人工智能訓(xùn)練師合規(guī)化技術(shù)規(guī)程文件名稱：人工智能訓(xùn)練師合規(guī)化技術(shù)規(guī)程編制部門：綜合辦公室編制時(shí)間：2025年類別：兩級管理標(biāo)準(zhǔn)編號：審核人：版本記錄：第一版批準(zhǔn)人：一、總則

本規(guī)程適用于人工智能訓(xùn)練師在進(jìn)行人工智能模型訓(xùn)練過程中的合規(guī)化操作。要求人工智能訓(xùn)練師嚴(yán)格遵守國家相關(guān)法律法規(guī)、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)和技術(shù)規(guī)范，確保訓(xùn)練過程符合倫理道德、數(shù)據(jù)安全、模型效果等要求。規(guī)程旨在規(guī)范人工智能訓(xùn)練師的行為，提升人工智能訓(xùn)練質(zhì)量，促進(jìn)人工智能健康發(fā)展。

二、技術(shù)準(zhǔn)備

1.技術(shù)條件

人工智能訓(xùn)練師在進(jìn)行模型訓(xùn)練前，應(yīng)確保具備以下技術(shù)條件：

（1）符合國家相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)的計(jì)算機(jī)硬件設(shè)施，包括處理器、內(nèi)存、存儲設(shè)備等；

（2）穩(wěn)定的網(wǎng)絡(luò)連接，確保數(shù)據(jù)傳輸?shù)膶?shí)時(shí)性和安全性；

（3）符合數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)要求的操作系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫；

（4）支持人工智能模型訓(xùn)練的軟件平臺和工具，如深度學(xué)習(xí)框架、數(shù)據(jù)處理工具等。

2.設(shè)備校驗(yàn)

在進(jìn)行模型訓(xùn)練前，人工智能訓(xùn)練師應(yīng)對以下設(shè)備進(jìn)行校驗(yàn)：

（1）檢查計(jì)算機(jī)硬件設(shè)備是否正常運(yùn)行，確保無故障；

（2）驗(yàn)證網(wǎng)絡(luò)連接穩(wěn)定性，確保數(shù)據(jù)傳輸無中斷；

（3）確認(rèn)操作系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫版本，確保符合軟件要求；

（4）校驗(yàn)深度學(xué)習(xí)框架和數(shù)據(jù)處理工具的版本，確保兼容性和性能。

3.參數(shù)設(shè)置

人工智能訓(xùn)練師在進(jìn)行模型訓(xùn)練前，應(yīng)進(jìn)行以下參數(shù)設(shè)置：

（1）確定訓(xùn)練目標(biāo)，明確模型所需達(dá)到的性能指標(biāo)；

（2）選擇合適的算法和模型架構(gòu)，根據(jù)任務(wù)需求進(jìn)行優(yōu)化；

（3）設(shè)置合適的訓(xùn)練參數(shù)，如學(xué)習(xí)率、批大小、迭代次數(shù)等；

（4）根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)，選擇合適的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法和特征工程策略；

（5）設(shè)置數(shù)據(jù)集劃分比例，確保訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測試集的合理分配。

4.數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

人工智能訓(xùn)練師在進(jìn)行模型訓(xùn)練前，應(yīng)確保以下數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：

（1）收集、整理和清洗數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量；

（2）對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注，為模型訓(xùn)練提供監(jiān)督信息；

（3）對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，如歸一化、標(biāo)準(zhǔn)化等；

（4）對數(shù)據(jù)進(jìn)行劃分，形成訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測試集；

