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@@ -118,6 +118,30 @@ python auto_training/standalone_train.py --data-dir /你的音频数据目录
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3. **模型同步客户端 (`run_model_sync.py`)**
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开关：`model_sync.enabled = true`
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定时长轮询云端的 `manifest.json`，发现新版本后自动下载压缩包、比对 SHA256，然后安全原子替换到边缘机，并通知主监控进程进行亚秒级的模型热重载。
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+### 核心交互与数据流转契约
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+依靠标准的 HTTP/FastAPI 接口，实现边缘端与云端的解耦互通：
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+**1. 边缘端 ⬆️ 上传数据到云端 (Data Upload API)**
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+采用 `multipart/form-data` 以流式上传高压转码后的媒体文件与环境特征数据。
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+- 接口：`POST http://<云端IP>:8800/api/audio/upload`
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+- 表单数据结构：
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+ - `file`: 实际媒体文件流（压缩的 `.flac` 等）
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+ - `project_id`: 水厂编号（如 1450）
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+ - `device_code`: 具体设备号（如 "LT-2"）
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+ - `model_group`: 所属模型分类（如 "LT_ZDB" 驻底泵）
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+ - `media_type`: 媒体大类（"audio" / "image" / "video"）
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+ - `sample_type`: 样本分类（"normal" 正常底噪 / "anomaly" 异常告警）
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+ - `metadata`: Blackbox 维度的设备元信息 JSON (含 `edge_node_id`, `avg_error`, `threshold`, 告警时间等)。
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+**2. 云端 ⬇️ 下发模型到边缘端 (Model Sync API)**
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+被动式“边缘长轮询 Pull”拉取分发，降低云端带宽瞬时波峰。
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+- **阶段一 (版本探针)**：
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+ - `GET http://<云端IP>:8800/api/model/check?project_id=1450&device_codes=LT-1,LT-2&feature_version=mel_v1`
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+ - 返回字典，如果存在更新，包含对应设备下的 `download_url`, 最新 `version`, `sha256` 校验和，以及专属的新检测阈值 `threshold`。
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+- **阶段二 (增量下载与热替换)**：
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+ - 边缘端凭 `download_url` 触发 ZIP 包下载，落盘 `/tmp`。
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+ - 算力对齐与 `sha256` 防篡改校验通过后，自动备份老模型并原地执行安全原子级别的 `os.rename` 替换，主监控进程无感热重入。
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