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xz2000 28bae35783 # 扁平化模型数据处理规范 (最终版)

**版本**: 4.0 (最终版)
**核心思想**: 逻辑路径被转换为文件名的一部分，实现极致扁平化的文件存储。

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## 一、 文件保存规则

### 1.1. 核心原则

所有元数据都被编码到文件名中。一个逻辑上的层级路径（例如 `product/P001_all/mlstm/v2`）应该被转换为一个用下划线连接的文件名前缀（`product_P001_all_mlstm_v2`）。

### 1.2. 文件存储位置

-   **最终产物**: 所有最终模型、元数据文件、损失图等，统一存放在 `saved_models/` 根目录下。
-   **过程文件**: 所有训练过程中的检查点文件，统一存放在 `saved_models/checkpoints/` 目录下。

### 1.3. 文件名生成规则

1.  **构建逻辑路径**: 根据训练参数（模式、范围、类型、版本）确定逻辑路径。
    -   *示例*: `product/P001_all/mlstm/v2`

2.  **生成文件名前缀**: 将逻辑路径中的所有 `/` 替换为 `_`。
    -   *示例*: `product_P001_all_mlstm_v2`

3.  **拼接文件后缀**: 在前缀后加上描述文件类型的后缀。
    -   `_model.pth`
    -   `_metadata.json`
    -   `_loss_curve.png`
    -   `_checkpoint_best.pth`
    -   `_checkpoint_epoch_{N}.pth`

#### **完整示例:**

-   **最终模型**: `saved_models/product_P001_all_mlstm_v2_model.pth`
-   **元数据**: `saved_models/product_P001_all_mlstm_v2_metadata.json`
-   **最佳检查点**: `saved_models/checkpoints/product_P001_all_mlstm_v2_checkpoint_best.pth`
-   **Epoch 50 检查点**: `saved_models/checkpoints/product_P001_all_mlstm_v2_checkpoint_epoch_50.pth`

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## 二、 文件读取规则

1.  **确定模型元数据**: 根据需求确定要加载的模型的训练模式、范围、类型和版本。
2.  **构建文件名前缀**: 按照与保存时相同的逻辑，将元数据拼接成文件名前缀（例如 `product_P001_all_mlstm_v2`）。
3.  **定位文件**:
    -   要加载最终模型，查找文件: `saved_models/{prefix}_model.pth`。
    -   要加载最佳检查点，查找文件: `saved_models/checkpoints/{prefix}_checkpoint_best.pth`。

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## 三、 数据库存储规则

数据库用于索引，应存储足以重构文件名前缀的关键元数据。

#### **`models` 表结构建议:**

| 字段名 | 类型 | 描述 | 示例 |
| :--- | :--- | :--- | :--- |
| `id` | INTEGER | 主键 | 1 |
| `filename_prefix` | TEXT | **完整文件名前缀，可作为唯一标识** | `product_P001_all_mlstm_v2` |
| `model_identifier`| TEXT | 用于版本控制的标识符 (不含版本) | `product_P001_all_mlstm` |
| `version` | INTEGER | 版本号 | `2` |
| `status` | TEXT | 模型状态 | `completed`, `training`, `failed` |
| `created_at` | TEXT | 创建时间 | `2025-07-21 02:29:00` |
| `metrics_summary`| TEXT | 关键性能指标的JSON字符串 | `{"rmse": 10.5, "r2": 0.89}` |

#### **保存逻辑:**
-   训练完成后，向表中插入一条记录。`filename_prefix` 字段是查找与该次训练相关的所有文件的关键。

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## 四、 版本记录规则

版本管理依赖于根目录下的 `versions.json` 文件，以实现原子化、线程安全的版本号递增。

-   **文件名**: `versions.json`
-   **位置**: `saved_models/versions.json`
-   **结构**: 一个JSON对象，`key` 是不包含版本号的标识符，`value` 是该标识符下最新的版本号（整数）。
    -   **Key**: `{prefix_core}_{model_type}` (例如: `product_P001_all_mlstm`)
    -   **Value**: `Integer`

#### **`versions.json` 示例:**
```json
{
  "product_P001_all_mlstm": 2,
  "store_S001_P002_transformer": 1
}
```

#### **版本管理流程:**

1.  **获取新版本**: 开始训练前，构建 `key`。读取 `versions.json`，找到对应 `key` 的 `value`。新版本号为 `value + 1` (若key不存在，则为 `1`)。
2.  **更新版本**: 训练成功后，将新的版本号写回到 `versions.json`。此过程**必须使用文件锁**以防止并发冲突。

调试完成药品预测和店铺预测

2025-07-21 16:39:52 +08:00

src

# 扁平化模型数据处理规范 (最终版)

2025-07-21 16:39:52 +08:00

index.html

正式可以运行的时序预测管理系统

2025-06-11 10:18:18 +08:00

package-lock.json

临时版本

2025-07-02 11:05:23 +08:00

package.json

临时版本

2025-07-02 11:05:23 +08:00

pnpm-lock.yaml

临时版本

2025-07-02 11:05:23 +08:00

README.md

正式可以运行的时序预测管理系统

2025-06-11 10:18:18 +08:00

vite.config.js

完善使用手册修复一些bug

2025-06-14 05:00:17 +08:00

README.md

药店销售预测系统 - 前端界面

这是一个使用 Vue 3, Vite, Element Plus 和 Vue Router 构建的前端管理界面，用于与药店销售预测系统的后端API进行交互。

功能模块

首页: 系统功能概览和快捷入口。
数据管理: 浏览产品数据，上传新的销售数据Excel文件。
模型训练: 选择产品和模型类型，启动异步训练任务，并实时查看任务状态。
模型预测: 对指定产品进行销售预测，支持单模型预测和多模型效果对比，并提供可视化图表。
模型管理: 查看、筛选、搜索、导入、导出和删除已训练的模型。

技术栈

Vue 3: 渐进式JavaScript框架。
Vite: 下一代前端开发与构建工具。
Vue Router: Vue.js 的官方路由。
Element Plus: 基于 Vue 3 的桌面端组件库。
Axios: 一个基于 promise 的 HTTP 库。
Chart.js: 用于数据可视化的JavaScript图表库。

安装和运行

前提条件

Node.js (建议使用LTS版本)
pnpm (可选，但推荐)

步骤

进入UI目录
```
cd UI
```
安装依赖 使用 npm:
```
npm install
```
或者使用 pnpm:
```
pnpm install
```
或者使用 yarn:
```
yarn
```
启动开发服务器
```
npm run dev
```
该命令会启动一个本地开发服务器，你可以在浏览器中访问 http://localhost:5173 (或终端提示的其他端口) 来查看界面。

重要:
- 请确保后端的Flask API服务正在运行中。
- Vite配置文件中已设置了代理，所有 /api 开头的请求都会被转发到 http://127.0.0.1:5000。
构建生产版本
```
npm run build
```
该命令会将项目打包到 dist 目录，用于生产环境部署。

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药店销售预测系统 - 前端界面

功能模块

技术栈

安装和运行

前提条件

步骤

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