面，重构为通过左侧子导航切换模式的多页面布局，使其UI结构与“模型训练”模块保持一致。

后端修复 (2025-07-13)

任务目标: 解决模型训练时因数据文件路径错误导致的数据加载失败问题。

核心问题: server/core/predictor.py 中的 PharmacyPredictor 类初始化时，硬编码了错误的默认数据文件路径 ('pharmacy_sales_multi_store.csv')。
修复方案:
1. 修改 server/core/predictor.py，将默认数据路径更正为 'data/timeseries_training_data_sample_10s50p.parquet'。
2. 同步更新了 server/trainers/mlstm_trainer.py 中所有对数据加载函数的调用，确保使用正确的文件路径。
结果: 彻底解决了在独立训练进程中数据加载失败的问题。

后端修复 (2025-07-13) - 数据流重构

任务目标: 解决因数据处理流程中断导致 sales 和 price 关键特征丢失，从而引发模型训练失败的根本问题。

核心问题:
1. server/core/predictor.py 中的 train_model 方法在调用训练器（如 train_product_model_with_mlstm）时，没有将预处理好的数据传递过去。
2. server/trainers/mlstm_trainer.py 因此被迫重新加载和处理数据，但其使用的数据标准化函数 standardize_column_names 存在逻辑缺陷，导致关键列丢失。
修复方案 (数据流重构):
1. 修改 server/trainers/mlstm_trainer.py:
  - 重构 train_product_model_with_mlstm 函数，使其能够接收一个预处理好的 DataFrame (product_df) 作为参数。
  - 移除了函数内部所有的数据加载和重复处理逻辑。
2. 修改 server/core/predictor.py:
  - 在 train_model 方法中，将已经加载并处理好的 product_data 作为参数，显式传递给 train_product_model_with_mlstm 函数。
3. 修改 server/utils/multi_store_data_utils.py:
  - 在 standardize_column_names 函数中，使用 Pandas 的 rename 方法强制进行列名转换，确保 quantity_sold 和 unit_price 被可靠地重命名为 sales 和 price。
结果: 彻底修复了数据处理流程，确保数据只被加载和标准化一次，并被正确传递，从根本上解决了模型训练失败的问题。

第一次重构 (多页面、双栏布局)

新增文件:
- UI/src/views/prediction/ProductPredictionView.vue
- UI/src/views/prediction/StorePredictionView.vue
- UI/src/views/prediction/GlobalPredictionView.vue
修改文件:
- UI/src/router/index.js: 添加了指向新页面的路由。
- UI/src/App.vue: 将“预测分析”修改为包含三个子菜单的父菜单。

第二次重构 (基于用户反馈的单页面布局)

任务目标: 统一三个预测子页面的布局，采用旧的单页面预测样式，并将导航功能与页面内容解耦。

修改文件:
- UI/src/views/prediction/ProductPredictionView.vue:
  - 内容: 使用 UI/src/views/NewPredictionView.vue 的布局进行替换。
  - 逻辑: 移除了“模型训练方式”选择器，并将该页面的预测模式硬编码为 product。
- UI/src/views/prediction/StorePredictionView.vue:
  - 内容: 使用 UI/src/views/NewPredictionView.vue 的布局进行替换。
  - 逻辑: 移除了“模型训练方式”选择器，并将该页面的预测模式硬编码为 store。
- UI/src/views/prediction/GlobalPredictionView.vue:
  - 内容: 使用 UI/src/views/NewPredictionView.vue 的布局进行替换。
  - 逻辑: 移除了“模型训练方式”及特定目标选择器，并将该页面的预测模式硬编码为 global。

总结: 通过两次重构，最终实现了使用左侧导航栏切换预测模式，同时右侧内容区域保持统一、简洁的单页面布局，完全符合用户的最终要求。

按药品训练修改 日期: 2025-07-14 文件: server/trainers/mlstm_trainer.py 问题: 模型训练因 KeyError: "['sales', 'price'] not in index" 失败。分析:

'price' 列在提供的数据中不存在，导致 KeyError。
'sales' 列作为历史输入（自回归特征）对于模型训练是必要的。 解决方案: 从 mlstm_trainer 的特征列表中移除了不存在的 'price' 列，保留了 'sales' 列用于自回归。

日期: 2025-07-14 (补充) 文件:

server/trainers/transformer_trainer.py
server/trainers/tcn_trainer.py
server/trainers/kan_trainer.py 问题: 预防性修复。这些文件存在与 mlstm_trainer.py 相同的 KeyError 隐患。分析: 经过检查，这些训练器与 mlstm_trainer 共享相同的数据处理逻辑，其硬编码的特征列表中都包含了不存在的 'price' 列。 解决方案: 统一从所有相关训练器的特征列表中移除了 'price' 列，以确保所有模型训练的健壮性。

日期: 2025-07-14 (深度修复) 文件: server/utils/multi_store_data_utils.py 问题: 追踪 KeyError: "['sales'] not in index" 时，发现数据标准化流程存在多个问题。分析:

通过 uv run 读取了 .parquet 数据文件，确认了原始列名。
发现 standardize_column_names 函数中的重命名映射与原始列名不匹配 (例如 quantity_sold vs sales_quantity)。
确认了原始数据中没有 price 列，但代码中存在对它的依赖。
函数缺乏一个明确的返回列选择机制，导致 sales 列在数据准备阶段被意外丢弃。 解决方案:
修正了 rename_map 以正确匹配原始数据列名 (sales_quantity -> sales, temperature_2m_mean -> temperature, dayofweek -> weekday)。
移除了对不存在的 price 列的依赖。
在函数末尾添加了逻辑，确保返回的 DataFrame 包含所有模型训练所需的标准列（特征 + 目标），保证了数据流的稳定性。
原始数据列名:['date', 'store_id', 'product_id', 'sales_quantity', 'sales_amount', 'gross_profit', 'customer_traffic', 'store_name', 'city', 'product_name', 'manufacturer', 'category_l1', 'category_l2', 'category_l3', 'abc_category', 'temperature_2m_mean', 'temperature_2m_max', 'temperature_2m_min', 'year', 'month', 'day', 'dayofweek', 'dayofyear', 'weekofyear', 'is_weekend', 'sl_lag_7', 'sl_lag_14', 'sl_rolling_mean_7', 'sl_rolling_std_7', 'sl_rolling_mean_14', 'sl_rolling_std_14']

日期: 2025-07-14 10:16 主题: 修复模型训练中的 KeyError 及数据流问题 (详细版)

阶段一：修复训练器层 `KeyError`

问题: 模型训练因 KeyError: "['sales', 'price'] not in index" 失败。
分析: 训练器硬编码的特征列表中包含了数据源中不存在的 'price' 列。
涉及文件:
- server/trainers/mlstm_trainer.py
- server/trainers/transformer_trainer.py
- server/trainers/tcn_trainer.py
- server/trainers/kan_trainer.py

修改详情:

位置: 每个训练器文件中的 features 列表定义处。
操作: 修改。

内容:

- features = ['sales', 'price', 'weekday', 'month', 'is_holiday', 'is_weekend', 'is_promotion', 'temperature']
+ features = ['sales', 'weekday', 'month', 'is_holiday', 'is_weekend', 'is_promotion', 'temperature']

原因: 移除对不存在的 'price' 列的依赖，解决 KeyError。

阶段二：修复数据标准化层

问题: 修复后出现新错误 KeyError: "['sales'] not in index"，表明数据标准化流程存在缺陷。
分析: 通过 uv run 读取 .parquet 文件确认，standardize_column_names 函数中的列名映射错误，且缺少最终列选择机制。
涉及文件: server/utils/multi_store_data_utils.py