（5）確保數(shù)據(jù)隱私和安全性，遵守相關(guān)法律法規(guī)。

5.環(huán)境配置

人工智能訓(xùn)練師在進(jìn)行模型訓(xùn)練前，應(yīng)進(jìn)行以下環(huán)境配置：

（1）安裝必要的軟件包和工具，確保訓(xùn)練環(huán)境穩(wěn)定；

（2）配置訓(xùn)練環(huán)境參數(shù)，如內(nèi)存分配、GPU使用等；

（3）設(shè)置日志記錄和監(jiān)控機(jī)制，便于跟蹤訓(xùn)練過程；

（4）確保訓(xùn)練環(huán)境安全，防止數(shù)據(jù)泄露和惡意攻擊。

三、技術(shù)操作程序

1.操作順序

人工智能訓(xùn)練師在進(jìn)行模型訓(xùn)練時(shí)，應(yīng)遵循以下操作順序：

（1）技術(shù)準(zhǔn)備：完成技術(shù)條件、設(shè)備校驗(yàn)、參數(shù)設(shè)置和數(shù)據(jù)準(zhǔn)備等工作；

（2）模型構(gòu)建：根據(jù)訓(xùn)練目標(biāo)選擇合適的算法和模型架構(gòu)，進(jìn)行模型設(shè)計(jì)；

（3）數(shù)據(jù)加載：將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)集加載到訓(xùn)練環(huán)境中；

（4）模型訓(xùn)練：啟動訓(xùn)練過程，監(jiān)控訓(xùn)練進(jìn)度和模型性能；

（5）模型評估：在驗(yàn)證集上評估模型性能，調(diào)整訓(xùn)練參數(shù)；

（6）模型優(yōu)化：根據(jù)評估結(jié)果對模型進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化；

（7）模型測試：在測試集上測試模型性能，驗(yàn)證模型效果；

（8）模型部署：將訓(xùn)練好的模型部署到實(shí)際應(yīng)用場景中。

2.技術(shù)方法

（1）模型構(gòu)建：采用深度學(xué)習(xí)框架進(jìn)行模型設(shè)計(jì)，遵循模塊化、可擴(kuò)展原則；

（2）數(shù)據(jù)加載：使用批處理技術(shù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的高效加載和并行處理；

（3）模型訓(xùn)練：采用梯度下降算法、Adam優(yōu)化器等，優(yōu)化模型參數(shù)；

（4）模型評估：使用準(zhǔn)確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)等指標(biāo)評估模型性能；

（5）模型優(yōu)化：通過調(diào)整網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、超參數(shù)等方法，提升模型效果；

（6）模型測試：使用獨(dú)立測試集，確保模型在實(shí)際應(yīng)用中的泛化能力。

3.故障處理

（1）硬件故障：發(fā)現(xiàn)硬件設(shè)備異常時(shí)，立即停止訓(xùn)練，聯(lián)系技術(shù)支持進(jìn)行處理；

（2）軟件故障：遇到軟件錯(cuò)誤或崩潰時(shí)，重啟軟件或聯(lián)系技術(shù)支持；

（3）數(shù)據(jù)問題：發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)異常時(shí)，重新清洗數(shù)據(jù)或聯(lián)系數(shù)據(jù)提供方；

（4）模型性能問題：分析模型性能指標(biāo)，調(diào)整訓(xùn)練參數(shù)或網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)；

（5）安全漏洞：發(fā)現(xiàn)安全風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，立即停止訓(xùn)練，修復(fù)漏洞，確保數(shù)據(jù)安全。

4.記錄與報(bào)告

人工智能訓(xùn)練師應(yīng)詳細(xì)記錄操作過程、故障處理和模型性能等信息，定期生成訓(xùn)練報(bào)告，為后續(xù)工作提供參考。

四、設(shè)備技術(shù)狀態(tài)

1.技術(shù)參數(shù)標(biāo)準(zhǔn)

人工智能訓(xùn)練師應(yīng)監(jiān)控以下技術(shù)參數(shù)，確保設(shè)備處于良好技術(shù)狀態(tài)：

（1）處理器：監(jiān)控CPU使用率、溫度、功耗等參數(shù)，確保在正常范圍內(nèi)；

（2）內(nèi)存：監(jiān)控內(nèi)存使用率、錯(cuò)誤率等，確保內(nèi)存穩(wěn)定可靠；

（3）存儲設(shè)備：監(jiān)控硬盤讀寫速度、錯(cuò)誤率、溫度等，確保數(shù)據(jù)存儲安全；

（4）網(wǎng)絡(luò)設(shè)備：監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)延遲、丟包率、帶寬利用率等，確保網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定；

