分離推理層與執行層以解決雲端依賴問題

傳統代理式機器學習框架常依賴GPT-4等雲端API，這不僅產生持續的推理成本，還可能導致表格數據洩露風險，特別是在企業合規及GDPR、DPDP等數據保護法規下更為敏感。

此外，大型語言模型在生成原始訓練邏輯時，於線性代數、超參數優化及梯度下降計算等數學推理任務上表現不佳，容易產生幻覺錯誤。

EpochGo採用分離架構來應對這些瓶頸：本地LLM作為編排器，僅負責檢查欄位分佈、基數和缺失值情況，以起草特徵工程與建模策略；所有轉換與模型擬合則透過純Scikit-Learn Pipeline物件執行。

確保程式碼安全與自動部署機制

為了防止任意系統命令執行或資料洩露到沙箱之外，生成的Python程式碼會在執行前被解析為抽象語法樹（AST）進行驗證。

LLM不接觸原始資料行，僅針對結構元數據進行推理，確保處理過程的確定性與安全性。

當引擎透過隔離的K折交叉驗證評估出最佳Pipeline（如XGBoost、隨機森林、邏輯回歸）後，會自動生成容器化的FastAPI端點，以便立即進行推論服務。

硬體需求與開源授權

該引擎宣稱可在標準消費級硬體（Mac/Linux/Windows，配備16GB RAM）上100%離線運行，且無雲端計算成本。

專案代碼已發布於GitHub，採用開源授權，開發者邀請社群回饋關於Pipeline隔離設計及處理高基數類別數據時的邊界情況。