修改详情:

位置: standardize_column_names 函数, rename_map 字典。

操作: 修改。

内容:

- rename_map = { 'quantity_sold': 'sales', 'unit_price': 'price', 'day_of_week': 'weekday' }
+ rename_map = { 'sales_quantity': 'sales', 'temperature_2m_mean': 'temperature', 'dayofweek': 'weekday' }

原因: 修正键名以匹配数据源的真实列名 (sales_quantity, temperature_2m_mean, dayofweek)。

位置: standardize_column_names 函数, sales_amount 计算部分。

操作: 修改 (注释)。

内容:

- if 'sales_amount' not in df.columns and 'sales' in df.columns and 'price' in df.columns:
-     df['sales_amount'] = df['sales'] * df['price']
+ # 由于没有price列，sales_amount的计算逻辑需要调整或移除
+ # if 'sales_amount' not in df.columns and 'sales' in df.columns and 'price' in df.columns:
+ #     df['sales_amount'] = df['sales'] * df['price']

原因: 避免因缺少 'price' 列而导致潜在错误。

位置: standardize_column_names 函数, numeric_columns 列表。

操作: 删除。

内容:

- numeric_columns = ['sales', 'price', 'sales_amount', 'weekday', 'month', 'temperature']
+ numeric_columns = ['sales', 'sales_amount', 'weekday', 'month', 'temperature']

原因: 从数值类型转换列表中移除不存在的 'price' 列。

位置: standardize_column_names 函数, return 语句前。

操作: 增加。

内容:

+    # 定义模型训练所需的所有列（特征 + 目标）
+    final_columns = [
+        'date', 'sales', 'product_id', 'product_name', 'store_id', 'store_name',
+        'weekday', 'month', 'is_holiday', 'is_weekend', 'is_promotion', 'temperature'
+    ]
+    # 筛选出DataFrame中实际存在的列
+    existing_columns = [col for col in final_columns if col in df.columns]
+    # 返回只包含这些必需列的DataFrame
+    return df[existing_columns]

原因: 增加列选择机制，确保函数返回的 DataFrame 结构统一且包含 sales 列，从根源上解决 KeyError: "['sales'] not in index"。

阶段三：修复数据流分发层

问题: predictor.py 未将处理好的数据统一传递给所有训练器。
分析: train_model 方法中，只有 mlstm 的调用传递了 product_df，其他模型则没有，导致它们重新加载未处理的数据。
涉及文件: server/core/predictor.py
修改详情:
- 位置: train_model 方法中对 train_product_model_with_transformer, _tcn, _kan 的调用处。
- 操作: 增加。
- 内容: 在函数调用中增加了 product_df=product_data 参数。
```
- model_result, metrics, actual_version = train_product_model_with_transformer(product_id, ...)
+ model_result, metrics, actual_version = train_product_model_with_transformer(product_id=product_id, product_df=product_data, ...)
```
  (对 tcn 和 kan 的调用也做了类似修改)
- 原因: 统一数据流，确保所有训练器都使用经过正确预处理的、包含完整信息的 DataFrame。

阶段四：适配训练器以接收数据

问题: transformer, tcn, kan 训练器需要能接收上游传来的数据。
分析: 需要修改这三个训练器的函数签名和内部逻辑，使其在接收到 product_df 时跳过数据加载。
涉及文件: server/trainers/transformer_trainer.py, tcn_trainer.py, kan_trainer.py
修改详情:
1. 位置: 每个训练器主函数的定义处。
  - 操作: 增加。
  - 内容: 在函数参数中增加了 product_df=None。
```
- def train_product_model_with_transformer(product_id, ...)
+ def train_product_model_with_transformer(product_id, product_df=None, ...)
```
2. 位置: 每个训练器内部的数据加载逻辑处。
  - 操作: 增加。
  - 内容: 增加了 if product_df is None: 的判断逻辑，只有在未接收到数据时才执行内部加载。
```
+ if product_df is None:
-     # 根据训练模式加载数据
-     from utils.multi_store_data_utils import load_multi_store_data
-     ...
+         # [原有的数据加载逻辑]
+ else:
+     # 如果传入了product_df，直接使用
+     ...
```
- 原因: 完成数据流修复的最后一环，使训练器能够灵活地接收外部数据或自行加载，彻底解决问题。

日期: 2025-07-14 10:38 主题: 修复因NumPy类型导致的JSON序列化失败问题

阶段五：修复前后端通信层

问题: 模型训练成功后，后端向前端发送包含训练指标（metrics）的WebSocket消息或API响应时失败，导致前端状态无法更新为“已完成”。
日志错误: Object of type float32 is not JSON serializable
分析: 训练过程产生的评估指标（如 mse, rmse）是NumPy的 float32 类型。Python标准的 json 库无法直接序列化这种类型，导致在通过WebSocket或HTTP API发送数据时出错。
涉及文件: server/utils/training_process_manager.py

修改详情:

位置: 文件顶部。

操作: 增加。

内容:

import numpy as np

def convert_numpy_types(obj):
    """递归地将字典/列表中的NumPy类型转换为Python原生类型"""
    if isinstance(obj, dict):
        return {k: convert_numpy_types(v) for k, v in obj.items()}
    elif isinstance(obj, list):
        return [convert_numpy_types(i) for i in obj]
    elif isinstance(obj, np.generic):
        return obj.item()
    return obj

原因: 添加一个通用的辅助函数，用于将包含NumPy类型的数据结构转换为JSON兼容的格式。

位置: _monitor_results 方法内部，调用 self.websocket_callback 之前。
- 操作: 增加。
- 内容:
```
+ serializable_task_data = convert_numpy_types(task_data)
- self.websocket_callback('training_update', { ... 'metrics': task_data.get('metrics'), ... })
+ self.websocket_callback('training_update', { ... 'metrics': serializable_task_data.get('metrics'), ... })
```
- 原因: 在通过WebSocket发送数据之前，调用 convert_numpy_types 函数对包含训练结果的 task_data 进行处理，确保所有 float32 等类型都被转换为Python原生的 float，从而解决序列化错误。

总结: 通过在数据发送前进行类型转换，彻底解决了前后端通信中的序列化问题，确保了训练状态能够被正确地更新到前端。

日期: 2025-07-14 11:04 主题: 根治JSON序列化问题

阶段六：修复API层序列化错误

问题: 在修复WebSocket的序列化问题后，发现直接轮询 GET /api/training 接口时，仍然出现 Object of type float32 is not JSON serializable 错误。
分析: 上一阶段的修复只转换了准备通过WebSocket发送的数据，但没有转换存放在 TrainingProcessManager 内部 self.tasks 字典中的数据。因此，当API通过 get_all_tasks() 方法读取这个字典时，获取到的仍然是包含NumPy类型的原始数据，导致 jsonify 失败。
涉及文件: server/utils/training_process_manager.py

修改详情:

位置: _monitor_results 方法，从 result_queue 获取数据之后。
操作: 调整逻辑。

内容:

- with self.lock:
-     # ... 更新 self.tasks ...
- if self.websocket_callback:
-     serializable_task_data = convert_numpy_types(task_data)
-     # ... 使用 serializable_task_data 发送消息 ...
+ # 立即对从队列中取出的数据进行类型转换
+ serializable_task_data = convert_numpy_types(task_data)
+ with self.lock:
+     # 使用转换后的数据更新任务状态
+     for key, value in serializable_task_data.items():
+         setattr(self.tasks[task_id], key, value)
+ # WebSocket通知 - 使用已转换的数据
+ if self.websocket_callback:
+     # ... 使用 serializable_task_data 发送消息 ...

