AI 项目管理实战：从 0 到 1 落地生成式 AI 项目的避坑指南

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生成式 AI 项目听起来很酷，但真正落地时会遇到不少坑。根据我的经验，最常见的问题包括：

需求模糊 ：客户往往只说要一个 ” 能生成内容的 AI”，但具体生成什么、质量要求如何都不明确
数据质量差 ：训练数据要么太少，要么标注混乱，甚至存在偏见
算力吃紧 ：本地跑大模型像用微波炉烤火鸡，显存分分钟爆炸
部署复杂 ：好不容易训好的模型，上线后响应速度慢得像树懒
效果不稳定 ：测试时表现良好，实际使用中突然生成诡异内容

选模型就像选手机，没有最好只有最合适。主流选项的优缺点对比：

GPT 系列 ：
适合：通用文本生成、对话系统
缺点：API 调用成本高，自部署需要 A100 级别显卡
部署成本：$$$
LLaMA 系列 ：
适合：需要本地部署的中文场景
缺点：需要自己微调，7B 版本至少需要 24G 显存
部署成本：$$
Stable Diffusion：
适合：图像生成类应用
缺点：提示词工程门槛高
部署成本：$

先问清楚几个关键问题：

生成内容的形式（文本 / 图像 / 代码）
质量评估标准（人工审核？自动指标？）
响应时间要求（实时生成还是异步任务）

# 数据清洗示例
import pandas as pd

def clean_data(raw_text):
    """
    处理常见数据问题：- 去除特殊字符
    - 统一标点格式
    - 过滤低质量样本
    """text = raw_text.replace('\r\n',' ').strip()
    if len(text) < 20:  # 过滤过短样本
        return None
    return text

以 Hugging Face 为例的微调流程：

from transformers import AutoModelForCausalLM, Trainer, TrainingArguments

# 加载预训练模型
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("meta-llama/Llama-2-7b-hf")

# 训练配置
training_args = TrainingArguments(
    output_dir='./results',
    per_device_train_batch_size=4,  # 根据显存调整
    num_train_epochs=3,
    save_steps=500,
    fp16=True  # 开启混合精度节省显存
)

# 开始微调
trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=train_dataset
)
trainer.train()

推荐使用 FastAPI 构建推理服务：

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()

class Request(BaseModel):
    prompt: str
    max_length: int = 100

@app.post("/generate")
async def generate_text(request: Request):
    inputs = tokenizer(request.prompt, return_tensors="pt").to('cuda')
    outputs = model.generate(**inputs, max_length=request.max_length)
    return {"result": tokenizer.decode(outputs[0])}