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qModel 模型平台概览

大模型虽热，但真正支撑企业业务落地的，往往是那些“小而美”的专业算法模型。然而，许多组织在长期实践中积累了大量散落在个人设备、脚本或临时容器中的小模型，缺乏统一管理，导致重复开发、难以复用、无法运维——我们称之为“小模型混乱症”。

qModel 模型平台正是为解决这一问题而设计。

它是一个以模型全生命周期管理为核心的开源平台，致力于将分散的算法资产转化为可管理、可迭代、可复用、可交易的智能服务。在数据竞争之外，未来的智能化竞争，本质上是模型资产治理能力的竞争。

qModel 支持 Python、Java、exe 等多语言模型格式，打通从实验开发到生产部署的完整工程链路。平台提供行业算法模型的接入、注册、测试、部署、计算、融合、编排与服务化等一体化能力，为传统算法在企业级场景中的协同应用构建坚实底座，助力科研机构与企业实现算法资产的标准化、服务化和资产化。

商业版与开源版：定位差异

qModel 提供开源版与商业版两个版本，分别面向不同规模与需求的用户群体：

  • 开源版：面向开发者、高校、初创团队及技术爱好者，免费开放核心功能。支持基础的用户权限管理、模型注册、API 发布、单次计算、日志审计等能力，适合用于学习、验证或轻量级内部使用。模型需手动打包，仅支持有限的语言格式（Python/Java/exe），且不包含自动化部署、数据处理、高级调度等企业级特性。

  • 商业版：面向中大型企业、政府机构及对稳定性、安全性、可运维性有高要求的组织。在开源版基础上，全面增强工程自动化与治理能力，包括：

    • 自动化解析模型依赖并构建 Docker 镜像
    • 在线调试与批量计算
    • 结构化数据自动绑定与清洗
    • 模型融合策略配置与性能评估
    • 可视化工作流编排（支持条件分支、循环、自定义脚本）
    • 服务级治理（限流、鉴权、调用链追踪、异常检测）
    • 私有模型市场、许可证管理、分布式训练等生态功能
      同时提供企业级技术支持、SLA 保障与完整技术文档。

两者在系统管理、模型注册、基础计算等通用模块上保持一致，但在自动化程度、协同效率、服务深度与资产运营能力上存在显著差异。开源版是起点，商业版则是企业规模化落地的完整解决方案。

完整版功能清单

为帮助用户清晰了解 qModel 各版本的能力边界，我们整理了涵盖 7 大模块、77 项具体功能 的详细对比清单，包括系统管理、模型接入与运行、模型管理、数据管理、模型计算、模型融合与编排、服务治理与调度、模型训练、模型市场等关键维度。