（5）電源供應(yīng)：監(jiān)控電源電壓、電流、負(fù)載等，確保電源穩(wěn)定供應(yīng)；

（6）環(huán)境監(jiān)控：監(jiān)控溫度、濕度、空氣質(zhì)量等，確保設(shè)備運(yùn)行環(huán)境適宜。

2.異常狀態(tài)識別

人工智能訓(xùn)練師應(yīng)能識別以下異常狀態(tài)：

（1）硬件故障：如處理器過熱、內(nèi)存錯(cuò)誤、硬盤故障等；

（2）軟件異常：如系統(tǒng)崩潰、軟件錯(cuò)誤、網(wǎng)絡(luò)中斷等；

（3）數(shù)據(jù)異常：如數(shù)據(jù)損壞、數(shù)據(jù)丟失、數(shù)據(jù)不一致等；

（4）性能下降：如響應(yīng)時(shí)間延長、處理速度變慢、錯(cuò)誤率上升等。

3.狀態(tài)檢測方法

（1）硬件狀態(tài)檢測：通過系統(tǒng)自帶的硬件監(jiān)控工具或第三方監(jiān)控軟件，實(shí)時(shí)監(jiān)控硬件設(shè)備狀態(tài)；

（2）軟件狀態(tài)檢測：通過系統(tǒng)日志、錯(cuò)誤報(bào)告、性能監(jiān)控工具等，識別軟件異常；

（3）數(shù)據(jù)狀態(tài)檢測：通過數(shù)據(jù)完整性校驗(yàn)、數(shù)據(jù)備份恢復(fù)測試等方法，確保數(shù)據(jù)安全；

（4）性能狀態(tài)檢測：通過性能測試工具、壓力測試等方法，評估系統(tǒng)性能；

（5）環(huán)境狀態(tài)檢測：通過環(huán)境監(jiān)測設(shè)備、傳感器等，實(shí)時(shí)監(jiān)控環(huán)境參數(shù)。

4.維護(hù)與保養(yǎng)

人工智能訓(xùn)練師應(yīng)定期對設(shè)備進(jìn)行以下維護(hù)與保養(yǎng)：

（1）硬件設(shè)備：清理灰塵、檢查連接線、更新驅(qū)動程序等；

（2）軟件系統(tǒng)：更新系統(tǒng)補(bǔ)丁、清理緩存、優(yōu)化配置等；

（3）數(shù)據(jù)備份：定期進(jìn)行數(shù)據(jù)備份，確保數(shù)據(jù)安全；

（4）環(huán)境維護(hù)：保持設(shè)備運(yùn)行環(huán)境的清潔、適宜，避免潮濕、高溫等不利條件。

5.應(yīng)急處理

在設(shè)備出現(xiàn)異常狀態(tài)時(shí)，人工智能訓(xùn)練師應(yīng)立即采取以下應(yīng)急處理措施：

（1）停止操作，防止問題擴(kuò)大；

（2）記錄異常情況，分析原因；

（3）根據(jù)異常情況，采取相應(yīng)的修復(fù)措施；

（4）恢復(fù)正常后，進(jìn)行徹底檢查，防止類似問題再次發(fā)生。

五、技術(shù)測試與校準(zhǔn)

1.測試方法

人工智能訓(xùn)練師應(yīng)采用以下測試方法對設(shè)備和技術(shù)進(jìn)行評估：

（1）功能測試：驗(yàn)證設(shè)備是否滿足設(shè)計(jì)要求，功能是否完整；

（2）性能測試：評估設(shè)備的處理速度、響應(yīng)時(shí)間、吞吐量等性能指標(biāo)；

（3）穩(wěn)定性測試：在長時(shí)間運(yùn)行下，監(jiān)測設(shè)備的穩(wěn)定性和可靠性；

（4）兼容性測試：確保設(shè)備在不同操作系統(tǒng)、軟件版本下的兼容性；

（5）安全性測試：檢測設(shè)備在數(shù)據(jù)傳輸、存儲等方面的安全性。

2.校準(zhǔn)標(biāo)準(zhǔn)

