terminal
$ ai-deploy
→ 检测场景参数...
✓ 模型已加载: inventory_predictor_v2.3
→ 部署环境: edge-device
✓ 推理延迟: 187ms (目标 <200ms)
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
部署完成. 监听端口: 8080
服务运行中
model: v2.3.1 last update: 2h ago
AI实用主义

从需求到上线
7天

我们不谈生态，不画大饼。
只解决一个具体问题，交付一个可验证的结果。

查看解决方案 技术咨询
47个
实际落地场景
7天
平均交付周期
156ms
平均推理延迟
99.2%
服务可用率
Solutions

解决方案

按真实场景组织，每个案例可追溯、可验证

零售 运行中

连锁门店动态排班

基于历史客流、天气、促销计划预测未来7天各时段人力需求，自动生成排班方案。

→ input: store_id, date_range
→ output: shift_plan.json
23%
人力成本降低
14天
上线周期
89家
门店部署
查看技术细节 →
制造 运行中

质检轻量模型

部署于产线平板，实时检测产品缺陷。模型体积<15MB，无需GPU，支持边缘设备。

→ model: efficientnet_b0_quantized
→ size: 12.4MB | latency: 89ms
97.3%
检出准确率
5天
上线周期
6条
产线部署
查看技术细节 →
物流 运行中

仓储库存预测

基于历史出库数据与外部因素，预测SKU级别库存需求，降低缺货率与库存积压。

→ forecast_horizon: 14_days
→ granularity: sku_level
31%
缺货率降低
10天
上线周期
4仓
仓库部署
查看技术细节 →
餐饮 已完成

食材采购预测

预测门店未来3天食材需求量，对接采购系统自动生成订单。

18%
损耗降低
7天
上线周期
32家
门店部署
查看技术细节 →
金融 运行中

票据识别提取

OCR识别+结构化提取，支持发票、收据、银行回单等多类型票据。

99.1%
识别准确率
4天
上线周期
120K
日均处理量
查看技术细节 →

定制场景

没有现成方案？
描述你的问题，我们来判断可行性。

提交需求 →
Methodology

方法论

不做瀑布式规划，不写PPT方案，直接写代码验证

01

小切口定位

不追求"全面数字化转型"，找到业务链条中最痛点的一个环节。判断标准：问题边界清晰，数据可获取，结果可量化。

? 这个问题能在2周内验证吗？
工单 #2024-0891
场景 门店排班优化
数据源 已确认
验证周期 10天
02

快速验证

用最简单的模型跑第一版结果。不追求完美，先验证"AI能否解决这个问题"。输出可量化的baseline指标。

! baseline准确率 > 80% 才进入下一阶段
验证报告 v0.1
model xgboost_baseline
accuracy 84.2%
latency 23ms
03

迭代上线

基于验证结果迭代模型，同步推进部署环境搭建。灰度发布，监控指标，快速回滚机制。持续优化至目标达成。

→ 每次迭代有明确的指标改善目标
部署日志
[10:23] v1.0.0 部署到生产环境
[14:45] v1.0.1 修复推理超时
[09:12] v1.1.0 模型精度提升
[now] v1.2.0 当前运行版本
1-2
天 需求确认
3-5
天 快速验证
5-7
天 迭代部署
7
天 最短上线
Tech Stack

技术栈

模型训练

PyTorch / TensorFlow
scikit-learn / XGBoost
ONNX Runtime
TensorRT (GPU部署)

服务部署

FastAPI / gRPC
Docker / Kubernetes
Redis / PostgreSQL
Prometheus / Grafana

边缘部署

TensorFlow Lite
NCNN / MNN
OpenVINO
NVIDIA Jetson
Documentation

接入文档

API文档、示例代码、部署指南。不保留，不藏私，能公开的都公开。

API Reference
v2.3.1
GitHub Examples
47 repos
部署指南
Docker/K8s
example.py 
from huizhixing import Client

# 初始化客户端
client = Client(
    api_key="your-api-key",
    endpoint="https://api.huizhixing.ai"
)

# 调用库存预测模型
result = client.predict(
    model="inventory_forecast",
    inputs={
        "store_id": "S001",
        "date_range": "2024-01-01/2024-01-07",
        "granularity": "daily"
    }
)

print(result.forecast)
# → [{'date': '2024-01-01', 'sku': 'A001', 'qty': 142}, ...]
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适合咨询的问题类型

  • → 有明确的业务场景和数据
  • → 问题边界相对清晰
  • → 希望快速验证可行性

不太适合的问题类型

  • → 需求尚未明确，希望"AI赋能"
  • → 预算极高但时间极紧
  • → 需要PPT方案汇报