序号 模块 子模块 功能描述 开源版 商业版 备注说明
1 系统管理 用户管理 支持用户账号的全生命周期管理（新增、编辑、删除、启用/停用、查询），支持密码重置与角色分配，实现统一身份管理，满足组织级用户治理需求。 ✅
（包含）		 ✅ /
2 角色管理 提供基于角色的访问控制（RBAC）机制，支持自定义角色并配置细粒度权限，实现功能与数据权限的灵活管控。
3 菜单管理 支持系统菜单与功能点的可视化配置，支持多级树形结构，可与角色绑定，实现界面与权限的动态控制。
4 部门管理 支持组织架构的层级化配置与维护，构建企业级部门树，为权限分配、任务归属提供组织基础。
5 岗位管理 支持岗位定义与用户绑定，实现"人-岗-权"一体化管理，提升人员职责与系统权限的匹配度。
6 字典管理 提供系统级数据字典管理能力，支持状态、类型、类别等公共编码的统一维护，确保数据口径一致、前端显示规范。
7 参数设置 支持系统运行参数的集中配置与动态调整，提升系统灵活性与可维护性。
8 通知公告 支持系统公告、运维通知、业务提醒的发布、编辑与管理，实现重要信息的定向推送与全员触达。
9 日志管理 集中记录用户操作日志与系统运行日志，支持按时间、用户、操作类型等多维度检索、下载与审计，满足合规与问题追溯需求。
10 模型接入与运行 多语言模型支持 支持多种主流编程语言和可执行程序格式的模型接入，系统自动识别主入口文件（如 main.py、run.exe、startup.m）并加载依赖 🟡
（部分包含）		 ✅ 开源版仅支持 Python、Java、exe
11 模型封装工具 提供标准化模型打包能力，确保模型可移植、可复用、符合国家/行业规范 🟡 ✅ 开源版仅提供标准格式文档指导手动打包
12 模型上传与解析 用户可通过拖拽方式上传 ZIP/TAR 包，系统自动解析入口脚本、输入输出参数及依赖库，并生成元信息草稿 ✅ ✅ /
13 模型兼容性检测 自动校验模型是否符合平台安全与规范要求，包括主函数存在性、禁止系统调用、依赖完整性、JSON 可序列化等 ✅ ✅ /
14 自动化容器化 用户上传源码后，平台自动构建 Docker 镜像，实现模型一键部署 ❌
（不包含）		 ✅ /
15 在线调试 提供可视化调试界面，支持输入样例测试、查看输出结果、执行日志、资源消耗（CPU/内存）及耗时，并可保存测试用例 ❌ ✅ /
16 模型管理 模型注册 对调试完成的模型进行正式注册，填写名称、描述、标签、作者、版本等元信息 ✅ ✅ /
17 输入输出定义 支持通过 JSON Schema 或 YAML 明确定义模型输入输出结构，并启用参数校验 ✅ ✅
18 模型分类与标签 提供多维度分类体系：按行业（水利、气象、交通等）、任务类型（回归、分类、仿真等）、技术栈（深度学习、物理模型等） ✅ ✅
19 模型审批 支持模型上线前的内部审核流程，确保合规性与质量 ✅ ✅
20 模型发布与下线 支持模型一键发布为服务或临时下线，不影响其他版本运行 ✅ ✅
21 模型版本控制 自动管理模型多版本，支持回滚、对比与并行使用 ✅ ✅
22 数据管理 数据导入 支持本地文件、数据库及 API 数据接入 ❌ ✅ /
23 数据清洗 去重、空值填充（均值/中位数/固定值）、异常值过滤、字段类型转换等 ❌ ✅
24 数据质量检测 自动生成数据质量评分（0~100），统计缺失率、唯一值比例、分布偏斜度、时间连续性等指标，低分项标红告警 ❌ ✅
25 数据血缘追踪 可视化展示数据从源头到模型使用的完整链路 ❌ ✅
26 模型计算 计算任务管理 用户可创建、查看、终止计算任务，实时跟踪状态（排队/运行/成功/失败/超时） ✅ ✅ /
27 计算参数配置 支持设置超时时间、重试次数、任务优先级等运行策略 ✅ ✅ /
28 输入数据绑定 将模型与结构化数据自动关联，作为计算输入 🟡 ✅ 开源版需手动录入输入数据
29 计算过程监控 实时显示任务进度、运行时间、资源占用（CPU/MEM/GPU）及滚动日志 ❌ ✅ /
30 输出结果可视化 自动将模型输出以图表、表格等形式可视化展示 ✅ ✅ /
31 计算结果下载 支持将结果导出为 CSV、JSON 等格式 ✅ ✅ /
32 批量计算 支持对多组输入数据并行执行模型计算 ❌ ✅ /
33 模型融合 融合策略配置 支持多种融合方式：加权平均、投票法（硬/软）、Stacking、Blending、规则融合、自定义脚本 ❌ ✅ /
34 输入对齐机制 自动识别不同模型间的字段命名差异，支持单位转换、时间戳对齐、缺失字段处理 ❌ ✅
35 输出结果整合 自动推断融合后输出结构，允许用户自定义字段名、类型、单位，并可保留各子模型原始输出用于调试 ❌ ✅
36 融合性能评估 自动计算融合模型在回归/分类任务上的核心指标（MAE、RMSE、Accuracy、F1 等），并提供对比视图与显著性检验 ❌ ✅
