工程作品

面向模型基础设施、Agentic RAG、评估与研究到生产工作流的生产风格 AI/ML 工程项目。

系统设计

服务边界、数据模型、异步任务与运行工作流。

ML 评估

基准测试、指标、可复现性与失败模式可见性。

研究到生产

从实验走向可靠工程产物的流水线设计。

项目

每个项目都保持轻量，但按真实系统组织：问题、架构、实现选择、当前状态与后续计划。

面向模型注册、推理、评估追踪、异步任务与性能基准测试的 ML 基础设施平台。

FastAPI PostgreSQL SQLAlchemy Redis/RQ Pydantic

面向工程知识、代码、日志、工具调用与可溯源回答的 Agentic RAG 后端。

RAG LangChain LangGraph FastAPI PostgreSQL/pgvector

研究到生产风格的机器学习回测框架，强调防止数据泄漏的验证与考虑交易成本的评估。

Python pandas scikit-learn XGBoost Financial ML