原因: 将类型转换的步骤提前，确保存入 self.tasks 的数据已经是JSON兼容的。这样，无论是通过WebSocket推送还是通过API查询，获取到的都是安全的数据，从根源上解决了所有序列化问题。

最终总结: 至此，所有已知的数据流和数据类型问题均已解决。

日期: 2025-07-14 11:15 主题: 修复模型评估中的MAPE计算错误

阶段七：修复评估指标计算

问题: 训练 transformer 模型时，日志显示 MAPE: nan% 并伴有 RuntimeWarning: Mean of empty slice.。
分析: MAPE (平均绝对百分比误差) 的计算涉及除以真实值。当测试集中的所有真实销量（y_true）都为0时，用于避免除零错误的 mask 会导致一个空数组被传递给 np.mean()，从而产生 nan 和运行时警告。
涉及文件: server/analysis/metrics.py

修改详情:

位置: evaluate_model 函数中计算 mape 的部分。
操作: 增加条件判断。

内容:

- mask = y_true != 0
- mape = np.mean(np.abs((y_true[mask] - y_pred[mask]) / y_true[mask])) * 100
+ mask = y_true != 0
+ if np.any(mask):
+     mape = np.mean(np.abs((y_true[mask] - y_pred[mask]) / y_true[mask])) * 100
+ else:
+     # 如果所有真实值都为0，无法计算MAPE，返回0
+     mape = 0.0

原因: 在计算MAPE之前，先检查是否存在任何非零的真实值。如果不存在，则直接将MAPE设为0，避免了对空数组求平均值，从而解决了 nan 和 RuntimeWarning 的问题。

2025-07-14 11:41：修复“按店铺训练”页面店铺列表加载失败问题

问题描述： 在“模型训练” -> “按店铺训练”页面中，“选择店铺”的下拉列表为空，无法加载任何店铺信息。

根本原因： 位于 server/utils/multi_store_data_utils.py 的 standardize_column_names 函数在标准化数据后，错误地移除了包括店铺元数据在内的非训练必需列。这导致调用该函数的 get_available_stores 函数无法获取到完整的店铺信息，最终返回一个空列表。

解决方案： 本着最小改动和保持代码清晰的原则，我进行了以下重构：

净化 standardize_column_names 函数：移除了其中所有与列筛选相关的代码，使其只专注于数据标准化这一核心职责。
精确应用筛选逻辑：将列筛选的逻辑精确地移动到了 get_store_product_sales_data 和 aggregate_multi_store_data 这两个为模型训练准备数据的函数中。这确保了只有在需要为模型准备数据时，才会执行列筛选。
增强 get_available_stores 函数：由于 load_multi_store_data 现在可以返回所有列，get_available_stores 将能够正常工作。同时，我增强了其代码的健壮性，以优雅地处理数据文件中可能存在的列缺失问题。

代码变更：

文件： server/utils/multi_store_data_utils.py
主要改动：
- 从 standardize_column_names 中移除列筛选逻辑。
- 在 get_store_product_sales_data 和 aggregate_multi_store_data 中添加列筛选逻辑。
- 重写 get_available_stores 以更健壮地处理数据。

日期: 2025-07-14 13:00 主题: 修复“按店铺训练-所有药品”模式下的训练失败问题

问题描述

在“模型训练” -> “按店铺训练”页面，当选择“所有药品”进行训练时，后端日志显示 获取店铺产品数据失败: 没有找到店铺 [store_id] 产品 unknown 的销售数据，导致训练任务失败。

根本原因

API层: server/api.py 在处理来自前端的训练请求时，如果 product_id 为 null（对应“所有药品”选项），会执行 product_id or "unknown"，错误地将产品ID设置为字符串 "unknown"。
预测器层: server/core/predictor.py 中的 train_model 方法接收到无效的 product_id="unknown" 后，尝试使用它来获取数据，但数据源中不存在ID为“unknown”的产品，导致数据加载失败。
数据工具层: server/utils/multi_store_data_utils.py 中的 aggregate_multi_store_data 函数只支持按产品ID进行全局聚合，不支持按店铺ID聚合其下所有产品的数据。

解决方案 (保留"unknown"字符串)

为了在不改变API层行为的前提下解决问题，采用了在下游处理这个特殊值的策略：

修改 server/core/predictor.py:

位置: train_model 方法。
操作: 增加了对 product_id == 'unknown' 的特殊处理逻辑。

内容:

# 如果product_id是'unknown'，则表示为店铺所有商品训练一个聚合模型
if product_id == 'unknown':
    try:
        # 使用聚合函数，按店铺聚合
        product_data = aggregate_multi_store_data(
            store_id=store_id,
            aggregation_method=aggregation_method,
            file_path=self.data_path
        )
        # 将product_id设置为店铺ID，以便模型保存时使用有意义的标识
        product_id = store_id 
    except Exception as e:
        # ... 错误处理 ...
else:
    # ... 原有的按单个产品获取数据的逻辑 ...

原因: 在预测器层面拦截无效的 "unknown" ID，并将其意图正确地转换为“聚合此店铺的所有产品数据”。同时，将 product_id 重新赋值为 store_id，确保了后续模型保存时能使用一个唯一且有意义的名称（如 store_01010023_mlstm_v1.pth）。

修改 server/utils/multi_store_data_utils.py:

位置: aggregate_multi_store_data 函数。
操作: 重构函数签名和内部逻辑。

内容:

def aggregate_multi_store_data(product_id: Optional[str] = None,
                              store_id: Optional[str] = None,
                              aggregation_method: str = 'sum',
                              ...)
    # ...
    if store_id:
        # 店铺聚合：加载该店铺的所有数据
        df = load_multi_store_data(file_path, store_id=store_id)
        # ...
    elif product_id:
        # 全局聚合：加载该产品的所有数据
        df = load_multi_store_data(file_path, product_id=product_id)
        # ...
    else:
        raise ValueError("必须提供 product_id 或 store_id")

原因: 扩展了数据聚合函数的功能，使其能够根据传入的 store_id 参数，加载并聚合特定店铺的所有销售数据，为店铺级别的综合模型训练提供了数据基础。

最终结果: 通过这两处修改，系统现在可以正确处理“按店铺-所有药品”的训练请求。它会聚合该店铺所有产品的销售数据，训练一个综合模型，并以店铺ID为标识来保存该模型，彻底解决了该功能点的训练失败问题。

