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🧠 头脑风暴

业务平台算法应用相关讨论与解决方案

业务平台算法应用部分如何展示标注的能力？

针对算法应用中的标注能力展示，我们有以下几种解决方案：

方案一：集成 Label Studio 标注平台
点击标注按钮直接跳转到 Label Studio 标注平台，提供专业的图像标注功能。

访问 Label Studio 存在跨域问题
方案二：内嵌标注组件
在业务平台内直接集成标注功能，避免跨域问题，提供更流畅的用户体验。

开发中 开发中
方案三：API 代理方式
通过后端 API 代理 Label Studio 的请求，解决跨域问题，保持原有功能。

待实现 待实现
⚠️ 当前挑战
Label Studio 与业务平台之间存在跨域限制，需要解决 CORS 问题才能实现无缝跳转。 建议优先考虑方案二或方案三来解决这个问题。
🤔 进一步讨论
  • 是否需要支持多种标注类型（矩形框、多边形、关键点等）？
  • 标注数据如何与算法训练流程集成？
  • 是否需要支持多人协作标注？
  • 标注质量如何评估和审核？
  • 是否需要标注进度跟踪和统计功能？
如何优化算法模型的部署和更新流程？

模型部署和更新是算法应用的核心环节，需要考虑以下方面：

自动化部署管道
建立从模型训练到生产部署的完整自动化流程，包括模型验证、版本管理、灰度发布等。
边缘设备管理
支持模型一键部署到边缘设备，实现远程更新和监控，确保模型版本一致性。
A/B 测试框架
支持新旧模型并行运行，通过对比效果来决定是否全面切换新模型。
如何提升算法推理的实时性和准确性？

实时性和准确性是算法应用的关键指标，可以从以下角度优化：

模型优化
使用模型压缩、量化、剪枝等技术，在保持精度的同时提升推理速度。
硬件加速
利用 GPU、NPU 等专用硬件，优化推理引擎，提升计算效率。
算法编排
根据场景需求动态调整算法组合，平衡实时性和准确性要求。