为了使工具输入对模型友好，重点在于以一致的方式构造数据，对值进行标准化，并确保清晰度。模型依赖于可预测的输入格式才能正确运行，因此请使用具有明确定义的字段的标准化模式，例如 JSON 或 CSV。例如，如果模型需要用户数据，请将输入构造为 {"name": "John", "age": 30} 而不是自由格式文本。将数值数据标准化为一致的比例（例如，0-1 或 z 分数）以防止具有较大范围的特征支配预测。分类数据应以一致的方式进行编码，例如，对于有限类别采用 one-hot 编码，对于文本采用嵌入层。避免歧义：指定单位（例如，“weight_kg”：75）并使用明确的标签（例如，“is_active”：true/false 而不是“status”：“Y/N”）。
接下来，优先减少噪声和处理缺失数据。模型在处理不相关或不一致的输入时表现不佳，因此请排除对预测没有贡献的特征。例如，如果构建垃圾邮件过滤器，请包含电子邮件内容和发件人域，但如果时间戳不相关，则省略时间戳。通过删除不完整的记录、估算默认值（例如，数字的中位数，类别的“未知”）或添加标志（例如，"missing_age": true）来处理缺失值。针对预期范围或模式验证输入，例如，拒绝年龄的负值或无效的电子邮件格式。JSON Schema 等工具可以强制执行规则，例如要求 "temperature" 是 -50 到 100 之间的浮点数。这可以防止推理期间出错，并确保模型收到干净的数据。
最后，彻底记录输入要求并测试边缘情况。提供有效输入的明确示例，例如示例 API 有效负载，并列出支持的数据类型（例如，"price" 必须是浮点数）。如果模型需要特定的预处理步骤（如下写文本或将图像大小调整为 224x224 像素），请记录这些步骤并提供实用程序函数来自动执行它们。例如，共享一个 Python 脚本，该脚本将原始传感器数据转换为预期格式。使用不同的场景测试输入，包括空字段、极端值或意外字符，以确保稳健性。通过明确输入期望并自动执行验证，您可以减少集成错误并帮助开发人员有效地使用该工具。