本文给出自建大模型生图的端到端方法：选用合规开源模型并结合中文优化，使用GPU加速与TensorRT/xFormers等进行推理优化，容器化+Kubernetes服务化交付，配合LoRA与ControlNet实现可控生成与风格微调；建立安全过滤、审计与许可证核验保障合规，最终在吞吐、时延与成本上形成可规模化的稳定闭环。

本文系统阐述在Python中确定滞后阶数的流程：以AIC/BIC/HQIC/FPE等信息准则初筛，在合理的搜索范围内利用statsmodels与pmdarima自动评估，并通过Ljung–Box等残差诊断与时间序列交叉验证复核，最终以预测误差与稳定性为裁决。文章区分ARIMA/SARIMA与VAR/VECM的滞后策略，讨论季节性、数据频率与结构突变的影响，并给出代码示例与对比表。还提供端到端落地清单与常见误区修正建议，强调多指标与滚动验证的组合拳；在协作层面，建议借助项目管理工具沉淀实验记录与版本，以保障可追溯与合规。===