听闻有人借助AI模型去预测彩票号码，最终赔得连裤衩都没了。这件事告知我们，模型测试不能只依靠运气，必须要用没见过的新数据去检验 。
模型测试别偷懒
测试模型跟相亲似的，只看照片可不行制作AI模型的七大关键步骤：算法框架、数据准备与训练优化等，得见了面才晓得靠不靠谱。2021年有个团队用旧数据测试推荐系统，上线后用户投诉多得跟雪花片似的，最后发现模型连性别都区分不了。
最好准备百分之十到百分之三十的数据当作测试集，别舍不得这点数据。有个从事医疗影像识别工作的家伙，把新冠患者的CT全都放进训练集，测试时准确率百分之九十九，结果碰到普通肺炎就不行了。
部署是个技术活
北京西二旗有个程序员，他把模型打包成了200MB的exe，用户一点开就直接卡死了。如今流行把模型放到云端，2023年的统计表明，75%的企业选择通过API调用，毕竟谁都不想背着服务器到处跑 。
有个搞智能客服的团队更厉害，把模型放到树莓派里弄成音箱，结果客户会议室信号巨差，机器人全程一声不吭。所以选部署方式得看具体场景，别学他们为了显摆技术而搞砸了。
调参比相亲还难
深圳某个大厂的算法工程师，调试参数调了三个月，最后才发现，把学习率改回到默认值，效果是最好的。2022年Kaggle比赛里有个厉害的人，用遗传算法来调参，结果笔记本的CPU烧得厉害，都能用来煎鸡蛋了。
增加数据量确实能起到作用，然而有个从事电商推荐的团队，收集了1TB的用户数据，在训练的时候却发现，其中90%是机器人刷出来的。所以说，清洗数据要比堆砌数据更加重要，可别像他们那样，白白浪费了十万块的GPU费用。
预训练模型真香
上海张江存在一家创业公司，该公司运用BERT进行微调，仅仅花费三天时间就完成了智能合同审查，相较于从头开始训练制作AI模型的七大关键步骤：算法框架、数据准备与训练优化等，节省了二十万电费。在2023年，HuggingFace的统计数据表明，84%的NLP项目都在使用预训练模型。
然而有个从事服装识别产品的团队，直接照抄ImageNet预训练模型，碰到汉服就傻眼了。微调可不是只换个标签那么简单，得像成都那家AI照相馆一样，专门搜集了5000套汉服数据，重新进行训练。
云服务省钱大法
杭州有个大学生，用AutoML平台做毕业设计，三天就完成了导师要求一个月才能做完的活儿。如今，就连菜市场的大妈都开始使用AI平台了。2024年的统计数据表明，60%的模型训练都是在云端完成的。
有个搞智能园艺的团队AI模型，把所有数据上传到了公有云，结果，竞争对手把他们标注好的植物病害图鉴给下载了。重要数据得学银行那样，先加密，然后再上传到私有云，可别傻乎乎地吃亏。
开源代码有陷阱
广州有个程序员抄了GitHub上的代码，结果被原作者追着要专利费，吓得他连夜重新编写。2023年开源项目诉讼案件数量增长了200%AI模型，MIT许可证看着挺好，用起来没准会出问题。
有个更悲催的团队，用了某明星项目的人脸识别代码，上线后才发觉得买配套摄像头。如今机灵的人都学海淀区那些公司，先把开源协议当作合同来审查，以免掉进坑里。
你们碰到过模型上线之后才发觉是个笨蛋的事没？讲出来让大伙乐一乐。
