使用 Vibe Coding 构建 AI 自动化评测系统

1.概述

在当今快速发展的 AI 时代，如何高效、准确地评估 AI 模型的性能已成为一个关键挑战。传统的评测方法往往依赖大量人工干预，不仅效率低下，而且难以保证评测的一致性和客观性。本文将深入探讨如何使用 Vibe Coding 的理念，结合现代 AI 技术，构建一个智能、高效且可扩展的自动化评测系统。我们将从系统架构设计出发，详细剖析核心组件的实现，并分享在实际项目中积累的最佳实践。
2.内容

2.1 什么是 Vibe Coding？

Vibe Coding 是一种新兴的开发理念，它强调通过直觉、流程和氛围来驱动代码编写，而非传统的、严格的规划。它鼓励开发者：
以流程为中心：将复杂的系统分解为一系列清晰的、可执行的流程。
快速原型：通过快速迭代和原型验证来探索最佳解决方案。
氛围驱动：在轻松、创造性的环境中进行开发，鼓励实验和创新。
在构建我们的 AI 自动化评测系统时，我们将遵循 Vibe Coding 的原则，将复杂的评测任务分解为一系列独立的、可组合的模块，从而实现系统的灵活性和可扩展性。
2.2 系统架构概览

我们的自动化评测系统采用经典的分层架构，以确保各组件之间的低耦合和高内聚。整个系统可以分为四个主要层次：
1. 表示层 (Presentation Layer)

这是系统与用户交互的入口，负责接收评测请求和展示结果。

• API 网关 (API Gateway)：作为所有外部请求的统一入口，负责路由分发、协议转换、请求限流和熔断。
  
• 负载均衡器 (Load Balancer)：将 incoming traffic 分发到多个后端服务实例，确保高可用性和性能。
  
• 认证授权服务 (Auth Service)：处理用户身份验证和权限控制，确保系统安全。
  
• 前端界面 (Frontend)：提供用户友好的 Web 界面，用于提交评测任务、查看结果和监控系统状态。
  

2. 业务逻辑层 (Business Logic Layer)

这是系统的核心，包含了所有与 AI 评测相关的业务逻辑。

• AI 评测引擎 (AI Evaluation Engine)：这是系统的“大脑”，负责加载和执行 AI 模型，对输入数据进行推理，并计算各项评测指标。
  
• 任务调度器 (Task Scheduler)：管理所有待处理的评测任务，根据优先级和资源情况进行调度，并支持任务的并行处理。
  
• 结果处理器 (Result Processor)：接收来自 AI 引擎的原始评测结果，进行聚合、格式化和持久化。
  
• 缓存管理器 (Cache Manager)：实现多级缓存策略（如内存缓存、Redis 缓存），以加速对频繁请求或计算成本高的数据的访问。
  

3. 数据访问层 (Data Access Layer)

该层负责与各种数据存储系统进行交互，为业务逻辑层提供统一的数据访问接口。

• 关系型数据库 (PostgreSQL)：用于存储结构化的元数据，如用户信息、任务配置、模型版本等。
  
• 文档数据库 (MongoDB)：用于存储非结构化的评测结果和日志，便于后续的查询和分析。
  
• 缓存数据库 (Redis)：作为高速缓存层，存储热点数据和会话信息，以降低后端数据库的压力。
  
• 消息队列 (RabbitMQ/Kafka)：作为异步通信的中间件，解耦任务的生产者和消费者，提高系统的吞吐量和容错性。
  

4. 基础设施层 (Infrastructure Layer)

提供系统运行所需的基础环境和工具。

• 容器化 (Docker)：将应用及其依赖打包成标准化的容器，实现“一次构建，到处运行”。
  
• 容器编排 (Kubernetes)：自动化容器的部署、扩展和管理，提供服务发现、健康检查和自愈能力。
  
• 监控系统 (Prometheus + Grafana)：收集和可视化系统的各项性能指标，如 CPU、内存、网络流量等。
  
• 日志系统 (ELK Stack)：集中化地收集、存储和分析应用日志，便于问题排查和审计。
  

3.核心组件实现详解

接下来，我们将深入探讨业务逻辑层中几个核心组件的具体实现。
3.1 AI 评测引擎 (AI Evaluation Engine)

