亚姆有什么特别之处？看完这篇就知道了！

今天跟大家唠唠我这几天搞的“亚姆”项目，一开始接手的时候，心里也没底，这玩意儿之前没怎么接触过，只能硬着头皮上。

拿到需求之后，我就开始疯狂的查资料。啥是“亚姆”？它能干 别笑话我，真的一开始就是小白。各种搜索，各种论坛，总算是搞清楚个大概。原来“亚姆”这玩意儿，在不同的语境下，可能代表不同的东西，我这回要做的，是一个数据处理相关的项目，名字就叫“亚姆”。

第一步：环境搭建

搞清楚要做什么之后，就开始搭环境。这步可把我折腾够呛。各种依赖，各种版本冲突，一个一个的解决。先是装个 xxx 工具包，结果发现版本太老，不支持我要用的新特性。卸载重装，搞半天才把版本搞对。然后又遇到个权限问题，死活跑不起来。查半天，原来是用户权限不够，sudo 一下，搞定！

• 安装 xxx 工具包
• 解决版本冲突
• 配置用户权限

第二步：数据准备

环境搭好之后，就开始准备数据。这回要处理的数据量还挺大的，几百万条。一开始我傻乎乎的直接用 pandas 读到内存里，结果直接把电脑卡死。后来学聪明，改成分批读取，每次处理一部分数据，这才算跑起来。数据清洗也是个体力活，各种空值，各种异常值，一个个的处理。写一堆脚本，总算是把数据洗干净。

第三步：模型训练

数据准备好之后，就开始训练模型。我用 xxx 算法，调一堆参数，跑好几个小时，总算是跑出来一个还凑合的模型。效果虽然不算最但也基本满足需求。后续还可以继续优化，但是时间有限，只能先这样。

第四步：部署上线

模型训练好之后，就要部署上线。我用 xxx 工具，把模型打包成一个服务，然后部署到服务器上。刚开始部署的时候，各种报错，各种问题。又是端口冲突，又是配置错误，搞得我头都大。查半天文档，总算是把问题解决。服务跑起来之后，测试一下，没啥大问题，就正式上线。

遇到的坑

这回“亚姆”项目，遇到的坑可真不少，给大家提个醒：

• 环境问题：各种依赖，各种版本冲突，一定要提前规划
• 数据量问题：大数据处理一定要注意内存占用，分批处理是个好办法。
• 部署问题：部署上线一定要仔细阅读文档，配置要仔细检查。

这回“亚姆”项目，虽然遇到不少困难，但是也学到很多东西。从小白到入门，也算是一个小小的进步。以后遇到类似的项目，应该就能更快的上手。

希望我的分享能给大家带来一些帮助，也欢迎大家多多交流，共同进步！