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深入解析智能运维平台的数据准备与模型训练流程。 核心内容: 1. 数据采集与清洗:从工单系统、知识库和Postmortem报告中采集数据 2. 标注系统设计:使用Label Studio和定制化NER模板进行标注 3. 模型微调关键环节:环境配置与训练脚本优化
数据源对接
工单系统:通过API直接拉取Jira/ServiceNow历史工单(字段包括标题、描述、解决方案、时间戳)
知识库:爬取Confluence运维手册(需处理Markdown/表格/流程图),提取章节故障处理
、应急预案
Postmortem报告:解析PDF/Word文档,提取Root Cause
、Action Items
段落
去重策略:SimHash算法(相似度>90%的条目合并)
脱敏处理:正则表达式匹配IP/域名/账号(替换为<IP>
/<DOMAIN>
/<USER>
占位符)
标注工具:Label Studio + 定制化NER模板
# 标注规则示例entities: - Service: "^[A-Z]{3}-\\d{3}$" # 匹配服务编码(如SRE-001) - ErrorType: ["超时", "资源泄露", "配置错误", "依赖故障"] # 预定义故障词典 - Severity: {"P0": "全网中断", "P1": "核心功能受损"} # 层级定义
标注流程
预标注:用flairNLP预训练模型自动标注(准确率约70%)
人工修正:3人交叉校验(标注一致性需Kappa系数>0.85)
冲突仲裁:领域专家每周复核争议样本
输出为标准JSONL格式(每条包含原始文本、实体span、标签)
{ "text": "<DOMAIN>服务出现P0级故障,原因为数据库连接池耗尽", "entities": [ {"start":1, "end":8, "label":"Service"}, {"start":12, "end":14, "label":"Severity"}, {"start":22, "end":30, "label":"ErrorType"} ]}
硬件要求:NVIDIA A100 40GB * 2(FSDP分布式训练)
依赖库:
pip install deepseek-llm>=0.3.2 pip install wandb # 训练过程可视化
# 启动命令(实际需用SLURM调度)deepspeed --num_gpus 2 finetune.py \ --model_name "deepseek-7b" \ --dataset "ops_dataset_v1.jsonl" \ --lora_rank 64 \ --per_device_train_batch_size 4 \ --gradient_accumulation_steps 8 \ --learning_rate 2e-5 \ --warmup_ratio 0.1 \ --num_train_epochs 5 \ --logging_steps 50 \ --eval_steps 500 \ --deepspeed configs/ds_config_zero3.json # 启用ZeRO-3优化
LoRA配置:仅对q_proj/v_proj层适配(减少显存30%)
梯度检查点:启用gradient_checkpointing
支持更长上下文(2048 tokens)
损失函数:实体识别采用CRF层 + Focal Loss(解决类别不均衡)
命令执行沙箱:所有生成的运维命令先进入隔离环境验证
class Sandbox: def execute(cmd): if regex.match(r"kill|rm|chmod", cmd): # 高危命令拦截 raise SecurityError return docker.run("sandbox_image", cmd) # 容器化执行
人工审核通道:P0级故障的处置建议必须经SRE确认
数据泄露风险
存储加密:语料库存放于MinIO服务(开启SSL + AES-256加密)
访问控制:基于OpenPolicyAgent的RBAC策略(仅允许标注组访问)
模型幻觉风险
后处理规则:对未在知识库中出现的新服务名(如SRE-999
)强制拦截
置信度过滤:Softmax概率<0.7的输出标记为低可信度建议
训练中断风险
断点续训:每2小时保存一次checkpoint到NFS共享存储
健康检查:GPU温度>85℃时自动暂停任务并告警
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