校準(zhǔn)應(yīng)遵循以下標(biāo)準(zhǔn)：

（1）國家或行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)：如GB、ISO等；

（2）設(shè)備制造商提供的技術(shù)規(guī)范；

（3）實(shí)際應(yīng)用場景的性能要求。

3.校準(zhǔn)程序

（1）校準(zhǔn)前的準(zhǔn)備工作：收集設(shè)備技術(shù)參數(shù)、準(zhǔn)備校準(zhǔn)工具和標(biāo)準(zhǔn)；

（2）校準(zhǔn)實(shí)施：按照校準(zhǔn)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行操作，記錄校準(zhǔn)數(shù)據(jù)；

（3）校準(zhǔn)數(shù)據(jù)對比：將校準(zhǔn)數(shù)據(jù)與標(biāo)準(zhǔn)值進(jìn)行對比，分析誤差；

（4）校準(zhǔn)結(jié)果評估：根據(jù)誤差大小，判斷設(shè)備是否滿足校準(zhǔn)要求。

4.結(jié)果處理

（1）校準(zhǔn)結(jié)果記錄：詳細(xì)記錄校準(zhǔn)過程、數(shù)據(jù)、結(jié)果等，形成校準(zhǔn)報(bào)告；

（2）校準(zhǔn)結(jié)果分析：分析校準(zhǔn)數(shù)據(jù)，找出設(shè)備存在的問題，提出改進(jìn)措施；

（3）校準(zhǔn)結(jié)果應(yīng)用：根據(jù)校準(zhǔn)結(jié)果，對設(shè)備進(jìn)行調(diào)整或更換；

（4）校準(zhǔn)結(jié)果存檔：將校準(zhǔn)報(bào)告存檔，作為設(shè)備維護(hù)和使用的參考。

5.定期測試與校準(zhǔn)

人工智能訓(xùn)練師應(yīng)定期對設(shè)備和技術(shù)進(jìn)行測試與校準(zhǔn)，確保其符合以下要求：

（1）設(shè)備性能穩(wěn)定，滿足設(shè)計(jì)要求；

（2）設(shè)備精度達(dá)到或超過校準(zhǔn)標(biāo)準(zhǔn)；

（3）設(shè)備運(yùn)行安全可靠，無安全隱患。

6.故障分析

在測試過程中發(fā)現(xiàn)故障時(shí)，應(yīng)進(jìn)行以下故障分析：

（1）故障現(xiàn)象描述：詳細(xì)記錄故障現(xiàn)象，包括時(shí)間、地點(diǎn)、操作等；

（2）故障原因分析：分析故障原因，確定故障類型；

（3）故障處理：采取有效措施，修復(fù)故障；

（4）故障總結(jié)：總結(jié)故障原因和處理方法，防止類似故障再次發(fā)生。

六、技術(shù)操作姿勢

1.操作姿態(tài)