日期: 2025-07-14 14:19 主题: 修复并发训练中的稳定性和日志错误

阶段八：修复并发训练中的多个错误

问题: 在并发执行多个训练任务时，系统出现 JSON序列化错误、API列表排序错误 和 WebSocket连接错误。
分析:
1. Object of type float32 is not JSON serializable: training_process_manager.py 在通过WebSocket发送中途的训练进度时，没有对包含NumPy float32 类型的 metrics 数据进行序列化。
2. '<' not supported between instances of 'str' and 'NoneType': api.py 在获取训练任务列表时，对 start_time 进行排序，但未处理某些任务的 start_time 可能为 None 的情况，导致 TypeError。
3. AssertionError: write() before start_response: api.py 中，当以 debug=True 模式运行时，Flask内置的Werkzeug服务器的调试器与Socket.IO的连接管理机制发生冲突。
解决方案:
1. 文件: server/utils/training_process_manager.py
  - 位置: _monitor_progress 方法。
  - 操作: 在发送 training_progress 事件前，调用 convert_numpy_types 函数对 progress_data 进行完全序列化。
  - 原因: 确保所有通过WebSocket发送的数据（包括中途进度）都是JSON兼容的，彻底解决序列化问题。
2. 文件: server/api.py
  - 位置: get_all_training_tasks 函数。
  - 操作: 修改 sorted 函数的 key，使用 lambda x: x.get('start_time') or '1970-01-01 00:00:00'。
  - 原因: 为 None 类型的 start_time 提供一个有效的默认值，使其可以和字符串类型的日期进行安全比较，解决了排序错误。
3. 文件: server/api.py
  - 位置: socketio.run() 调用处。
  - 操作: 增加 allow_unsafe_werkzeug=True if args.debug else False 参数。
  - 原因: 这是 Flask-SocketIO 官方推荐的解决方案，用于在调试模式下协调Werkzeug与Socket.IO的事件循环，避免底层WSGI错误。

最终结果: 通过这三项修复，系统的并发稳定性和健壮性得到显著提升，解决了在高并发训练场景下出现的各类错误。

日期: 2025-07-14 14:48 主题: 修复模型评估指标计算错误并优化训练过程

阶段九：修复模型评估与训练优化

问题: 所有模型训练完成后，评估指标 R² 始终为0.0，MAPE 始终为0.00%，这表明模型评估或训练过程存在严重问题。
分析:
1. 核心错误: 在 mlstm_trainer.py 和 transformer_trainer.py 中，计算损失函数时，模型输出 outputs 的维度是 (batch_size, forecast_horizon)，而目标 y_batch 的维度被错误地通过 unsqueeze(-1) 修改为 (batch_size, forecast_horizon, 1)。这种维度不匹配导致损失计算错误，模型无法正确学习。
2. 优化缺失: 训练过程中缺少学习率调度、梯度裁剪和提前停止等关键的优化策略，影响了训练效率和稳定性。
解决方案:
1. 修复维度不匹配 (关键修复):
  - 文件: server/trainers/mlstm_trainer.py, server/trainers/transformer_trainer.py
  - 位置: 训练和验证循环中的损失计算部分。
  - 操作: 移除了对 y_batch 的 unsqueeze(-1) 操作，确保 outputs 和 y_batch 维度一致。
```
- loss = criterion(outputs, y_batch.unsqueeze(-1))
+ loss = criterion(outputs, y_batch.squeeze(-1) if y_batch.dim() == 3 else y_batch)
```
  - 原因: 修正损失函数的输入，使模型能够根据正确的误差进行学习，从而解决评估指标恒为0的问题。
2. 增加训练优化策略:
  - 文件: server/trainers/mlstm_trainer.py, server/trainers/transformer_trainer.py
  - 操作: 在两个训练器中增加了以下功能：
    - 学习率调度器: 引入 torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau，当测试损失停滞时自动降低学习率。
    - 梯度裁剪: 在优化器更新前，使用 torch.nn.utils.clip_grad_norm_ 对梯度进行裁剪，防止梯度爆炸。
    - 提前停止: 增加了 patience 参数，当测试损失连续多个epoch未改善时，提前终止训练，防止过拟合。
- 原因: 引入这些业界标准的优化技术，可以显著提高训练过程的稳定性、收敛速度和最终的模型性能。

最终结果: 通过修复核心的逻辑错误并引入多项优化措施，模型现在不仅能够正确学习，而且训练过程更加健壮和高效。

日期: 2025-07-14 15:20 主题: 根治模型维度错误并统一数据流 (完整调试过程)

阶段九：错误的修复尝试 (记录备查)

问题: 所有模型训练完成后，评估指标 R² 始终为0.0，MAPE 始终为0.00%。
初步分析: 怀疑损失函数计算时，outputs 和 y_batch 维度不匹配。
错误的假设: 当时错误地认为是 y_batch 的维度有问题，而 outputs 的维度是正确的。
错误的修复:
- 文件: server/trainers/mlstm_trainer.py, server/trainers/transformer_trainer.py
- 操作: 尝试在训练器层面使用 squeeze 调整 y_batch 的维度来匹配 outputs。
```
- loss = criterion(outputs, y_batch)
+ loss = criterion(outputs, y_batch.squeeze(-1) if y_batch.dim() == 3 else y_batch)
```
结果: 此修改导致了新的运行时错误 UserWarning: Using a target size (torch.Size([32, 3])) that is different to the input size (torch.Size([32, 3, 1]))，证明了修复方向错误，但帮助定位了问题的真正根源。

阶段十：根治维度不匹配问题

问题: 深入分析阶段九的错误后，确认了问题的根源。
根本原因: server/models/mlstm_model.py 中的 MLSTMTransformer 模型，其 forward 方法的最后一层输出了一个多余的维度，导致其输出形状为 (B, H, 1)，而并非期望的 (B, H)。
正确的解决方案 (端到端维度一致性):
1. 修复模型层 (治本):
  - 文件: server/models/mlstm_model.py
  - 位置: MLSTMTransformer 的 forward 方法。
  - 操作: 在 output_layer 之后增加 .squeeze(-1)，将模型输出的维度从 (B, H, 1) 修正为 (B, H)。
```
- return self.output_layer(decoder_outputs)
+ return self.output_layer(decoder_outputs).squeeze(-1)
```
2. 净化训练器层 (治标):
  - 文件: server/trainers/mlstm_trainer.py, server/trainers/transformer_trainer.py
  - 操作: 撤销了阶段九的错误修改，恢复为最直接的损失计算 loss = criterion(outputs, y_batch)。
3. 优化评估逻辑:
  - 文件: server/trainers/mlstm_trainer.py, server/trainers/transformer_trainer.py
  - 操作: 简化了模型评估部分的反归一化逻辑，使其更清晰、更直接地处理 (样本数, 预测步长) 形状的数据。
```
- test_pred_inv = scaler_y.inverse_transform(test_pred.reshape(-1, 1)).flatten()
- test_true_inv = scaler_y.inverse_transform(testY.reshape(-1, 1)).flatten()
+ test_pred_inv = scaler_y.inverse_transform(test_pred)
+ test_true_inv = scaler_y.inverse_transform(test_true)
```

最终结果: 通过记录整个调试过程，我们不仅修复了问题，还理解了其根本原因。通过在模型源头修正维度，并在整个数据流中保持维度一致性，彻底解决了训练失败的问题。代码现在更简洁、健壮，并遵循了良好的设计实践。

日期: 2025-07-14 15:30 主题: 根治模型维度错误并统一数据流 (完整调试过程)

阶段九：错误的修复尝试 (记录备查)

问题: 所有模型训练完成后，评估指标 R² 始终为0.0，MAPE 始终为0.00%。
初步分析: 怀疑损失函数计算时，outputs 和 y_batch 维度不匹配。
错误的假设: 当时错误地认为是 y_batch 的维度有问题，而 outputs 的维度是正确的。
错误的修复:
- 文件: server/trainers/mlstm_trainer.py, server/trainers/transformer_trainer.py
- 操作: 尝试在训练器层面使用 squeeze 调整 y_batch 的维度来匹配 outputs。
```
- loss = criterion(outputs, y_batch)
+ loss = criterion(outputs, y_batch.squeeze(-1) if y_batch.dim() == 3 else y_batch)
```
结果: 此修改导致了新的运行时错误 UserWarning: Using a target size (torch.Size([32, 3])) that is different to the input size (torch.Size([32, 3, 1]))，证明了修复方向错误，但帮助定位了问题的真正根源。

