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: {"P0": "全网中断", "P1": "核心功能受损"} # 层级定义标注流程
预标注：用flairNLP预训练模型自动标注（准确率约70%）
人工修正：3人交叉校验（标注一致性需Kappa系数>0.85）
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"} ]}1. 环境配置
硬件要求：NVIDIA A100 40GB * 2（FSDP分布式训练）
依赖库：
pip install deepseek-llm>=0.3.2 pip install wandb # 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_gpus 2 finetune.py \ --model_name "deepseek-7b" \ --dataset "ops_dataset_v1.jsonl" \ --lora_rank 64 \ --per_device_train_batch_size 4 \ --gradient_accumulation_steps 8 \ --learning_rate 2e-5 \ --warmup_ratio 0.1 \ --num_train_epochs 5 \ --logging_steps 50 \ --eval_steps 500 \ --deepspeed configs/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
class Sandbox: def execute(cmd): if regex.match(r"kill|rm|chmod", cmd): # 高危命令拦截 raise SecurityError return docker.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
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
