架构开发与定义：成功开发出详细的 ML 架构，对 ML 模型、预处理和后处理流程以及超参数等关键要素进行精确细致的定义，为模型的构建和训练提供清晰明确的指导框架。

超参数确定：准确确定超参数的范围和初始值，为模型训练提供关键的参数设定，这些参数的合理选择对模型的性能和训练效果起着决定性作用。

架构评估与接口定义：全面评估 ML 架构要素，深入分析架构的各个组成部分，确保其满足设计要求和性能指标。同时，清晰定义 ML 架构要素的接口，包括内部接口和与相关软件组件的外部接口，为系统集成和数据交互提供便利。

资源目标设定与追溯性建立：明确设定 ML 架构要素的资源消耗目标，合理规划计算资源、存储资源等的使用上限，确保模型在实际运行过程中的资源利用效率。并且，建立 ML 架构要素与 ML 需求之间的一致性和双向可追溯性，保证架构能够精准满足需求，在需求变更时能够及时进行调整和优化。

架构沟通与确认：与所有相关方就确定的 ML 架构达成一致意见，并进行充分有效的沟通，确保各方对架构的设计理念、功能实现和技术细节有清晰统一的理解，为项目的顺利推进奠定坚实的基础。

开发 ML 架构（MLE.2.BP1）：全面开发并详细记录 ML 架构，对创建、训练、测试和部署 ML 模型所需的各个关键部分进行详细说明，确保架构的完整性和可操作性。同时，充分考虑模型在不同阶段的需求，为模型的全生命周期提供有力支持。

确定超参数范围和初始值（MLE.2.BP2）：通过严谨的分析和实验，确定并记录超参数的范围和初始值，这些参数的合理设定是模型训练成功的关键因素之一。在确定过程中，充分考虑模型的特点和应用场景，确保参数的有效性和合理性。

分析 ML 架构要素（MLE.2.BP3）：明确定义用于分析 ML 架构要素的准则，从可信度、可解释性等多个关键维度对架构要素进行全面分析，确保架构的质量和性能符合要求。通过严格的分析，及时发现潜在问题并进行优化改进。

定义接口（MLE.2.BP4）：细致确定并记录每个 ML 架构要素的内部和外部接口，包括接口的参数、数据格式和交互方式等详细信息，确保接口的兼容性和稳定性，为系统的集成和数据传输提供保障。

定义资源消耗目标（MLE.2.BP5）：针对所有相关 ML 架构要素，明确确定并记录在训练和部署过程中的资源消耗目标，包括计算资源、存储资源等方面的目标设定，为资源的合理规划和管理提供依据。

确保一致性和建立双向可追溯性（MLE.2.BP6）：建立并维护 ML 架构要素与 ML 需求之间的一致性和双向可追溯性，通过有效的管理和跟踪机制，确保架构能够准确反映需求的变化，保证系统的整体性和可维护性。

沟通约定的 ML 架构（MLE.2.BP7）：及时将约定的 ML 架构，包括 ML 模型的细节和超参数的初始值等重要信息，传达给所有相关方，确保各方对架构的理解一致，促进项目团队的协作和沟通。