可视化模型定义（网络结构 DAG 编排）
可视化模型定义面向不想手写网络代码的用户：选择网络模型引擎，在画布上按 DAG 上下游关系编排网络结构与全局配置，实现零代码 / 低代码建模。
后端：模型
myapp/models/model_model_define.py（model_define表），视图myapp/views/view_model_define.py（路由/model_define_modelview/api）。
支持的网络模型引擎
创建模型定义时从 8 种网络引擎中选择（workflow 字段）：
| 引擎 | 典型场景 |
|---|---|
| CNN | 图像分类 / 卷积特征提取 |
| DNN | 通用全连接网络 |
| RNN / LSTM / GRU | 序列建模（文本 / 时序） |
| Autoencoder | 特征压缩 / 异常检测 |
| Transformer | 注意力架构（NLP / 多模态） |
| GNN | 图神经网络 |
关键字段
| 字段 | 说明 |
|---|---|
name / describe / project |
名称（唯一英文名）、描述、所属项目组 |
workflow |
网络模型引擎（上表 8 选 1） |
dag_json |
网络结构的上下游关系（画布编排结果） |
config |
模型全局配置 |
使用方式
- 在「模型定义」列表新建：选择项目组、填写名称与描述、选择网络模型引擎；
- 通过列表中的编排入口（
model_define_url）进入可视化画布，拖拽编排网络层级与连接关系； - 编排结果落库为
dag_json+config，供后续训练使用。
字段与画布交互细节以
model_model_define.py、view_model_define.py为准。