这是整个系统的灵魂。我们使用 Python 和 PyTorch 框架来构建一个灵活、可扩展的评测引擎。

1. # ai_evaluation_engine.py
2. import torch
3. import torch.nn as nn
4. from typing import Dict, List, Any, Optional
5. from abc import ABC, abstractmethod
6. import logging
7. from dataclasses import dataclass
9. @dataclass
10. class EvaluationResult:
11.     """评测结果数据类"""
12.     score: float
13.     metrics: Dict[str, float]
14.     details: Dict[str, Any]
15.     model_name: str
17. class BaseModel(ABC):
18.     """所有评测模型的基类"""
19.     def __init__(self, model_name: str, device: str = 'cuda'):
20.         self.model_name = model_name
21.         self.device = torch.device(device if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
22.         self.logger = logging.getLogger(f"{__name__}.{model_name}")
24.     @abstractmethod
25.     def load_model(self, model_path: str):
26.         """加载模型"""
27.         pass
29.     @abstractmethod
30.     def predict(self, input_data: Any) -> Any:
31.         """执行模型推理"""
32.         pass
34.     @abstractmethod
35.     def evaluate(self, prediction: Any, ground_truth: Any) -> EvaluationResult:
36.         """根据预测结果和真实标签计算评测指标"""
37.         pass
39. class AIEvaluationEngine:
40.     """AI 自动化评测引擎"""
41.     def __init__(self):
42.         self.models: Dict[str, BaseModel] = {}
43.         self.logger = logging.getLogger(__name__)
45.     def register_model(self, model: BaseModel):
46.         """注册一个评测模型"""
47.         self.models[model.model_name] = model
48.         self.logger.info(f"Model '{model.model_name}' registered successfully.")
50.     def evaluate(self, model_name: str, input_data: List[Any], ground_truths: List[Any]) -> List[EvaluationResult]:
51.         """使用指定模型对一批数据进行评测"""
52.         if model_name not in self.models:
53.             raise ValueError(f"Model '{model_name}' not found. Available models: {list(self.models.keys())}")
55.         model = self.models[model_name]
56.         results = []
58.         self.logger.info(f"Starting evaluation with model '{model_name}' on {len(input_data)} samples.")
60.         for i, (data, truth) in enumerate(zip(input_data, ground_truths)):
61.             try:
62.                 prediction = model.predict(data)
63.                 result = model.evaluate(prediction, truth)
64.                 results.append(result)
65.                 self.logger.debug(f"Sample {i+1}/{len(input_data)} evaluated. Score: {result.score:.4f}")
66.             except Exception as e:
67.                 self.logger.error(f"Error evaluating sample {i+1}: {e}")
68.                 # 可以选择跳过错误样本或返回一个错误标记的结果
69.                 results.append(EvaluationResult(score=0.0, metrics={'error': 1.0}, details={'error_msg': str(e)}, model_name=model_name))
71.         self.logger.info(f"Evaluation completed. Average Score: {sum(r.score for r in results) / len(results):.4f}")
72.         return results
74. # --- 示例：实现一个具体的文本分类评测模型 ---
75. from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
76. from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_recall_fscore_support
78. class TextClassificationModel(BaseModel):
79.     """文本分类评测模型示例"""
80.     def __init__(self, model_name: str, model_path: str):
81.         super().__init__(model_name)
82.         self.tokenizer = None
83.         self.model = None
84.         self.model_path = model_path
85.         self.load_model(model_path)
87.     def load_model(self, model_path: str):
88.         """加载预训练模型"""
89.         try:
90.             self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)
91.             self.model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_path)
92.             self.model.to(self.device)
93.             self.model.eval()
94.             self.logger.info(f"Model loaded from {model_path} and moved to {self.device}")
95.         except Exception as e:
96.             self.logger.error(f"Failed to load model: {e}")
97.             raise
99.     def predict(self, input_text: str) -> int:
100.         """对单条文本进行分类预测"""
101.         inputs = self.tokenizer(input_text, return_tensors="pt", truncation=True, padding=True, max_length=512)
102.         inputs = {k: v.to(self.device) for k, v in inputs.items()}
104.         with torch.no_grad():
105.             outputs = self.model(**inputs)
106.             logits = outputs.logits
107.             predicted_class_id = logits.argmax(-1).item()
108.         return predicted_class_id
110.     def evaluate(self, prediction: int, ground_truth: int) -> EvaluationResult:
111.         """计算分类任务的评测指标"""
112.         # 这里为了演示，我们假设只处理单个样本的评测
113.         # 在实际应用中，通常会批量计算指标以提高效率
114.         y_true = [ground_truth]
115.         y_pred = [prediction]
117.         accuracy = accuracy_score(y_true, y_pred)
118.         precision, recall, f1, _ = precision_recall_fscore_support(y_true, y_pred, average='weighted', zero_division=0)
120.         metrics = {
121.             'accuracy': accuracy,
122.             'precision': precision,
123.             'recall': recall,
124.             'f1_score': f1
125.         }
127.         return EvaluationResult(
128.             score=accuracy, # 可以使用F1-score或其他指标作为总体分数
129.             metrics=metrics,
130.             details={'predicted_class': prediction, 'true_class': ground_truth},
131.             model_name=self.model_name
132.         )
134. # --- 使用示例 ---
135. if __name__ == "__main__":
136.     logging.basicConfig(level=logging.INFO)
137.    
138.     # 1. 创建评测引擎
139.     engine = AIEvaluationEngine()
140.    
141.     # 2. 创建并注册一个文本分类模型
142.     # 注意：请替换为你本地的模型路径或HuggingFace模型名
143.     # text_model = TextClassificationModel("BERT-Classifier", "bert-base-chinese")
144.     # engine.register_model(text_model)
145.    
146.     # 3. 准备评测数据 (示例)
147.     # sample_texts = ["这部电影太棒了！", "这个产品质量很差。"]
148.     # sample_labels = [1, 0] # 假设 1 代表正面, 0 代表负面
149.    
150.     # 4. 执行评测
151.     # results = engine.evaluate("BERT-Classifier", sample_texts, sample_labels)
152.    
153.     # 5. 打印结果
154.     # for i, result in enumerate(results):
155.     #     print(f"Result {i+1}: Score={result.score:.4f}, Metrics={result.metrics}")

