开源AI工具教程：常见问题解答（FAQ）

🎯 本页面整理了关于开源AI工具学习与实践的常见问题，帮助您快速上手！

📚 常见问题列表

❓ 1. 如何选择适合的开源AI模型？

• 推荐方向：根据任务需求选择模型类型（如NLP、CV、音频），例如：
  • transformer（自然语言处理）
  • resnet（图像分类）
  • wav2vec（语音识别）
• 扩展学习：点击查看模型选择指南

❓ 2. 训练数据不足怎么办？

• 解决方案：
  • 使用公开数据集（如COCO、GLUE）
  • 尝试数据增强技术（如旋转、裁剪、文本扩增）
  • 联合多个数据源进行迁移学习
• 示例图：数据增强示意图

❓ 3. 如何部署模型到生产环境？

• 关键步骤：
  1. 模型量化（如onnxruntime优化）
  2. 使用轻量级框架（如TensorFlow Lite、PyTorch Mobile）
  3. 集成API服务（如FastAPI或Flask）
• 实战教程：部署实践指南

🌐 扩展资源

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