阶段十：根治维度不匹配问题

问题: 深入分析阶段九的错误后，确认了问题的根源在于模型输出维度。
根本原因: server/models/mlstm_model.py 中的 MLSTMTransformer 模型，其 forward 方法的最后一层输出了一个多余的维度，导致其输出形状为 (B, H, 1)，而并非期望的 (B, H)。
正确的解决方案 (端到端维度一致性):
1. 修复模型层 (治本):
  - 文件: server/models/mlstm_model.py
  - 位置: MLSTMTransformer 的 forward 方法。
  - 操作: 在 output_layer 之后增加 .squeeze(-1)，将模型输出的维度从 (B, H, 1) 修正为 (B, H)。
2. 净化训练器层 (治标):
  - 文件: server/trainers/mlstm_trainer.py, server/trainers/transformer_trainer.py
  - 操作: 撤销了阶段九的错误修改，恢复为最直接的损失计算 loss = criterion(outputs, y_batch)。
3. 优化评估逻辑:
  - 文件: server/trainers/mlstm_trainer.py, server/trainers/transformer_trainer.py
  - 操作: 简化了模型评估部分的反归一化逻辑，使其更清晰、更直接地处理 (样本数, 预测步长) 形状的数据。

阶段十一：最终修复与逻辑统一

问题: 在应用阶段十的修复后，训练仍然失败。mLSTM出现维度反转错误 (target size (B, H, 1) vs input size (B, H))，而Transformer则出现评估错误 ('numpy.ndarray' object has no attribute 'numpy')。
分析:
1. 维度反转根源: 问题的最终根源在 server/utils/data_utils.py 的 create_dataset 函数。它在创建目标数据集 dataY 时，错误地保留了一个多余的维度，导致 y_batch 的形状变为 (B, H, 1)。
2. 评估Bug: 在 mlstm_trainer.py 和 transformer_trainer.py 的评估部分，代码 test_true = testY.numpy() 是错误的，因为 testY 已经是Numpy数组。
最终解决方案 (端到端修复):
1. 修复数据加载层 (治本):
  - 文件: server/utils/data_utils.py
  - 位置: create_dataset 函数。
  - 操作: 修改 dataY.append(y) 为 dataY.append(y.flatten())，从源头上确保 y 标签的维度是正确的 (B, H)。
2. 修复训练器评估层:
  - 文件: server/trainers/mlstm_trainer.py, server/trainers/transformer_trainer.py
  - 位置: 模型评估部分。
  - 操作: 修正 test_true = testY.numpy() 为 test_true = testY，解决了属性错误。

最终结果: 通过记录并分析整个调试过程（阶段九到十一），我们最终定位并修复了从数据加载、模型设计到训练器评估的整个流程中的维度不一致问题。代码现在更加简洁、健壮，并遵循了端到端维度一致的良好设计实践。

日期: 2025-07-14 15:34 主题: 扩展维度修复至Transformer模型

阶段十二：统一所有模型的输出维度

问题: 在修复 mLSTM 模型后，Transformer 模型的训练仍然因为完全相同的维度不匹配问题而失败。
分析: server/models/transformer_model.py 中的 TimeSeriesTransformer 类也存在与 mLSTM 相同的设计缺陷，其 forward 方法的输出维度为 (B, H, 1) 而非 (B, H)。
解决方案:
1. 修复Transformer模型层:
  - 文件: server/models/transformer_model.py
  - 位置: TimeSeriesTransformer 的 forward 方法。
  - 操作: 在 output_layer 之后增加 .squeeze(-1)，将模型输出的维度从 (B, H, 1) 修正为 (B, H)。
```
- return self.output_layer(decoder_outputs)
+ return self.output_layer(decoder_outputs).squeeze(-1)
```

最终结果: 通过将维度修复方案应用到所有相关的模型文件，我们确保了整个系统的模型层都遵循了统一的、正确的输出维度标准。至此，所有已知的维度相关问题均已从根源上解决。

日期: 2025-07-14 16:10 主题: 修复“全局模型训练-所有药品”模式下的训练失败问题

问题描述

在“全局模型训练”页面，当选择“所有药品”进行训练时，后端日志显示 聚合全局数据失败: 没有找到产品 unknown 的销售数据，导致训练任务失败。

根本原因

API层 (server/api.py): 在处理全局训练请求时，如果前端未提供 product_id（对应“所有药品”选项），API层会执行 product_id or "unknown"，错误地将产品ID设置为字符串 "unknown"。
预测器层 (server/core/predictor.py): train_model 方法接收到无效的 product_id="unknown" 后，在 training_mode='global' 分支下，直接将其传递给数据聚合函数。
数据工具层 (server/utils/multi_store_data_utils.py): aggregate_multi_store_data 函数缺少处理“真正”全局聚合（即不按任何特定产品或店铺过滤）的逻辑，当收到 product_id="unknown" 时，它会尝试按一个不存在的产品进行过滤，最终导致失败。

解决方案 (遵循现有设计模式)

为了在不影响现有功能的前提下修复此问题，采用了与历史修复类似的、在中间层进行逻辑适配的策略。

修改 server/utils/multi_store_data_utils.py:
- 位置: aggregate_multi_store_data 函数。
- 操作: 扩展了函数功能。
- 内容: 增加了新的逻辑分支。当 product_id 和 store_id 参数都为 None 时，函数现在会加载所有数据进行聚合，以支持真正的全局模型训练。
```
# ...
elif product_id:
    # 按产品聚合...
else:
    # 真正全局聚合：加载所有数据
    df = load_multi_store_data(file_path)
    if len(df) == 0:
        raise ValueError("数据文件为空，无法进行全局聚合")
    grouping_entity = "所有产品"
```
- 原因: 使数据聚合函数的功能更加完整和健壮，能够服务于真正的全局训练场景，同时不影响其原有的按店铺或按产品的聚合功能。
修改 server/core/predictor.py:
- 位置: train_model 方法，training_mode == 'global' 的逻辑分支内。
- 操作: 增加了对 product_id == 'unknown' 的特殊处理。
- 内容:
```
if product_id == 'unknown':
    product_data = aggregate_multi_store_data(
        product_id=None,  # 传递None以触发真正的全局聚合
        # ...
    )
    # 将product_id设置为一个有意义的标识符
    product_id = 'all_products'
else:
    # ...原有的按单个产品聚合的逻辑...
```
- 原因: 在核心预测器层面拦截无效的 "unknown" ID，并将其正确地解释为“聚合所有产品数据”的意图。通过向聚合函数传递 product_id=None 来调用新增强的全局聚合功能，并用一个有意义的标识符 all_products 来命名模型，确保了后续流程的正确执行。

最终结果: 通过这两处修改，系统现在可以正确处理“全局模型-所有药品”的训练请求，聚合所有产品的销售数据来训练一个通用的全局模型，彻底解决了该功能点的训练失败问题。

日期: 2025-07-14 主题: UI导航栏重构

描述

根据用户请求，对左侧功能导航栏进行了调整。

主要改动

删除“数据管理”:
- 从 UI/src/App.vue 的导航菜单中移除了“数据管理”项。
- 从 UI/src/router/index.js 中删除了对应的 /data 路由。
- 删除了视图文件 UI/src/views/DataView.vue。
提升“店铺管理”:
- 将“店铺管理”菜单项在 UI/src/App.vue 中的位置提升，以填补原“数据管理”的位置，使其在导航中更加突出。

