AI辅助诊断模块设计

本模块用于分析AI模型训练和推理产生的日志，融合传统规则检测与大语言模型智能诊断，为AI工程师提供自动化问题诊断、性能分析和优化建议。模块支持独立部署。

系统主要功能包括：自动提取AI训练推理关键指标并实现日志结构化；多维度智能异常检测，覆盖AI全链路常见问题；基于大模型的专家级诊断，降低问题定位门槛；性能趋势分析与优化建议。

智能日志指标提取模块自动解析损失函数、准确率、学习率、GPU/CPU利用率、内存占用、训练进度、吞吐量、梯度范数等关键指标。系统兼容PyTorch等主流框架，内置50+指标模式，支持自定义扩展。

异常检测可以识别内存溢出、数值异常（NaN/Inf、梯度爆炸）、训练不稳定、性能瓶颈、资源配置不当、硬件故障等问题，并按严重程度自动分级：Critical（loss爆炸、硬件故障）、High（显存告急、训练震荡）、Medium（配置警告）、Low（优化建议）。

# 基础日志分析
python ai_log_analyzer.py --input training.log --output analysis_report.json

# LLM智能诊断
python ai_log_analyzer.py --input training.log --llm-analysis --question "GPU利用率低的根因？"

# 批量处理与趋势分析
python ai_log_analyzer.py --batch-mode --input-dir ./logs/ --trend-analysis

系统采用五层架构：日志解析模块提取关键指标；异常检测模块进行阈值配置与分级告警；LLM诊断模块生成分析报告，支持定向问题分析；API接口层提供命令行和REST接口；此外，安全存储模块可以管理密钥和数据权限。

LLM诊断模块内置AI训练调优经验，可针对"GPU利用率低"、"推理延迟高"等问题提供具体解决方案，包括batch size调整、混合精度配置、学习率优化、数据加载并行等建议。

系统处理性能达到50行/秒，基础分析1秒内完成，LLM分析15-30秒，指标提取准确率超过90%。支持API密钥加密管理、本地化分析、自定义存储权限。

模块可无缝集成SiliconFlow等AI平台，支持企业私有化部署。