我让DeepSeek设计了一个智能运维平台 -- 如何做数据准备和模型训练

我借助DeepSeek设计了一个智能运维平台，详细文章大家可以看这里：智能运维平台。没想到很多朋友对此系列非常感兴趣，今天我就针对“如何做数据准备和模型训练”环节做一下细化，希望对你有帮助。

其中，数据来源主要为工单平台、运维手册以及监控报告，整体思路为：构建语料库--> 模型微调 --> 结果验证

一、构建运维语料库

1. 数据采集与清洗

• 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）

2. 标注系统设计

• 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:{"0":"全网中断","1":"核心功能受损"}#层级定义

• 标注流程

1. 预标注：用flairNLP预训练模型自动标注（准确率约70%）

2. 人工修正：3人交叉校验（标注一致性需Kappa系数>0.85）

3. 冲突仲裁：领域专家每周复核争议样本

3. 数据格式转换

• 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"}]}

二、模型微调（关键训练环节）

1. 环境配置

• 硬件要求：NVIDIA A100 40GB * 2（FSDP分布式训练）

• 依赖库：

pipinstalldeepseek-llm>=0.3.2pipinstallwandb#训练过程可视化

2. 训练脚本优化

#启动命令（实际需用SLURM调度）deepspeed--num_gpus2finetune.py\--model_name"deepseek-7b"\--dataset"ops_dataset_v1.jsonl"\--lora_rank64\--per_device_train_batch_size4\--gradient_accumulation_steps8\--learning_rate2e-5\--warmup_ratio0.1\--num_train_epochs5\--logging_steps50\--eval_steps500\--deepspeedconfigs/ds_config_zero3.json#启用ZeRO-3优化

3. 关键参数说明

• 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）

三、验证

1. 评估体系

2. 安全兜底方案

• 命令执行沙箱：所有生成的运维命令先进入隔离环境验证

classSandbox:defexecute(cmd):ifregex.match(r"kill|rm|chmod",cmd):#高危命令拦截raiseSecurityErrorreturndocker.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

四、风险控制

1. 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