涉及文件

UI/src/App.vue
UI/src/router/index.js
UI/src/views/DataView.vue (已删除)

按药品模型预测

日期: 2025-07-14 主题: 修复导航菜单高亮问题

描述

修复了首次进入或刷新页面时，左侧导航菜单项与当前路由不匹配导致不高亮的问题。

主要改动

文件: UI/src/App.vue
修改:
1. 引入 useRoute 和 computed。
2. 创建了一个计算属性 activeMenu，其值动态地等于当前路由的路径 (route.path)。
3. 将 el-menu 组件的 :default-active 属性绑定到 activeMenu。

结果

确保了导航菜单的高亮状态始终与当前页面的URL保持同步。

日期: 2025-07-15 主题: 修复硬编码文件路径问题，提高项目可移植性

问题描述

项目在从一台计算机迁移到另一台时，由于数据文件路径被硬编码在代码中，导致程序无法找到数据文件而运行失败。

根本原因

多个Python文件（predictor.py, multi_store_data_utils.py）中直接写入了相对路径 'data/timeseries_training_data_sample_10s50p.parquet' 作为默认值。这种方式在不同运行环境下（如从根目录运行 vs 从子目录运行）会产生路径解析错误。

解决方案：集中配置，统一管理

修改 server/core/config.py (核心):
- 动态计算并定义了一个全局变量 PROJECT_ROOT，它始终指向项目的根目录。
- 基于 PROJECT_ROOT，使用 os.path.join 创建了一个跨平台的、绝对的默认数据路径 DEFAULT_DATA_PATH 和模型保存路径 DEFAULT_MODEL_DIR。
- 这确保了无论从哪个位置执行代码，路径总能被正确解析。
修改 server/utils/multi_store_data_utils.py:
- 从 server/core/config 导入 DEFAULT_DATA_PATH。
- 将所有数据加载函数的 file_path 参数的默认值从硬编码的字符串改为 None。
- 在函数内部，如果 file_path 为 None，则自动使用导入的 DEFAULT_DATA_PATH。
- 移除了原有的、复杂的、为了猜测正确路径而编写的冗余代码。
修改 server/core/predictor.py:
- 同样从 server/core/config 导入 DEFAULT_DATA_PATH。
- 在初始化 PharmacyPredictor 时，如果未提供数据路径，则使用导入的 DEFAULT_DATA_PATH 作为默认值。

最终结果

通过将数据源路径集中到唯一的配置文件中进行管理，彻底解决了因硬编码路径导致的可移植性问题。项目现在可以在任何环境下可靠地运行。

未来如何修改数据源（例如，连接到服务器数据库）

本次重构为将来更换数据源打下了坚实的基础。操作非常简单：

定位配置文件: 打开 server/core/config.py 文件。

修改数据源定义:

当前 (文件):

DEFAULT_DATA_PATH = os.path.join(PROJECT_ROOT, 'data', 'timeseries_training_data_sample_10s50p.parquet')

未来 (数据库示例): 您可以将这行替换为数据库连接字符串，或者添加新的数据库配置变量。例如：

# 注释掉或删除旧的文件路径配置
# DEFAULT_DATA_PATH = ...

# 新增数据库连接配置
DATABASE_URL = "postgresql://user:password@your_server_ip:5432/your_database_name"

修改数据加载逻辑:

定位数据加载函数: 打开 server/utils/multi_store_data_utils.py。

修改 load_multi_store_data 函数:

引入数据库连接库（如 sqlalchemy 或 psycopg2）。
修改函数逻辑，使其使用 config.py 中的 DATABASE_URL 来连接数据库，并执行SQL查询来获取数据，而不是读取文件。

示例:

from sqlalchemy import create_engine
from core.config import DATABASE_URL # 导入新的数据库配置

def load_multi_store_data(...):
    # ...
    engine = create_engine(DATABASE_URL)
    query = "SELECT * FROM sales_data" # 根据需要构建查询
    df = pd.read_sql(query, engine)
    # ... 后续处理逻辑保持不变 ...

通过以上步骤，您就可以在不改动项目其他任何部分的情况下，轻松地将数据源从本地文件切换到服务器数据库。

日期: 2025-07-15 11:43 主题: 修复因PyTorch版本不兼容导致的训练失败问题

问题描述

在修复了路径和依赖问题后，在某些机器上运行模型训练时，程序因 TypeError: ReduceLROnPlateau.__init__() got an unexpected keyword argument 'verbose' 而崩溃。但在本地开发机上运行正常。

根本原因

此问题是典型的环境不一致导致的兼容性错误。

PyTorch版本差异: 本地开发环境安装了较旧版本的PyTorch，其学习率调度器 ReduceLROnPlateau 支持 verbose 参数（用于在学习率变化时打印日志）。
新环境: 在其他计算机或新创建的虚拟环境中，安装了较新版本的PyTorch。在新版本中，ReduceLROnPlateau 的 verbose 参数已被移除。
代码问题: server/trainers/mlstm_trainer.py 和 server/trainers/transformer_trainer.py 的代码中，在创建 ReduceLROnPlateau 实例时硬编码了 verbose=True 参数，导致在新版PyTorch环境下调用时出现 TypeError。

解决方案：移除已弃用的参数

全面排查: 检查了项目中所有训练器文件 (mlstm_trainer.py, transformer_trainer.py, kan_trainer.py, tcn_trainer.py)。
精确定位: 确认只有 mlstm_trainer.py 和 transformer_trainer.py 使用了 ReduceLROnPlateau 并传递了 verbose 参数。
执行修复:
- 文件: server/trainers/mlstm_trainer.py 和 server/trainers/transformer_trainer.py
- 位置: ReduceLROnPlateau 的初始化调用处。
- 操作: 删除了 verbose=True 参数。
```
- scheduler = torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau(optimizer, 'min', ..., verbose=True)
+ scheduler = torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau(optimizer, 'min', ...)
```
- 原因: 移除这个在新版PyTorch中已不存在的参数，可以从根本上解决 TypeError，并确保代码在不同版本的PyTorch环境中都能正常运行。此修改不影响学习率调度器的核心功能。

最终结果

通过移除已弃用的 verbose 参数，彻底解决了由于环境差异导致的版本兼容性问题，确保了项目在所有目标机器上都能稳定地执行训练任务。

日期: 2025-07-15 14:05 主题: 仪表盘UI调整

描述

根据用户请求，将仪表盘上的“数据管理”卡片替换为“店铺管理”。

主要改动

文件: UI/src/views/DashboardView.vue
修改:
1. 在 featureCards 数组中，将原“数据管理”的对象修改为“店铺管理”。
2. 更新了卡片的 title, description, icon 和 path，使其指向店铺管理页面 (/store-management)。
3. 在脚本中导入了新的 Shop 图标。

结果

仪表盘现在直接提供到“店铺管理”页面的快捷入口，提高了操作效率。

日期: 2025-07-18 主题: 模型保存逻辑重构与集中化管理

目标

根据 xz训练模型保存规则.md，将系统中分散的模型文件保存逻辑统一重构，创建一个集中、健壮且可测试的路径管理系统。

核心成果

创建了 server/utils/file_save.py 模块: 这个新模块现在是系统中处理模型文件保存路径的唯一权威来源。
实现了三种训练模式的路径生成: 系统现在可以为“按店铺”、“按药品”和“全局”三种训练模式正确生成层级化的、可追溯的目录结构。
集成了智能ID处理:
- 对于包含多个ID的训练场景，系统会自动计算一个简短的哈希值作为目录名。
- 对于全局训练中只包含单个店铺或药品ID的场景，系统会直接使用该ID作为目录名，增强了路径的可读性。
重构了整个训练流程: 修改了API层、进程管理层以及所有模型训练器，使它们能够协同使用新的路径管理模块。
添加了自动化测试: 创建了 test/test_file_save_logic.py 脚本，用于验证所有路径生成和版本管理逻辑的正确性。

