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## 1. 核心 Bug 修复
### 文件: `server/core/predictor.py`
- **问题**: 在 `train_model` 方法中调用内部辅助函数 `_prepare_training_params` 时，没有正确传递 `product_ids` 和 `store_ids` 参数，导致在 `_prepare_training_params` 内部发生 `NameError`。
- **修复**:
- 修正了 `train_model` 方法内部对 `_prepare_training_params` 的调用，确保 `product_ids` 和 `store_ids` 被显式传递。
- 此前已修复 `train_model` 的函数签名，使其能正确接收 `store_ids`。
- **结果**: 彻底解决了训练流程中的参数传递问题，根除了由此引发的 `NameError`。
## 2. 代码清理与重构
### 文件: `server/api.py`
- **内容**: 移除了在 `start_training` API 端点中遗留的旧版、基于线程（`threading.Thread`）的训练逻辑。
- **原因**: 该代码块已被新的、基于多进程（`multiprocessing`）的 `TrainingProcessManager` 完全取代。旧代码中包含了大量用于调试的 `thread_safe_print` 日志，已无用处。
- **结果**: `start_training` 端点的逻辑变得更加清晰，只负责参数校验和向 `TrainingProcessManager` 提交任务。
### 文件: `server/utils/training_process_manager.py`
- **内容**: 在 `TrainingWorker` 的 `run_training_task` 方法中，移除了一个用于模拟训练进度的 `for` 循环。
- **原因**: 该循环包含 `time.sleep(1)`，仅用于在没有实际训练逻辑时模拟进度更新，现在实际的训练器会通过回调函数报告真实进度，因此该模拟代码不再需要。
- **结果**: `TrainingWorker` 现在直接调用实际的训练器，不再有模拟延迟，代码更贴近生产环境。
## 3. 启动依赖
- **Python**: 3.x
- **主要库**:
- Flask
- Flask-SocketIO
- Flasgger
- pandas
- numpy
- torch
- scikit-learn
- matplotlib
- **启动命令**: `python server/api.py`
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# 修改记录日志 (日期: 2025-07-16)
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## 1. 核心 Bug 修复
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### 文件: `server/core/predictor.py`
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- **问题**: 在 `train_model` 方法中调用内部辅助函数 `_prepare_training_params` 时，没有正确传递 `product_ids` 和 `store_ids` 参数，导致在 `_prepare_training_params` 内部发生 `NameError`。
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- **修复**:
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- 修正了 `train_model` 方法内部对 `_prepare_training_params` 的调用，确保 `product_ids` 和 `store_ids` 被显式传递。
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- 此前已修复 `train_model` 的函数签名，使其能正确接收 `store_ids`。
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- **结果**: 彻底解决了训练流程中的参数传递问题，根除了由此引发的 `NameError`。
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## 2. 代码清理与重构
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### 文件: `server/api.py`
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- **内容**: 移除了在 `start_training` API 端点中遗留的旧版、基于线程（`threading.Thread`）的训练逻辑。
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- **原因**: 该代码块已被新的、基于多进程（`multiprocessing`）的 `TrainingProcessManager` 完全取代。旧代码中包含了大量用于调试的 `thread_safe_print` 日志，已无用处。
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- **结果**: `start_training` 端点的逻辑变得更加清晰，只负责参数校验和向 `TrainingProcessManager` 提交任务。
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### 文件: `server/utils/training_process_manager.py`
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- **内容**: 在 `TrainingWorker` 的 `run_training_task` 方法中，移除了一个用于模拟训练进度的 `for` 循环。
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- **原因**: 该循环包含 `time.sleep(1)`，仅用于在没有实际训练逻辑时模拟进度更新，现在实际的训练器会通过回调函数报告真实进度，因此该模拟代码不再需要。
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- **结果**: `TrainingWorker` 现在直接调用实际的训练器，不再有模拟延迟，代码更贴近生产环境。
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## 3. 启动依赖
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- **Python**: 3.x
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- **主要库**:
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- Flask-SocketIO
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- Flasgger
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- pandas
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- numpy
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- torch
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- scikit-learn
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- matplotlib
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- **启动命令**: `python server/api.py` |