T/CES 128-2022 电力人工智能平台总体架构及技术要求 ,该文件为pdf格式 ,请用户放心下载!
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资源简介
《T/CES 128-2022 电力人工智能平台总体架构及技术要求》主要内容的详细总结，结构力求丰富：
文档核心目标： 规范电力行业人工智能平台的构建、技术要求以及算法模型共享应用，为平台的规划、设计、开发、运维和模型应用提供标准化依据。
一、 范围与基础 (第1-4章)
- 适用范围： 明确适用于电力人工智能平台的规划、设计、开发、运维和算法模型应用。
- 规范性引用文件： 列出支撑本标准的技术基础，涉及信息技术词汇、安全评估准则、OCR规范等。
- 术语和定义： 定义了33个关键术语，是理解文档的基础。核心包括：
- 人工智能 (AI)： 研究模拟人类智能功能的交叉学科。
- 训练、推理、样本数据： AI模型开发的核心过程和数据。
- 深度学习框架： 如 PyTorch, TensorFlow, MXNet, Caffe。
- 电力人工智能平台： 整合机器学习框架，支持电力样本管理、模型开发训练、服务发布全流程的一站式系统，包含电力模型库和样本库。
- 电力专用模型/任务： 服务于电力生产特定场景的模型及任务类型（如图像分类、目标检测、数值回归等）。
- 管理信息大区/互联网大区： 电力行业关键的信息安全分区概念。
- 容器部署 (Docker/Kubernetes)： 平台要求的模型部署方式。
- 缩略语： 解释了文档中出现的20个专业缩略语（如OCR, ROC, AUC, FRR, SER, FAR, FPR, TPR, F1, TP, FP, RPA）。
二、 架构要求 (第5章)
- 总体架构要求：
- 核心组成部分： 平台由 训练环境、模型库、样本库、运行环境、管理中心 和 统一服务门户 六大块构成。
- 数据来源： 样本数据应直接来源于电力业务数据中台。
- 环境隔离： 生产环境和训练环境的样本库与模型库内容需严格区分（如生产模型库仅含验证通过的模型）。
- 服务提供： 服务层通过资源层（算力、中间件、模型服务）为应用层提供支持。
- 通用能力： 服务层提供计算机视觉、自然语言处理、智能语音、知识图谱、RPA等通用算法组件。
- 样本与模型关系： 样本库支撑训练，训练结果输出至模型库；模型库支持管理、封装、共享、发布。
- 部署分区：
- 主要在管理信息大区部署。
- 互联网大区仅部署模型管理和业务模型服务组件，模型由管理信息大区通过隔离装置同步。
- 技术架构要求：
- 分层结构： 分为 应用层 (API/SDK/GUI访问)、服务层 (平台功能)、能力层 (核心引擎/组件)、资源层 (基础设施)。
- 模型管理： 必须采用容器化部署 (Kubernetes & Docker)。
- 算法集成： 需包含主流算法模块 (SVM, SVD, PCA, YOLO等)。
- 学习框架： 需支持主流开源深度学习框架 (PyTorch, TensorFlow, MXNet, Caffe)。
- 数据处理： 数据接入宜用 Kettle/Sqoop；特征预处理宜支持 Numpy, Scikit-learn；数据存储宜支持 Ceph。
- 多租户与配置： 必须支持多租户；配置管理宜采用配置引擎开发。
- 硬件支持： AI芯片计算资源包括但不限于 FPGA, ASIC。
- 数据架构要求：
- 数据存储： 原始数据按图像、视频、语音、文本等类型存储，经标注后形成样本库。
- 核心数据流：
- 样本数据流： 经数据总线/消息总线 -> 样本中心 -> 预处理/标注 -> 训练/推理/测试组件。
- 模型数据流： 训练组件使用样本 -> 生成模型 -> 入库模型中心。
- 业务应用流： 业务应用数据 -> 推理组件 (调用模型中心模型) -> 返回结果给业务应用。
- 中心功能： 样本中心和模型中心需支持同步功能。
- 边缘协同：
- 模型中心模型可下发至物联管理平台 -> 边缘端。
- 边缘端样本/异常结果可上传至物联管理平台 -> 样本中心，用于模型迭代优化。
三、 技术要求 (第6章)
- 功能要求：
- 训练中心：
- 项目管理： 项目全生命周期管理 (创建、删除、状态监测、切换)。
- 训练框架： 必须兼容 PyTorch, TensorFlow, MXNet, Caffe。
- 训练方式： 支持 Notebook式、命令式、GUI任务式。
- 资源调度： 宜支持 GPU 显存分配。
- 算法评估： 必须按算法类型提供评估指标：
- 分类：准确率、召回率、F1值。
