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P0-1 模型路径治理: - 新增 003_model_path_governance.sql 迁移，models 表增加 can_train 字段 - create_model/update_model 自动计算 can_train（非API+有路径=可训练） - _compute_job_payload_from_task_node 拒绝 API 模型和无可训练路径模型 - 平台诊断规则增加 API 模型/路径缺失检测 P0-2 数据集格式校验: - 新增 dataset_format.py，支持 Alpaca/ShareGPT/DPO/CPT 格式校验 - 训练预检时自动根据 train_type 匹配格式并校验内容字段 - llama_dataset_info 增加 DPO/CPT 格式列映射 P0-3 训练完成产物入库: - _ensure_trained_model 使用 compute 节点返回的真实 artifacts - 注册 per-file artifact 记录（含 size_bytes/checksum_sha256） - trained_models 表增加 artifact_dir 字段 P0-4 失败日志拉取: - poll_compute_jobs_once 检测到 failed/stopped 时强制拉取最后 200 行日志 - apply_compute_job 持久化失败日志片段到任务 payload Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>
Backend Service
后端工程使用 FastAPI，定位为模型微调平台的应用平台服务，负责用户中心、多租户、权限隔离、项目、数据集、模型、训练任务、审批、审计和算力平台编排。
目录结构
backend/
app/
main.py # FastAPI 应用入口
api/v1/ # 对前端暴露的 接口路由
core/ # 配置、日志、中间件、权限等基础能力
db/ # 数据库连接、迁移集成、事务工具
modules/ # 业务模块
auth/
tenant/
project/
model/
dataset/
data_process/
fine_tune/
eval/
inference/
approval/
audit/
compute_gateway/
file_gateway/
engine_registry/
retention/
system/
schemas/ # Pydantic 入参/出参模型
services/ # 跨模块应用服务
workers/ # 后台任务入口
requirements.txt # 后端第三方依赖
logs/ # 本地开发日志目录，生产环境建议挂载到独立日志盘
本地启动
cd backend
python -m venv .venv
.venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt
uvicorn app.main:app --reload
健康检查：
GET /modelTF/health
日志
日志模块位于 app/core/logging.py，使用说明见 ../docs/backend-logging.md。
默认日志文件：
logs/backend-YYYY-MM-DD.log
logs/error-YYYY-MM-DD.log
文件日志为 JSON Lines 格式，单个文件不超过 20MB，只保存最近 10 天，错误日志按 ERROR 级别独立拆分，便于 ELK/日志平台采集。