人工智能訓(xùn)練師在操作計(jì)算機(jī)和其他設(shè)備時(shí)應(yīng)保持以下姿態(tài)：

（1）坐姿：選擇合適的椅子，確保背部與椅背貼合，雙腳平放在地面上，膝蓋與臀部呈90度角；

（2）屏幕位置：屏幕應(yīng)位于眼睛水平線稍低的位置，避免頭部過度前傾或后仰；

（3）手臂位置：手臂自然下垂，手腕放松，肘部彎曲成90度角，鍵盤和鼠標(biāo)應(yīng)放置在身體前方，便于操作；

（4）眼睛距離：眼睛與屏幕保持適當(dāng)距離，通常為50-70厘米，減少眼睛疲勞；

（5）頭部位置：頭部保持中立，避免過度轉(zhuǎn)動或傾斜。

2.移動范圍

在操作過程中，人工智能訓(xùn)練師應(yīng)保持以下移動范圍：

（1）保持桌面整潔，確保有足夠的空間進(jìn)行手臂和腿部的移動；

（2）避免長時(shí)間保持同一姿勢，每隔一段時(shí)間（如30分鐘）起身活動，進(jìn)行簡單的伸展運(yùn)動；

（3）在需要移動設(shè)備時(shí)，使用可移動的設(shè)備架或滑輪，減少不必要的彎腰和扭轉(zhuǎn)。

3.休息安排

人工智能訓(xùn)練師應(yīng)遵循以下休息安排：

（1）每工作45-60分鐘后，休息5-10分鐘，進(jìn)行眼保健操或簡單的身體活動；

（2）每工作2-3小時(shí)，安排一次較長時(shí)間的休息，至少離開操作區(qū)域15-30分鐘；

（3）確保休息期間有適當(dāng)?shù)姆潘桑缟詈粑?、伸展運(yùn)動或短暫的散步。

4.工作環(huán)境

（1）確保工作區(qū)域有良好的照明，避免屏幕反光和陰影；

（2）保持工作環(huán)境通風(fēng)，避免空氣污染和過熱；

（3）提供適當(dāng)?shù)脑肼暱刂疲瑴p少干擾。

5.姿勢調(diào)整

在操作過程中，人工智能訓(xùn)練師應(yīng)定期調(diào)整自己的姿勢，以保持身體的舒適和健康。如果感到不適，應(yīng)立即調(diào)整，必要時(shí)尋求專業(yè)意見。

七、技術(shù)注意事項(xiàng)

1.技術(shù)要點(diǎn)

人工智能訓(xùn)練師在操作過程中應(yīng)關(guān)注以下技術(shù)要點(diǎn)：

（1）數(shù)據(jù)安全：嚴(yán)格保護(hù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)，防止數(shù)據(jù)泄露和未經(jīng)授權(quán)的訪問；

（2）模型可解釋性：確保模型輸出的可解釋性，便于理解和驗(yàn)證模型的決策過程；

（3）算法選擇：根據(jù)具體任務(wù)需求選擇合適的算法，避免盲目跟風(fēng)使用最新算法；

（4）資源管理：合理分配計(jì)算資源，提高訓(xùn)練效率，避免資源浪費(fèi)；

（5）模型驗(yàn)證：在驗(yàn)證集和測試集上對模型進(jìn)行驗(yàn)證，確保模型泛化能力。

2.避免的錯(cuò)誤

在技術(shù)操作過程中，人工智能訓(xùn)練師應(yīng)避免以下錯(cuò)誤：

（1）忽視數(shù)據(jù)質(zhì)量：不進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理，導(dǎo)致模型性能下降；

（2）過度擬合：模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)良好，但在測試集上表現(xiàn)不佳；

（3）忽視安全風(fēng)險(xiǎn)：在訓(xùn)練過程中，未考慮數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)問題；

（4）操作不當(dāng)：因操作失誤導(dǎo)致設(shè)備損壞或數(shù)據(jù)丟失；

（5）忽視紀(jì)律：在操作過程中違反工作紀(jì)律，影響工作效率和團(tuán)隊(duì)協(xié)作。

3.必須遵守的紀(jì)律

人工智能訓(xùn)練師在技術(shù)操作過程中必須遵守以下紀(jì)律：

（1）遵守國家法律法規(guī)和行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，確保操作合規(guī)；

（2）保護(hù)知識產(chǎn)權(quán)，不侵犯他人版權(quán)、商標(biāo)權(quán)等；

（3）尊重他人勞動成果，不抄襲、剽竊他人技術(shù)和成果；

（4）保守公司秘密，不泄露敏感信息；

（5）保持團(tuán)隊(duì)協(xié)作，積極配合同事，共同完成項(xiàng)目任務(wù)。

4.持續(xù)學(xué)習(xí)

人工智能技術(shù)發(fā)展迅速，人工智能訓(xùn)練師應(yīng)保持持續(xù)學(xué)習(xí)的態(tài)度，關(guān)注行業(yè)動態(tài)，掌握新技術(shù)和新方法，不斷提升自己的專業(yè)能力和技術(shù)水平。

5.應(yīng)急響應(yīng)

