AI实践技术需求指南 🤖

以下是构建AI实践项目所需的核心技术要求，涵盖基础设施、算法框架与伦理规范：

1. 硬件基础设施

• GPU/TPU加速：推荐使用NVIDIA Tesla V100（NVIDIA_Tesla_V100）或Google TPU v3
• 分布式计算：支持多节点训练的集群架构（Distributed_Computation_Cluster）
• 存储方案：采用SSD+NVMe混合存储（SSD_NVMe_Mixed_Storage）

2. 软件框架选型

• 深度学习框架：TensorFlow（TensorFlow）或PyTorch（PyTorch）
• 云服务集成：AWS SageMaker（AWS_SageMaker）或阿里云PAI
• 版本控制：DVC（DVC）工具管理模型训练流程

3. 数据准备规范

• 数据清洗：使用Pandas（Pandas）处理缺失值与异常数据
• 数据标注：Label Studio（Label_Studio）平台实现高效标注
• 数据增强：Albumentations（Albumentations）库提升模型泛化能力

4. 算力与优化要求

• 分布式训练：Horovod（Horovod）框架实现多GPU协作
• 模型压缩：TensorRT（TensorRT）优化推理性能
• 自动调参：Optuna（Optuna）进行超参数搜索

5. 伦理与合规要点

• 数据隐私：遵循GDPR（GDPR）规范处理用户数据
• 算法透明：使用SHAP（SHAP）工具解释模型决策
• 公平性验证：通过AI Fairness 360（AI_Fairness_360）检测偏见

如需进一步了解AI实践的理论基础，可访问 AI实践入门指南 进行学习。