- 聚类：准确率、精确率、召回率、紧密性、间隔性。
- 回归：均方误差、均方根误差、决定系数、校正决定系数。
- 算法管理： 支持算法文件分类上传、下载、保存。
- 模型中心：
- 模型管理： 支持接收、发送、删除、版本管理、收藏模型。
- 推理服务： 支持一键式/引导式自动部署发布，必须支持 GPU 显存分配管理，提供服务测试、接口管理、请求审核。
- 样本中心：
- 样本管理： 支持接入、发送数据，数据集管理。
- 数据导入： 必须支持本地、数据库、HDFS、FTP、NFS等方式。
- 数据预处理： 提供通用预处理方法 (缺失、异常处理)，按数据类型提供特定方法：
- 文本：标记化、归一化、替换。
- 图片/视频：特征提取、图片增强、去噪。
- 语音：特征提取、数据增强、预加重、分帧。
- 数据标注： 标注流程管理，支持文本、图像、语音、视频标注，宜提供基于模型的智能标注。
- 训练中心：
- 性能要求：
- 响应时限 (系统负载 < 80%时)：
- 前端页面响应 ≤ 5s。
- 后端服务响应 ≤ 3s。
- 训练任务创建/推理服务申请响应 ≤ 3s。
- 推理调用响应 ≤ 3s。
- 可靠性 (724h服务不中断)：
- 需冗余设计保证：数据完整性、算力完整性、消息完整性、任务调度完整性、网络完整性。故障修复后应能自动恢复运行。
- 可扩展性： 支持软硬件扩展升级，不影响现有样本、任务、服务。
- 响应时限 (系统负载 < 80%时)：
- 安全要求：
- 基础安全： 符合 GB/T 18336-2015 及《中华人民共和国数据安全法》。
- 容错安全： 考虑模型计算结果偏差、精度降低、响应超时对业务系统的影响。
- 硬件要求：
- 服务器必须具备 GPU 算力资源，支持 CUDA 和 CUDNN 加速。
- 显存要求：
- 训练任务：不应低于 16GB，宜 ≥ 32GB，宜用 SSD 缓存样本。
- 推理服务：不应低于 8GB，宜 ≥ 16GB。
- 系统运行：不应低于 8GB，宜 ≥ 16GB。
四、 算法模型共享要求 (第7章)
- 共享基础： 算法模型文件和描述性文档。
- 算法模型文件：
- 模型源文件： 训练得到的参数存储文件，框架不同格式不同：
- Caffe:
.caffemodel(参数) +.prototxt(结构)。 - PyTorch:
.pth(结构和参数)。 - TensorFlow:
.meta,.data,.index或.h5/.pb(整合)。 - MXNet:
.params(参数) +.json(结构)。 - 其他框架： 可采用通用 PMML (
.xml) 描述。
- Caffe:
- 模型配置文件： 描述运行时可调参数，必须包含
BatchSize,Width,Height,Channel,GPU ID等关键字段。 - 模型运行脚本文件： 提供模型加载、训练/推理的代码，按配置文件参数运行。
- 模型源文件： 训练得到的参数存储文件，框架不同格式不同：
- 算法模型描述性文档：
- 数据集描述： 来源、类型、标注格式、样本量、数据格式等。
- 属性描述： 版本、作者、发布时间、框架、语言、运行环境、硬件配置等。
- 性能描述： 必须提供核心性能指标，类型不同指标不同：
- 目标检测： 准确率、精确率、召回率、AP、mAP、IoU、ROC、AUC、P-R曲线等。
- 语音识别： 词错误率(WER)、句错误率(SER)。
- OCR识别： 拒识率(FRR)、误识率(FAR)。
- 人脸识别： 准确率、精确率、召回率、AP、mAP、F1值、ROC、FPR、TPR等。
- 自然语言处理： 准确率、精确率、召回率、F1值、ROC、AUC、BLEU、偏差与方差。
- 知识图谱： 准确率、覆盖率、响应时间。
- 算法模型共享应用方式：
- 部署应用： 必须支持至少一种：
- 模型文件部署： 根据源文件、配置文件、依赖说明手动部署环境。
- 容器部署： 利用 Docker 封装模型及运行环境进行部署。
- 二次训练应用： 宜支持基于提供的开发语言、框架、数据集和文档进行参数调优。
- 部署应用： 必须支持至少一种：
总结： 该标准为电力行业构建统一、高效、安全的人工智能平台提供了全面的技术蓝图。它明确了平台的分层架构（总体、技术、数据）、核心功能组件（训练、模型、样本中心）、严格的性能与安全指标、详细的模型共享规范（文件格式、描述文档、部署方式），并特别强调了电力生产环境（如分区部署、专用模型任务）的特殊要求，是推动电力人工智能规范化应用的重要依据。
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