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3.2 任务调度器 (Task Scheduler)

为了处理大量的并发评测请求，我们设计了一个基于消息队列的异步任务调度系统。

1. # task_scheduler.py
2. import asyncio
3. import json
4. from typing import Dict, Any, Callable
5. from dataclasses import dataclass, asdict
6. import aioredis
7. from celery import Celery
8. import logging
10. # --- 使用 Celery 作为任务队列的示例 ---
11. # 假设 Redis 运行在本地
12. celery_app = Celery('ai_evaluation_tasks', broker='redis://localhost:6379/0', backend='redis://localhost:6379/0')
14. @dataclass
15. class EvaluationTask:
16.     """评测任务的数据结构"""
17.     task_id: str
18.     model_name: str
19.     input_data: Any
20.     ground_truth: Any
21.     callback_url: Optional[str] = None # 用于异步通知结果
23. @celery_app.task(bind=True)
24. def run_evaluation(self, task_data: Dict[str, Any]):
25.     """Celery 任务：执行评测"""
26.     task = EvaluationTask(**task_data)
27.     logging.info(f"Task {task.task_id} received. Model: {task.model_name}")
28.    
29.     try:
30.         # --- 这里调用我们之前定义的 AIEvaluationEngine ---
31.         # 在实际部署中，engine 实例可以是一个全局单例或通过依赖注入获取
32.         # result = engine.evaluate(task.model_name, [task.input_data], [task.ground_truth])[0]
33.         
34.         # 模拟评测过程
35.         import time; time.sleep(2) # 模拟耗时操作
36.         result = {"score": 0.95, "metrics": {"accuracy": 0.95}, "model_name": task.model_name} # 模拟结果
37.         
38.         logging.info(f"Task {task.task_id} completed successfully.")
39.         
40.         # 将结果序列化后返回
41.         return result
42.    
43.     except Exception as e:
44.         logging.error(f"Task {task.task_id} failed: {e}")
45.         # 任务失败时，可以选择重试 (Celery 支持自动重试)
46.         self.retry(countdown=60, max_retries=3)
47.         # 或者返回错误信息
48.         # return {"error": str(e)}
50. class TaskScheduler:
51.     """任务调度器"""
52.     def __init__(self, engine: AIEvaluationEngine):
53.         self.engine = engine
54.         self.logger = logging.getLogger(__name__)
56.     def submit_task(self, task: EvaluationTask) -> str:
57.         """提交一个评测任务到队列"""
58.         try:
59.             # 使用 Celery 的 delay 方法异步执行任务
60.             job = run_evaluation.delay(asdict(task))
61.             self.logger.info(f"Task {task.task_id} submitted. Celery Job ID: {job.id}")
62.             return job.id # 返回 Celery 的任务 ID，可用于查询状态
63.         except Exception as e:
64.             self.logger.error(f"Failed to submit task {task.task_id}: {e}")
65.             raise
67.     def get_task_status(self, celery_task_id: str) -> str:
68.         """查询任务状态"""
69.         job = run_evaluation.AsyncResult(celery_task_id)
70.         return job.status # PENDING, SUCCESS, FAILURE, RETRY
72.     def get_task_result(self, celery_task_id: str) -> Any:
73.         """获取任务结果"""
74.         job = run_evaluation.AsyncResult(celery_task_id)
75.         if job.status == 'SUCCESS':
76.             return job.result
77.         elif job.status == 'FAILURE':
78.             return {"error": str(job.result)} # job.result 在失败时保存的是异常信息
79.         else:
80.             return {"status": job.status}