详细文件修改记录

server/utils/file_save.py
- 操作: 创建
- 内容: 实现了 ModelPathManager 类，包含以下核心方法：
  - _hash_ids: 对ID列表进行排序和哈希。
  - _generate_identifier: 根据训练模式和参数生成唯一的模型标识符。
  - get_next_version / save_version_info: 线程安全地管理 versions.json 文件，实现版本号的获取和更新。
  - get_model_paths: 作为主入口，协调以上方法，生成包含所有产物路径的字典。
server/api.py
- 操作: 修改
- 位置: start_training 函数 (/api/training 端点)。
- 内容:
  - 导入并实例化 ModelPathManager。
  - 在接收到训练请求后，调用 path_manager.get_model_paths() 来获取所有路径信息。
  - 将获取到的 path_info 字典和原始请求参数 training_params 一并传递给后台训练任务管理器。
  - 修复了因重复传递关键字参数 (model_type, training_mode) 导致的 TypeError。
  - 修复了 except 块中因未导入 traceback 模块导致的 UnboundLocalError。
server/utils/training_process_manager.py
- 操作: 修改
- 内容:
  - 修改 submit_task 方法，使其能接收 training_params 和 path_info 字典。
  - 在 TrainingTask 数据类中增加了 path_info 字段来存储路径信息。
  - 在 TrainingWorker 中，将 path_info 传递给实际的训练函数。
  - 在 _monitor_results 方法中，当任务成功完成时，调用 path_manager.save_version_info 来更新 versions.json，完成版本管理的闭环。
所有训练器文件 (mlstm_trainer.py, kan_trainer.py, tcn_trainer.py, transformer_trainer.py)
- 操作: 修改
- 内容:
  - 统一修改了主训练函数的签名，增加了 path_info=None 参数。
  - 移除了所有内部手动构建文件路径的逻辑。
  - 所有保存操作（最终模型、检查点、损失曲线图）现在都直接从传入的 path_info 字典中获取预先生成好的路径。
  - 简化了 save_checkpoint 辅助函数，使其也依赖 path_info。
test/test_file_save_logic.py
- 操作: 创建
- 内容:
  - 编写了一个独立的测试脚本，用于验证 ModelPathManager 的所有功能。
  - 覆盖了所有训练模式及其子场景（包括单ID和多ID哈希）。
  - 测试了版本号的正确递增和 versions.json 的写入。
  - 修复了测试脚本中因绝对/相对路径不匹配和重复关键字参数导致的多个 AssertionError 和 TypeError。

日期: 2025-07-18 (后续修复) 主题: 修复API层调用路径管理器时的 TypeError

问题描述

在完成所有重构和测试后，实际运行API时，POST /api/training 端点在调用 path_manager.get_model_paths 时崩溃，并抛出 TypeError: get_model_paths() got multiple values for keyword argument 'training_mode'。

根本原因

这是一个回归错误。在修复测试脚本 test_file_save_logic.py 中的类似问题时，我未能将相同的修复逻辑应用回 server/api.py。代码在调用 get_model_paths 时，既通过关键字参数 training_mode=... 明确传递了该参数，又通过 **data 将其再次传入，导致了冲突。

解决方案

文件: server/api.py
位置: start_training 函数。
操作: 修改了对 get_model_paths 的调用逻辑。

内容:

# 移除 model_type 和 training_mode 以避免重复关键字参数错误
data_for_path = data.copy()
data_for_path.pop('model_type', None)
data_for_path.pop('training_mode', None)
path_info = path_manager.get_model_paths(
    training_mode=training_mode,
    model_type=model_type,
    **data_for_path  # 传递剩余的payload
)

原因: 在通过 ** 解包传递参数之前，先从字典副本中移除了所有会被明确指定的关键字参数，从而确保了函数调用签名的正确性。

日期: 2025-07-18 (最终修复) 主题: 修复因中间层函数签名未更新导致的 TypeError

问题描述

在完成所有重构后，实际运行API并触发训练任务时，程序在后台进程中因 TypeError: train_model() got an unexpected keyword argument 'path_info' 而崩溃。

根本原因

这是一个典型的“中间人”遗漏错误。我成功地修改了调用链的两端（api.py -> training_process_manager.py 和 *_trainer.py），但忘记了修改它们之间的中间层——server/core/predictor.py 中的 train_model 方法。training_process_manager 尝试将 path_info 传递给 predictor.train_model，但后者的函数签名中并未包含这个新参数，导致了 TypeError。

解决方案

文件: server/core/predictor.py
位置: train_model 函数的定义处。
操作: 在函数签名中增加了 path_info=None 参数。

内容:

def train_model(self, ..., progress_callback=None, path_info=None):
    # ...

位置: train_model 函数内部，对所有具体训练器（train_product_model_with_mlstm, _with_kan, etc.）的调用处。
操作: 在所有调用中，将接收到的 path_info 参数透传下去。

内容:

# ...
metrics = train_product_model_with_transformer(
    ...,
    path_info=path_info
)
# ...

原因: 通过在中间层函数上“打通”path_info 参数的传递通道，确保了从API层到最终训练器层的完整数据流，解决了 TypeError。

日期: 2025-07-18 (最终修复) 主题: 修复“按药品训练-聚合所有店铺”模式下的路径生成错误

问题描述

在实际运行中发现，当进行“按药品训练”并选择“聚合所有店铺”时，生成的模型保存路径中包含了错误的后缀 _None，而不是预期的 _all (例如 .../17002608_None/...)。

根本原因

在 server/utils/file_save.py 的 _generate_identifier 和 get_model_paths 方法中，当 store_id 从前端传来为 None 时，代码 scope = store_id if store_id else 'all' 会因为 store_id 是 None 而正确地将 scope 设为 'all'。然而，在 get_model_paths 方法中，我错误地使用了 kwargs.get('store_id', 'all')，这在 store_id 键存在但值为 None 时，仍然会返回 None，导致了路径拼接错误。

解决方案

文件: server/utils/file_save.py
位置: _generate_identifier 和 get_model_paths 方法中处理 product 训练模式的部分。
操作: 将逻辑从 scope = kwargs.get('store_id', 'all') 修改为更严谨的 scope = store_id if store_id is not None else 'all'。

内容:

# in _generate_identifier
scope = store_id if store_id is not None else 'all'

# in get_model_paths
store_id = kwargs.get('store_id')
scope = store_id if store_id is not None else 'all'
scope_folder = f"{product_id}_{scope}"

原因: 这种写法能正确处理 store_id 键不存在、或键存在但值为 None 的两种情况，确保在这两种情况下 scope 都被正确地设置为 'all'，从而生成符合规范的路径。

日期: 2025-07-18 (最终修复) 主题: 修复 KeyError: 'price' 和单ID哈希错误

问题描述

在完成大规模重构后，实际运行时发现了两个隐藏的bug：

在“按店铺训练”模式下，训练因 KeyError: 'price' 而失败。
在“按店铺训练”模式下，当只选择一个“指定药品”时，系统仍然错误地对该药品的ID进行了哈希处理，而不是直接使用ID。