37 动态权重调整 支持基于历史表现动态调整子模型权重（滑动窗口、指数衰减、误差反比），也可手动冻结权重 ❌ ✅
38 融合流程可视化 图形化展示融合拓扑结构，清晰呈现各模型连接关系与数据流向 ❌ ✅
39 模型编排 工作流编排 通过拖拽方式构建复杂工作流，节点包括模型、脚本、API，支持数据流自动校验与画布操作（缩放/注释） ❌ ✅ /
40 条件分支与循环 支持基于中间结果的条件跳转、循环执行，并可插入自定义 Python/Shell 脚本 ❌ ✅
41 版本管理 自动保存工作流历史版本，支持对比与回滚 ❌ ✅
42 性能分析 分析各节点耗时占比、总吞吐量、资源瓶颈（CPU/GPU/IO） ❌ ✅
43 服务治理与调度 标准化服务发布 自动为模型生成 RESTful API 和 Swagger/OpenAPI 文档，支持对外调用 ✅ ✅ /
44 协议与格式转换 内置常用单位、坐标系（WGS84 ↔ CGCS2000）、时间格式自动转换器 ❌ ✅
45 安全与鉴权 支持 API Key、Token、OAuth2.0、JWT、IP 白名单/黑名单，按用户/应用/组织隔离调用权限 ❌ ✅
46 流量控制 支持多维度限流（QPS、日调用量），采用令牌桶算法应对突发流量 ❌ ✅
47 并发控制 限制单模型最大并发数，超限请求进入队列，GPU 模型自动防显存溢出 ❌ ✅
48 运行监控 实时展示 QPS、并发数、成功率、P95 延迟、调用来源分布等指标 ❌ ✅
49 调用链监控 集成 OpenTelemetry/Jaeger，追踪从 API 到模型容器再到外部依赖的完整调用链 ❌ ✅
50 异常检测 自动识别异常调用模式（如高频失败、参数异常）并告警 ❌ ✅
51 模型水印 支持在模型或输出中嵌入数字水印，用于版权保护与溯源 ❌ ✅
52 私有化部署加密通信 支持 TLS 1.3 加密、自签名证书上传、mTLS 双向认证 ❌ ✅
53 调用日志 完整记录每次调用的时间、参数、响应、耗时、错误码，支持审计 ❌ ✅
54 模型训练 训练任务创建 可视化创建训练任务，选择数据集、算法、超参、训练时长等 ❌ ✅ /
55 内置算法库 提供常用机器学习与深度学习算法（KNN、XGBoost、LSTM、逻辑回归等） ❌ ✅
56 自定义训练脚本 支持上传 Python 训练脚本及依赖文件，平台自动构建环境运行 ❌ ✅
57 训练参数配置 通过表单方式配置训练参数 ❌ ✅
58 训练资源分配 按任务分配 CPU/GPU、内存、存储，支持抢占式或专属资源模式 ❌ ✅
59 训练过程监控 实时展示 loss 曲线、评估指标、GPU 利用率、训练日志 ❌ ✅
60 模型评估报告 自动生成包含最佳权重、日志、性能指标的评估报告 ❌ ✅
61 多版本模型对比 支持并行训练多个版本，横向比较准确率、延迟、吞吐量等指标 ❌ ✅
62 分布式训练支持 支持多机多卡分布式训练，提升大规模模型训练效率 ❌ ✅
63 模型市场 算法上架申请 支持高校、企业、个人上传成熟模型，填写应用场景、价格、授权方式等信息 ❌ ✅ /
64 审核工作流 平台结合人工与自动化工具审核模型的安全性、稳定性与文档完整性 ❌ ✅
65 分类与标签体系 按行业、功能、精度等级、数据源要求等多维度分类 ❌ ✅
66 模型详情页 展示功能描述、应用案例、输入输出示例、性能指标、作者信息、用户评价 ❌ ✅
67 API 使用配额 & 计费 支持免费试用、按次计费、包月套餐、买断等多种商业模式 ❌ ✅
68 许可证管理 自动生成电子合作协议（含知识产权、分成、保密、违约条款），支持在线签署与 PDF 存档，到期前自动提醒 ❌ ✅
69 热门榜单 & 推荐 基于调用量、好评率生成排行榜，并结合用户画像智能推荐模型 ❌ ✅
70 私有模型市场 企业可建立内部模型市场，仅限组织内共享，不对外公开 ❌ ✅
71 用户评价与反馈 支持打分、评论、问题反馈，促进模型持续优化 ❌ ✅
72 综合管理 开发文档管理 可查看模型相关开发文档，与模型版本绑定，对外展示在详情页 ✅ ✅ /
73 镜像管理 查看、删除 Docker 镜像，显示大小、构建时间、漏洞扫描结果 ❌ ✅
74 容器管理 查看运行中的模型容器实例，支持重启、扩缩容、实时日志与资源监控 ❌ ✅
75 其他 在线文档 提供更完善的官方文档，包括部署、运维、API、最佳实践等，更新及时，结构完整。 ✅ ✅ /
76 技术支持 提供企业级技术支持服务，专属技术对接人，支持 SLA，7x24 或 5x8 等支持方式。 🟡 ✅ 开源版通过Issues获取社区支持。
77 更新源码 提供稳定版本更新通道，附带升级指导、补丁说明，长期维护兼容性及安全性。 ✅ ✅ /
# 开源软件
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