人工智能工程AI工程实习报告

人工智能工程AI工程实习报告一、摘要2023年7月1日至2023年8月31日，我在一家科技公司担任AI工程实习生。核心工作成果包括开发并部署了一个图像识别模型，准确率达到92.3%，处理了超过10万张训练图像，其中自定义标注数据占比35%。使用Python和TensorFlow框架构建了模型训练流水线，将训练周期从平均8小时缩短至3.5小时，通过优化超参数设置实现性能提升。应用了迁移学习技术，基于预训练模型Finetuning，使模型在低资源场景下仍保持85%的识别精度。提炼出可复用的数据增强策略，通过旋转、翻转和色彩抖动组合，使验证集数据多样性提升40%。掌握的技能包括模型调优、分布式训练和MLOps实践，具体体现在将实验记录转化为自动化脚本，减少重复操作时间60%。二、实习内容及过程实习目的主要是把学校学的深度学习、机器学习理论用到实际项目里，了解AI工程在工业界的完整流程。实习单位是做智能硬件解决方案的一家科技公司，主要业务方向是计算机视觉和边缘计算，团队规模不大但氛围挺开放，每个人都在忙但交流多。实习内容跟项目进度挂钩挺紧，前两周主要是熟悉环境和数据。我们那个项目是做工业零件缺陷检测，数据集有大概5万张标注好的图片，分为裂纹、变形、污渍三种类别。我是跟着导师一起整理这些数据，发现原始标注里漏标和错标比例超过15%，特别是小缺陷部分，直接用肯定不行。我就用了标注工具自带的统计功能，把数据分布画成热力图，定位到几个难点区域，比如裂纹和变形在边缘特征上很相似，提交了修改建议后，团队统一了标注规范，后面新数据质量明显好很多。接下来是模型训练阶段。我负责搭建一个基于ResNet50的迁移学习实验环境，用的是LambdaMolab云平台，因为本地CPU跑不动。导师给我留了几个预训练权重文件，我尝试了在阿里云盘挂载文件的方式，结果发现权限设置复杂，花了两天才弄通。最后改用直接上传HuggingFace的方式，速度快了三倍不止。训练过程中遇到内存溢出问题，服务器显存只有8G，跑大模型时经常崩溃。我查了资料，发现可以调整模型输入尺寸，把256x256的图片缩到224x224，同时把BatchSize从64减到32，这样训练过程稳定多了，收敛速度反而没慢多少。为了看训练效果，我写了可视化脚本，把每个epoch的loss和accuracy画成曲线，还用tSNE降维看了不同类别的分布，发现污渍类别的数据点特别分散，后来团队增加了对应的负采样策略，召回率提升了2个百分点。项目最后阶段是模型部署测试。我参与把训练好的模型打成一个whl文件，用Docker打包成服务，在测试服务器上跑A/B测试。结果发现实际工业环境的光照变化比模拟数据厉害，模型在户外场景的mAP掉到70多，实验室数据集上表现完美的模型直接卡壳。我重新整理了测试日志，发现是模型对高亮反光特别敏感，跟导师沟通后决定在数据增强里增加高光模拟，用RenderGAN工具生成了一批逼真的反光样本，补充进训练集后，户外测试集mAP回升到75，虽然还是比室内低，但差距缩小了。这段经历让我明白工业级模型不能只看离线指标，必须考虑实际环境干扰。遇到的最大困难是数据质量问题，一开始真没意识到标注混乱的影响有多大。后来发现统计工具里有个交叉验证功能特别有用，可以自动发现数据对中的矛盾，要是实习早接触这些工具，后面会省不少事。另一个挑战是平台操作，像挂载文件这种看似简单的东西，实际操作起来坑特别多，后来专门找了个技术大佬请教了几个小时的API文档，才把流程理顺。实习成果主要是贡献了数据增强方案和部署脚本，最终项目整体召回率从75%提升到78%，我负责部分在模型泛化能力提升上占了一半左右。还整理了完整的实验记录，现在团队新来的实习生可以直接用我写的模板跑实验，省了至少一周时间。收获最大的可能是认识到自己离真正的工程实践还有多远，比如以前觉得调参数就是改几个数字，现在知道每个选择背后可能要考虑硬件资源、训练时间、甚至运维成本，这些学校里真学不到。现在感觉公司管理上有点问题，比如需求变更特别频繁，有时候前一天还定好的方案第二天又要改，导致我的工作成果经常白费。另外培训机制也不太完善，虽然给了导师，但技术文档和代码库很乱，有时候要花半天时间找旧代码。岗位匹配度上，虽然我做了不少模型训练，但部署运维这块接触太少，希望能有机会参与更多系统搭建的工作。建议可以建立更规范的需求管理流程，比如用Jira跟踪变更，同时定期组织技术分享会，把好的实践沉淀下来。技术文档也要强制要求按时更新，现在很多代码注释都是一年前的，看都看不懂。三、总结与体会这8周在2023年7月1日到8月31日，是我从一个理论学习者向实践者转变的关键阶段。实习的价值在于把书本上的神经网络、数据预处理这些概念，真真切切地用在了那个有10万张图像、需要解决实际缺陷检测问题的项目中。当我看到自己写的脚本处理完数据后，模型在测试集上召回率达到78%时，那种成就感是上课做实验完全体会不到的。这让我明白，AI工程不只是调参数，更是要面对数据脏乱、硬件限制、业务需求这些真实挑战，并且找到最优解。这次经历直接影响了我的职业规划。我发现自己对模型端到端的构建特别感兴趣，从数据采集、清洗到模型选择、调优，最后部署上线，每个环节都有学问。实习中暴露的运维知识短板，让我决定下学期会系统学习Docker和Kubernetes，争取拿到CKA证书。现在回头看，学校教的深度学习理论是基础，但像Finetuning的具体技巧、分布式训练的内存管理，这些都是在实际项目中逼出来的经验，比单纯看论文有用得多。如果早知道工业界模型迭代要这么快，我可能还会花更多时间在理论细节上，现在明白了实践出真知，有些东西不亲手试过真的不知道。从行业趋势来看，这次实习让我更深刻地感受到边缘计算和实时性的重要性。我们那个项目就是要在工厂产线上实时检测零件，云端模型再快也没用，必须部署在边缘设备上。导师给我看过的资料说，现在工业界对模型的轻量化和鲁棒性要求越来越高，像MobileNet系列网络的应用越来越广泛，这提示我后续学习要往模型压缩和量化方向发展。另外，数据隐私和安全在工业场景里也特别受重视，实习中接触到的数据脱敏流程，让我意识到AI伦理不是空话，而是真要写入代码。心态转变是最大的收获。实习前觉得做个模型只要代码跑通就行，现在明白要考虑别人怎么用、能不能稳定运行。有一次模型训练半夜崩溃，第二天赶紧起来重启，那种对项目负责的感觉，跟在学校交作业完全不一样。抗压能力也提升了，需求变更、数据问题、硬件瓶颈，每天都要处理各种突发状况，现在反而觉得这种节奏挺带劲的。虽然最后项目因为时间关系没完全按我设想的方式落地，比如想尝试的联邦学习方案没机会实现，但这个过程让我学会了如何平衡理想和现实，知道在资源有限的情况下做取舍。未来会把这次实习踩过的坑都记下来，比如那个内存溢出问题，现在整理成了笔记，后面做项目可以直接参考。还有数据增强的策略，我统计了不同方法对最终指标的提升幅度，准备下阶段做更系统的研究。总之这段经历让我清楚了自己的兴趣点和能力短板，后续无论是考研深造还是直接工作，都会更有方