Longcat AI 是一个面向个人开发者与小团队的端到端机器学习平台，它把数据管理、模型训练、版本发布和在线推理整合在同一个控制台中。创建第一个 AI 项目时，不需要先搭建 GPU 服务器，也不必手动安装 PyTorch 或 TensorFlow 的全部依赖，只要按照平台的项目流程操作即可。下面从项目初始化开始，逐步完成一个可调用的文本分类服务。
一、注册账号并初始化项目空间
第一次使用 Longcat AI 需要先注册账号。注册完成后进入控制台，点击左侧导航栏的“项目”按钮，再选择“新建项目”。项目名称建议使用英文或拼音，例如 sentiment-classifier，因为模型发布后的 API 地址会包含项目名，中文或空格可能在 URL 编码时产生额外问题。
项目类型需要根据任务选择。Longcat AI 当前支持分类、回归、目标检测和文本生成四类基础模板。文本分类任务选择 Classification，图像任务选择 Image Classification 或 Object Detection。选择后平台会自动生成一个默认配置，包括训练轮数、批大小和学习率。首次创建项目时不要急于调整这些参数，先用默认值跑通全流程，之后再针对损失曲线做优化。
项目创建完成后，系统会生成两个关键信息：项目 ID 和 API 密钥。项目 ID 用于 SDK 内部定位资源，API 密钥用于后续的推理请求签名。密钥只在创建成功时完整显示一次，需要立即保存到本地环境变量，避免泄露到代码仓库。
二、安装 SDK 并上传数据
Longcat AI 提供 Python SDK，可以通过 pip 安装。开发环境建议使用 Python 3.9 或更高版本，并创建独立虚拟环境，避免与其他项目的包版本冲突。安装命令如下：
python -m venv longcat-env source longcat-env/bin/activate pip install longcat-ai-sdk
SDK 安装完成后，需要配置访问令牌。可以把令牌写入环境变量，然后在代码中读取。不要直接把密钥硬编码在脚本里，尤其是准备推送到 GitHub 时。下面是一个初始化示例：
import os
from longcat import LongcatClient
client = LongcatClient(
api_key=os.getenv("LONGCAT_API_KEY"),
project_id="prj_sentiment_001"
)
dataset = client.create_dataset(
name="movie_reviews",
data_path="./data/reviews.csv",
label_column="sentiment"
)
print(dataset.id)
上传 CSV 文件时，标签列必须保持稳定。例如情感分类可以用 0 表示负面，1 表示正面，或者使用 negative 和 positive 字符串。平台会自动识别字符串分类并转换为内部编码，但如果一列中同时出现 1 和 positive 两种写法，会被判定为脏数据。图像任务通常要求数据目录按照类别分子文件夹，例如 cat 和 dog 两个目录，平台会从目录名读取标签。
数据上传后可以先查看平台生成的统计概览。训练集和验证集默认按 8:2 切分，如果样本本身不均衡，需要手动指定分层切分参数，否则验证集可能只包含多数类。平台提供 stratify 参数，传 True 即可按标签比例切分。
三、选择模型并开始训练
Longcat AI 为不同规模的数据提供了多种预训练模型。文本任务可以选择 bert-base 或 roberta-base，图像任务可以选择 resnet50 或 efficientnet-b0。小规模数据集建议从 base 级别模型开始，训练速度快，也能直观判断数据质量。模型选择在项目中叫 base model，创建训练任务时可以指定。
train_job = client.train_model(
dataset_id=dataset.id,
base_model="bert-base",
epochs=3,
batch_size=16,
learning_rate=2e-5,
stratify=True
)
print(train_job.status)
client.wait_for_completion(train_job.id)
训练任务提交后，平台会在后台调度 GPU 资源。等待期间可以查看日志面板，日志中会输出每个 epoch 的训练损失和验证准确率。如果验证损失在第二个 epoch 后开始上升，说明模型出现了过拟合，可以减少训练轮数或增大 dropout。Longcat AI 的默认配置中已经包含 early stopping，连续两个 epoch 没有提升会自动终止。
训练结束后，模型会生成一个版本号，例如 v1。此时不要直接部署到生产，先在平台内置的测试页面试几次推理，确认输出概率分布合理。比如输入一条明显负面的评论，如果正向概率仍然高于 0.5，就需要检查训练数据的标注方向是否一致。
四、调用在线 API 完成推理
模型训练完成后，点击“部署”按钮即可创建在线推理服务。免费账户通常提供一个小型 CPU 实例，适合功能验证；付费空间可以开启 GPU 实例以降低延迟。部署成功后，平台会返回一个推理 URL，形如 https://api.longcat.ai/v1/predict。调用时需要在请求头中携带 API 密钥。
curl -X POST https://api.longcat.ai/v1/predict \
-H "Authorization: Bearer $LONGCAT_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"text": "I really like this movie"}'
响应体中的 prediction 字段就是模型输出的标签。文本分类默认返回标签和置信度，例如 {"prediction": "positive", "confidence": 0.92}。使用 Python 发起请求时，可以用 requests 库封装一个函数，并把超时设置为 10 秒左右。在线推理服务在长时间没有请求后可能会进入休眠，第一次冷启动可能需要 5 到 20 秒。
如果项目需要集成到自己的 Web 应用中，建议在后端保存 API 密钥，由后端代理请求。不要在前端 JavaScript 中直接暴露密钥，否则任何用户都可以从浏览器开发者工具中读取并滥用你的额度。前端只需调用自己的 Node 或 Flask 接口，再由后端向 Longcat AI 发起请求。
五、常见报错与优化建议
第一个 AI 项目最常见的报错是 401 Unauthorized。这通常不是密钥错误，而是复制时多带了换行符或空格。可以先用 echo 输出环境变量长度确认是否为 64 位。另一个高频问题是 CSV 文件编码不是 UTF-8，导致平台读取中文文本时出现乱码。上传前可以使用 Python 脚本统一转换编码。
import pandas as pd
df = pd.read_csv("./data/reviews.csv", encoding="utf-8")
df.to_csv("./data/reviews_utf8.csv", index=False, encoding="utf-8")
推理阶段如果出现 422 错误，一般是请求体字段名不匹配。例如平台要求 text 字段，但客户端传成了 content。检查 API 文档中的字段定义，确保 JSON 键名完全一致。如果返回延迟较高，可以申请 GPU 实例，或者减少输入文本长度，因为 Transformer 模型的耗时与 token 数量近似线性相关。
项目跑通后，建议把数据和模型版本记录到项目备注中。Longcat AI 支持将训练配置导出为 YAML 文件，方便以后复现。对于持续迭代的团队，可以在每次训练前创建新的数据集版本，而不是覆盖原有数据，这样能追踪哪些数据变更带来了效果提升。
Longcat AIAI项目模型训练修改时间：2026-08-25 16:45:36