根本原因

KeyError: server/utils/multi_store_data_utils.py 中的 get_store_product_sales_data 函数包含了一个硬编码的列校验，该校验要求 price 列必须存在，但这与当前的数据源不符。
哈希错误: server/utils/file_save.py 中的 get_model_paths 方法在处理 store 训练模式时，没有复用 _generate_identifier 中已经写好的单ID判断逻辑，导致了逻辑不一致。

解决方案

修复 KeyError:
- 文件: server/utils/multi_store_data_utils.py
- 位置: get_store_product_sales_data 函数。
- 操作: 从 required_columns 列表中移除了 'price'，根除了这个硬性依赖。
修复哈希逻辑:
- 文件: server/utils/file_save.py
- 位置: _generate_identifier 和 get_model_paths 方法中处理 store 训练模式的部分。
- 操作: 统一了逻辑，确保在这两个地方都使用了 scope = product_ids[0] if len(product_ids) == 1 else self._hash_ids(product_ids) 的判断，从而在只选择一个药品时直接使用其ID。
更新测试:
- 文件: test/test_file_save_logic.py
- 操作: 增加了新的测试用例，专门验证“按店铺训练-单个指定药品”场景下的路径生成是否正确。

日期: 2025-07-18 (最终修复) 主题: 修复全局训练范围值不匹配导致的 ValueError

问题描述

在完成所有重构后，实际运行API并触发“全局训练-所有店铺所有药品”时，程序因 ValueError: 未知的全局训练范围: all_stores_all_products 而崩溃。

根本原因

前端传递的 training_scope 值为 all_stores_all_products，而 server/utils/file_save.py 中的 _generate_identifier 和 get_model_paths 方法只处理了 all 这个值，未能兼容前端传递的具体字符串，导致逻辑判断失败。

解决方案

文件: server/utils/file_save.py
位置: _generate_identifier 和 get_model_paths 方法中处理 global 训练模式的部分。
操作: 将逻辑判断从 if training_scope == 'all': 修改为 if training_scope in ['all', 'all_stores_all_products']:。
原因: 使代码能够同时兼容两种表示“所有范围”的字符串，确保了前端请求的正确处理。
更新测试:
- 文件: test/test_file_save_logic.py
- 操作: 增加了新的测试用例，专门验证 training_scope 为 all_stores_all_products 时的路径生成是否正确。

日期: 2025-07-18 (最终优化) 主题: 优化全局训练自定义模式下的单ID路径生成

问题描述

根据用户反馈，希望在全局训练的“自定义范围”模式下，如果只选择单个店铺和/或单个药品，路径中应直接使用ID而不是哈希值，以增强可读性。

解决方案

文件: server/utils/file_save.py
位置: _generate_identifier 和 get_model_paths 方法中处理 global 训练模式 custom 范围的部分。
操作: 为 store_ids 和 product_ids 分别增加了单ID判断逻辑。

内容:

# in _generate_identifier
s_id = store_ids[0] if len(store_ids) == 1 else self._hash_ids(store_ids)
p_id = product_ids[0] if len(product_ids) == 1 else self._hash_ids(product_ids)
scope_part = f"custom_s_{s_id}_p_{p_id}"

# in get_model_paths
store_ids = kwargs.get('store_ids', [])
product_ids = kwargs.get('product_ids', [])
s_id = store_ids[0] if len(store_ids) == 1 else self._hash_ids(store_ids)
p_id = product_ids[0] if len(product_ids) == 1 else self._hash_ids(product_ids)
scope_parts.extend(['custom', s_id, p_id])

原因: 使 custom 模式下的路径生成逻辑与 selected_stores 和 selected_products 模式保持一致，在只选择一个ID时优先使用ID本身，提高了路径的可读性和一致性。
更新测试:
- 文件: test/test_file_save_logic.py
- 操作: 增加了新的测试用例，专门验证“全局训练-自定义范围-单ID”场景下的路径生成是否正确。

日期: 2025-07-18 主题: 统一训练页面UI显示并修复后端数据传递

问题描述

在“按店铺训练”和“全局模型训练”页面的任务列表中，模型版本号前缺少 'v' 前缀，与“按品训练”页面不一致。
在“全局模型训练”页面的任务列表中，“聚合方式”一列始终为空，无法显示数据。

根本原因

UI层面: UI/src/views/StoreTrainingView.vue 和 UI/src/views/training/GlobalTrainingView.vue 在渲染版本号时，没有像 ProductTrainingView.vue 一样添加 'v' 前缀的模板。
后端层面: server/utils/training_process_manager.py 中的 TrainingTask 数据类缺少 aggregation_method 字段，导致从任务提交到数据返回的整个流程中，该信息都丢失了。

解决方案

修复前端UI:
- 文件: UI/src/views/StoreTrainingView.vue, UI/src/views/training/GlobalTrainingView.vue
- 操作: 修改了 el-table-column for version，为其添加了 <template>，使用 <el-tag>v{{ row.version }}</el-tag> 来渲染版本号，确保了显示格式的统一。
修复后端数据流:
- 文件: server/utils/training_process_manager.py
- 操作:
  1. 在 TrainingTask 数据类中增加了 aggregation_method: Optional[str] = None 字段。
  2. 修改 submit_task 方法，使其在创建 TrainingTask 对象时能接收并设置 aggregation_method。
  3. 修改 run_training_task 方法，在调用 predictor.train_model 时，将 task.aggregation_method 传递下去。

最终结果

通过前后端的协同修复，现在所有训练页面的UI表现完全一致，并且全局训练的“聚合方式”能够被正确记录和显示。

64 KiB Raw Blame History Unescape Escape

根目录启动

UI

“预测分析”模块UI重构修改记录

后端修复 (2025-07-13)

后端修复 (2025-07-13) - 数据流重构

第一次重构 (多页面、双栏布局)

第二次重构 (基于用户反馈的单页面布局)

阶段一：修复训练器层 KeyError

阶段二：修复数据标准化层

阶段三：修复数据流分发层

阶段四：适配训练器以接收数据

阶段五：修复前后端通信层

阶段六：修复API层序列化错误

阶段七：修复评估指标计算

2025-07-14 11:41：修复“按店铺训练”页面店铺列表加载失败问题

问题描述

根本原因

解决方案 (保留"unknown"字符串)

阶段八：修复并发训练中的多个错误

阶段九：修复模型评估与训练优化

阶段九：错误的修复尝试 (记录备查)

阶段十：根治维度不匹配问题

阶段九：错误的修复尝试 (记录备查)

阶段十：根治维度不匹配问题

阶段十一：最终修复与逻辑统一

阶段十二：统一所有模型的输出维度

问题描述

根本原因

解决方案 (遵循现有设计模式)

描述

主要改动

涉及文件

按药品模型预测

描述

主要改动

结果

问题描述

根本原因

解决方案：集中配置，统一管理

最终结果

未来如何修改数据源（例如，连接到服务器数据库）

问题描述

根本原因

解决方案：移除已弃用的参数

最终结果

描述

主要改动

结果

目标

核心成果

详细文件修改记录

问题描述

根本原因

解决方案

问题描述

根本原因

解决方案

问题描述

根本原因

解决方案

问题描述

根本原因

解决方案

问题描述

根本原因

解决方案

问题描述

解决方案

问题描述

根本原因

解决方案

最终结果

64 KiB

Raw Blame History

阶段一：修复训练器层 `KeyError`