复制代码

3.3 评测指标计算 (Evaluation Metrics)

一个好的评测系统需要多维度的指标来衡量 AI 模型的性能。我们设计了一个可扩展的指标计算模块。

1. # evaluation_metrics.py
2. import numpy as np
3. from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_recall_fscore_support, confusion_matrix
4. from typing import Dict, List, Tuple
5. from dataclasses import dataclass
7. @dataclass
8. class MetricResult:
9.     """单个指标的结果"""
10.     name: str
11.     value: float
12.     description: str
14. class MetricsCalculator:
15.     """评测指标计算器"""
16.     def __init__(self):
17.         pass
19.     def calculate_classification_metrics(self, y_true: List[int], y_pred: List[int], average: str = 'weighted') -> Dict[str, MetricResult]:
20.         """计算分类任务的常用指标"""
21.         y_true_np = np.array(y_true)
22.         y_pred_np = np.array(y_pred)
23.         
24.         metrics = {}
25.         
26.         # 1. Accuracy
27.         accuracy = accuracy_score(y_true_np, y_pred_np)
28.         metrics['accuracy'] = MetricResult(name='Accuracy', value=accuracy, description='准确率：正确预测的比例')
29.         
30.         # 2. Precision, Recall, F1-Score
31.         precision, recall, f1, _ = precision_recall_fscore_support(y_true_np, y_pred_np, average=average, zero_division=0)
32.         metrics['precision'] = MetricResult(name='Precision', value=precision, description='精确率：预测为正类中实际为正类的比例')
33.         metrics['recall'] = MetricResult(name='Recall', value=recall, description='召回率：实际正类中被正确预测的比例')
34.         metrics['f1_score'] = MetricResult(name='F1-Score', value=f1, description='F1分数：精确率和召回率的调和平均')
35.         
36.         # 3. Confusion Matrix
37.         cm = confusion_matrix(y_true_np, y_pred_np)
38.         metrics['confusion_matrix'] = MetricResult(name='Confusion Matrix', value=cm, description='混淆矩阵：展示分类器性能的可视化工具')
39.         
40.         return metrics
42.     def calculate_custom_metric(self, y_true: List[float], y_pred: List[float], metric_func: callable, metric_name: str, description: str) -> MetricResult:
43.         """计算自定义指标"""
44.         try:
45.             value = metric_func(y_true, y_pred)
46.             return MetricResult(name=metric_name, value=value, description=description)
47.         except Exception as e:
48.             # 如果计算失败，返回一个错误值
49.             return MetricResult(name=metric_name, value=float('nan'), description=f"计算失败: {e}")
51. # --- 使用示例 ---
52. if __name__ == "__main__":
53.     # 模拟真实标签和预测结果
54.     y_true = [0, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0]
55.     y_pred = [0, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0]
57.     calculator = MetricsCalculator()
58.     metrics = calculator.calculate_classification_metrics(y_true, y_pred)
60.     print("=== 分类任务评测结果 ===")
61.     for name, result in metrics.items():
62.         if name != 'confusion_matrix': # 混淆矩阵是数组，不直接打印值
63.             print(f"{result.name}: {result.value:.4f} - {result.description}")
64.         else:
65.             print(f"{result.name}: \n{result.value}")

