T/CES 128-2022 电力人工智能平台总体架构及技术要求

《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)​​

1. ​​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。
2. ​​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。
3. ​​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。
4. ​​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)​​

1. ​​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。

    

   

    

2. ​​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。

    

   

    

3. ​​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)​​

1. ​​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。

2. ​​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。

3. ​​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。

4. ​​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)​​

1. ​​共享基础：​​ 算法模型文件和描述性文档。
2. ​​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。
   • ​​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。
3. ​​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。
4. ​​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。

​​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。