该项目构建了一个完整的AI开发与部署平台，采用微服务架构设计，整合多种技术栈实现高效的机器学习工作流。系统核心分为数据集管理模块和模型管理模块两大功能板块，通过前后端分离的设计理念提升系统可维护性。

数据集管理模块基于Java技术栈开发，采用Spring Boot框架构建RESTful Web服务，提供数据上传、标注、版本控制等功能。该模块同时集成脚本执行引擎，支持自动化数据处理流程。模型管理模块使用Python+TensorFlow实现，封装了CNN等深度学习网络的训练接口，支持超参数配置、训练监控和模型评估。

系统部署方案采用Docker容器化技术，通过TensorFlow Serving提供高性能的模型推理服务，实现模型版本管理和AB测试。前端基于Vue.js框架开发，提供直观的可视化操作界面。各模块间通过定义良好的API接口进行通信，确保系统的高内聚低耦合特性。

该平台实现了从数据准备、模型训练到服务部署的全流程管理，显著提升了AI项目的开发效率。通过容器化部署方案，使模型服务具备弹性伸缩能力，能够有效应对高并发推理请求。系统的模块化设计也为后续功能扩展奠定了良好基础。