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4.系统集成与 API 设计

为了让整个系统能够协同工作，我们需要设计清晰的 API 接口。这里我们使用 FastAPI 来快速构建高性能的 API 服务。

1. # api_service.py
2. from fastapi import FastAPI, HTTPException, BackgroundTasks
3. from pydantic import BaseModel
4. from typing import List, Any, Optional
5. import uuid
6. from task_scheduler import TaskScheduler, EvaluationTask
7. from ai_evaluation_engine import AIEvaluationEngine, TextClassificationModel
9. # --- 初始化核心组件 ---
10. app = FastAPI(title="AI 自动化评测系统", version="1.0.0")
11. engine = AIEvaluationEngine()
12. scheduler = TaskScheduler(engine)
14. # --- 注册模型 (在实际应用中，这部分可以通过配置文件或数据库动态管理) ---
15. # text_model = TextClassificationModel("BERT-Classifier", "path/to/your/model")
16. # engine.register_model(text_model)
18. # --- Pydantic 模型，用于请求和响应的验证 ---
19. class EvaluateRequest(BaseModel):
20.     model_name: str
21.     input_data: List[Any] # 根据模型类型，这里可以是文本、图像路径等
22.     ground_truth: List[Any]
24. class EvaluateResponse(BaseModel):
25.     task_id: str
26.     message: str
28. class TaskStatusResponse(BaseModel):
29.     task_id: str
30.     status: str
31.     result: Optional[Any] = None
33. # --- API 路由 ---
34. @app.post("/evaluate", response_model=EvaluateResponse)
35. async def submit_evaluation_task(request: EvaluateRequest, background_tasks: BackgroundTasks):
36.     """提交一个异步评测任务"""
37.     task_id = str(uuid.uuid4())
38.     # 这里简化处理，只提交第一个样本进行评测
39.     task = EvaluationTask(
40.         task_id=task_id,
41.         model_name=request.model_name,
42.         input_data=request.input_data[0],
43.         ground_truth=request.ground_truth[0]
44.     )
45.    
46.     celery_task_id = scheduler.submit_task(task)
47.    
48.     return EvaluateResponse(task_id=celery_task_id, message="Task submitted successfully.")
50. @app.get("/task/{task_id}/status", response_model=TaskStatusResponse)
51. async def get_task_status(task_id: str):
52.     """查询任务状态和结果"""
53.     status = scheduler.get_task_status(task_id)
54.     result = None
55.     if status == 'SUCCESS':
56.         result = scheduler.get_task_result(task_id)
57.     return TaskStatusResponse(task_id=task_id, status=status, result=result)
59. @app.get("/models")
60. async def list_available_models():
61.     """列出当前可用的评测模型"""
62.     return {"available_models": list(engine.models.keys())}
64. @app.get("/health")
65. async def health_check():
66.     """系统健康检查接口"""
67.     return {"status": "healthy", "engine_models_count": len(engine.models)}
69. # --- 运行应用 ---
70. # 命令行运行: `uvicorn api_service:app --reload`

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5.部署与运维

最后，我们将整个应用容器化，并使用 Docker Compose 进行一键部署。

1. # docker-compose.yml
2. version: '3.8'
4. services:
5.   # 1. Redis (作为 Celery 的 Broker 和 Backend)
6.   redis:
7.     image: redis:7-alpine
8.     ports:
9.       - "6379:6379"
10.     volumes:
11.       - redis_data:/data
13.   # 2. Celery Worker (执行评测任务的后台进程)
14.   celery-worker:
15.     build: .
16.     command: celery -A task_scheduler.celery_app worker --loglevel=info --concurrency=4
17.     volumes:
18.       - ./models:/app/models # 挂载本地模型目录
19.     depends_on:
20.       - redis
21.     environment:
22.       - CELERY_BROKER_URL=redis://redis:6379/0
23.       - CELERY_RESULT_BACKEND=redis://redis:6379/0
25.   # 3. FastAPI 应用
26.   api:
27.     build: .
28.     command: uvicorn api_service:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --reload
29.     ports:
30.       - "8000:8000"
31.     volumes:
32.       - ./:/app
33.     depends_on:
34.       - redis
35.       - celery-worker
36.     environment:
37.       - CELERY_BROKER_URL=redis://redis:6379/0
38.       - CELERY_RESULT_BACKEND=redis://redis:6379/0
40.   # 4. (可选) 一个简单的 Web 前端
41.   # frontend:
42.   #   build: ./frontend
43.   #   ports:
44.   #     - "3000:3000"
46. volumes:
47.   redis_data:

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6.效果预览

 7.总结

通过 Vibe Coding 的方式，我们成功地构建了一个模块化、可扩展的 AI 自动化评测系统。这个系统不仅能够自动化地执行模型评测任务，还提供了丰富的 API 接口和灵活的部署方案。
未来，我们计划从以下几个方面进行优化和扩展：