遇到技術(shù)故障或突發(fā)事件時(shí)，人工智能訓(xùn)練師應(yīng)立即采取以下應(yīng)急響應(yīng)措施：

（1）迅速判斷問題原因，采取措施解決問題；

（2）及時(shí)向上級或相關(guān)部門匯報(bào)，尋求幫助；

（3）在故障排除過程中，確保數(shù)據(jù)安全，避免數(shù)據(jù)丟失或損壞；

（4）總結(jié)經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)，防止類似問題再次發(fā)生。

八、作業(yè)收尾處理

1.數(shù)據(jù)記錄

作業(yè)結(jié)束后，人工智能訓(xùn)練師應(yīng)詳細(xì)記錄以下數(shù)據(jù)：

（1）作業(yè)完成時(shí)間、所用資源（如CPU、內(nèi)存、存儲等）；

（2）模型訓(xùn)練過程中的關(guān)鍵參數(shù)設(shè)置和調(diào)整；

（3）模型性能指標(biāo)，如準(zhǔn)確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)等；

（4）遇到的問題和解決方案；

（5）作業(yè)結(jié)果的分析和總結(jié)。

2.設(shè)備狀態(tài)確認(rèn)

作業(yè)結(jié)束后，應(yīng)對設(shè)備進(jìn)行以下狀態(tài)確認(rèn)：

（1）關(guān)閉所有正在運(yùn)行的程序，確保系統(tǒng)穩(wěn)定；

（2）檢查設(shè)備硬件，如CPU、內(nèi)存、硬盤等，確保無異常；

（3）檢查設(shè)備散熱系統(tǒng)，確保風(fēng)扇運(yùn)行正常，無過熱現(xiàn)象；

（4）記錄設(shè)備運(yùn)行日志，分析異常情況，為后續(xù)維護(hù)提供依據(jù)。

3.資料整理

作業(yè)結(jié)束后，應(yīng)對以下資料進(jìn)行整理：

（1）保存作業(yè)過程中使用的腳本、代碼、配置文件等；

（2）整理作業(yè)報(bào)告，包括數(shù)據(jù)記錄、問題分析、解決方案等；

（3）備份作業(yè)數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)安全；

（4）清理工作空間，刪除臨時(shí)文件和冗余數(shù)據(jù)，保持環(huán)境整潔。

4.項(xiàng)目總結(jié)

作業(yè)結(jié)束后，人工智能訓(xùn)練師應(yīng)參與項(xiàng)目總結(jié)會議，分享以下內(nèi)容：

（1）作業(yè)完成情況，包括模型性能、資源消耗等；

（2）遇到的問題和解決方法；

（3）對項(xiàng)目改進(jìn)的建議和意見；

（4）個(gè)人在項(xiàng)目中的收獲和成長。

5.驗(yàn)收與歸檔

根據(jù)項(xiàng)目要求，進(jìn)行作業(yè)的驗(yàn)收工作，確保作業(yè)成果符合預(yù)期。驗(yàn)收合格后，將作業(yè)成果歸檔，以便后續(xù)查閱和使用。

九、技術(shù)故障處理

1.故障診斷

在發(fā)現(xiàn)技術(shù)故障時(shí)，人工智能訓(xùn)練師應(yīng)遵循以下步驟進(jìn)行故障診斷：

（1）觀察現(xiàn)象：詳細(xì)記錄故障發(fā)生時(shí)的現(xiàn)象，包括錯(cuò)誤信息、異常行為等；

（2）初步判斷：根據(jù)故障現(xiàn)象，初步判斷故障可能的原因，如硬件故障、軟件錯(cuò)誤、數(shù)據(jù)問題等；

（3）故障定位：通過系統(tǒng)日志、錯(cuò)誤報(bào)告、性能監(jiān)控等工具，進(jìn)一步定位故障的具體位置；

（4）分析原因：結(jié)合故障定位，分析故障產(chǎn)生的原因，如配置錯(cuò)誤、代碼缺陷、資源不足等。

2.排除程序

故障診斷后，應(yīng)采