艾瑞克为什么能成功？普通人能学到这几点。

今天跟大家唠唠我这几天折腾的“艾瑞克”项目，这名字听着挺洋气，就是个个人小实验，别当真哈。

事情是这么开始的，最近不是总看到人说AI啥的嘛我也想掺和掺和，看看能不能搞点新意思出来。我啥也不懂，就到处搜资料，看教程，头都大。后来瞄准一个开源项目，叫啥来着...（挠头），不重要，反正就是个能跑起来的玩意儿。

• 第一步：环境搭建。这玩意儿，真要命！各种依赖，各种版本冲突，搞得我差点想放弃。我记得最清楚的就是那个CUDA，死活装不上，报错信息一大堆，看得我眼花缭乱。后来我找到个镜像，直接docker跑起来，总算省事。
• 第二步：数据准备。我决定先拿点简单的数据练练手，就在网上随便找些文本数据，自己简单处理一下。数据质量不咋地，但总比没有强。
• 第三步：模型训练。这个过程最费时间，也是最烧钱的。我那老电脑，跑起来慢得跟蜗牛一样。后来我狠狠心，租个云服务器，总算快点。参数调整也是个坑，调来调去，效果也就那样，感觉玄学得很。
• 第四步：模型部署。模型训好，总得用起来。我简单写个接口，用Flask搭个Web服务，部署到服务器上。别说，还真能用，虽然效果一般般，但好歹能跑起来。

遇到的坑和解决办法：

这几天折腾下来，遇到的坑可真不少，简直能写本书。

• CUDA安装：前面说，死活装不上。用docker解决，省时省力。
• 数据格式：一开始数据格式不对，模型跑不起来。后来仔细看文档，才发现要转换成特定的格式。
• 内存溢出：训练的时候，经常出现内存溢出。后来我减小batch size，总算解决。
• 模型效果差：这个是最头疼的。调参数，换模型，都没啥明显效果。后来我发现是数据质量太差，只能重新找数据。

这回“艾瑞克”项目，虽然没啥惊艳的效果，但让我学到不少东西。环境搭建，数据处理，模型训练，模型部署，整个流程都跑一遍。也深刻体会到，AI这玩意儿，水很深，坑很多，要学的东西太多。不过折腾的过程还是挺有意思的，以后继续努力！

就这样，下次再跟大家分享其他的实践记录。