• 支持更多模型和任务类型：目前系统以文本分类为例，未来可以扩展到图像识别、语音识别、生成式 AI 等多种任务。
  
• 引入更丰富的评测指标：除了准确率、F1 分数等基础指标，还可以引入鲁棒性、公平性、可解释性等更高级的评测维度。
  
• 构建可视化报表系统：开发一个强大的前端界面，将评测结果以图表、仪表盘等形式直观地展示出来。
  
• 集成 MLOps 流程：将评测系统与模型训练、部署、监控等 MLOps 流程深度集成，形成一个完整的 AI 应用生命周期管理平台。
  

希望本文能为您在构建自己的 AI 评测系统时提供一些思路和参考。Happy Coding!
最后，提供一键生成 Prompt 描述：

1. 请为我生成一个完整的 AI 自动化评测系统，包含以下所有模块：
3. 【1. 后端架构模块】
4. - FastAPI 应用主体和路由配置
5. - Celery 异步任务队列配置
6. - Redis 连接和缓存管理
7. - PostgreSQL 数据库模型
8. - 统一的配置管理
9. - 错误处理和日志系统
11. 【2. AI 评测引擎模块】
12. - 可扩展的模型基类定义
13. - BERT 文本分类模型实现
14. - GPT 文本生成模型实现
15. - GPU 加速工具类
16. - 批处理优化逻辑
17. - 内存管理和缓存机制
19. 【3. 评测指标模块】
20. - 分类指标计算器 (Accuracy, Precision, Recall, F1)
21. - 回归指标计算器 (MAE, MSE, R²)
22. - 自定义指标基类
23. - 指标可视化工具
24. - 评测报告生成器
26. 【4. 任务调度模块】
27. - Celery 任务定义和装饰器
28. - 任务提交和状态管理
29. - 任务优先级配置
30. - 任务重试机制
31. - 并发控制设置
33. 【5. API 接口模块】
34. - FastAPI 路由和请求验证
35. - Pydantic 请求/响应模型
36. - 认证和授权中间件
37. - 错误响应处理
38. - OpenAPI 文档
40. 【6. Docker 部署模块】
41. - 多阶段构建 Dockerfile
42. - Docker Compose 服务配置
43. - 环境变量管理
44. - 卷挂载和端口映射
45. - 健康检查配置
47. 【7. 监控日志模块】
48. - Prometheus 指标收集
49. - Grafana 仪表盘配置
50. - 结构化日志输出
51. - 日志聚合和分析
52. - 告警规则定义
54. 【8. 测试套件模块】
55. - pytest 测试框架配置
56. - 单元测试用例
57. - 集成测试脚本
58. - 性能基准测试
59. - 测试数据和 fixtures
61. 【9. 前端界面模块】
62. - HTML5 响应式布局
63. - CSS3 样式和动画
64. - JavaScript 交互逻辑
65. - ECharts 数据可视化
66. - API 调用封装
68. 【10. 文档配置模块】
69. - 项目 README 文档
70. - API 接口文档
71. - 部署指南
72. - 开发规范
73. - 使用示例
75. 技术要求：
76. - Python 3.9+, FastAPI, Celery, Redis
77. - PyTorch, Transformers, scikit-learn
78. - PostgreSQL, Docker, Nginx
79. - pytest, Prometheus, Grafana
80. - HTML5, CSS3, JavaScript
82. 输出要求：
83. 1. 创建完整的项目目录结构
84. 2. 生成所有核心代码文件
85. 3. 提供配置文件和脚本
86. 4. 包含部署和运维文件
87. 5. 提供详细的文档说明
88. 6. 给出基础使用示例
90. 项目结构示例：
91. ai-evaluation-system/
92. ├── backend/
93. │   ├── api/
94. │   ├── core/
95. │   ├── models/
96. │   ├── tasks/
97. │   ├── tests/
98. │   ├── requirements.txt
99. │   └── Dockerfile
100. ├── frontend/
101. │   ├── index.html
102. │   ├── static/
103. │   └── app.js
104. ├── deploy/
105. │   ├── docker-compose.yml
106. │   └── kubernetes.yaml
107. ├── docs/
108. │   └── *.md
109. └── examples/
110.     └── basic_usage.py

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View Code8.结束语

这篇博客就和大家分享到这里，如果大家在研究学习的过程当中有什么问题，可以加群进行讨论或发送邮件给我，我会尽我所能为您解答，与君共勉！
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作者：哥不是小萝莉 ［关于我］［犒赏］

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