摘要：在大学人工智能专业的学习中，很多同学的重点都放在了算法、模型和数学公式上，这无可厚非，因为这些是理论基础。但是，当你真正进入企业或者科研机构时会发现：光会“跑通一个模型”远远不够，更多的时候需要你将模型落地到可用、可维护、可扩展的生产环境。而这一过程，就是AI
在大学人工智能专业的学习中，很多同学的重点都放在了算法、模型和数学公式上，这无可厚非，因为这些是理论基础。但是，当你真正进入企业或者科研机构时会发现：光会“跑通一个模型”远远不够，更多的时候需要你 将模型落地到可用、可维护、可扩展的生产环境。而这一过程，就是 AI工程化。
下面，我们分五个阶段详细讲解如何在大学阶段学习和掌握 AI 系统的工程化能力。
实验室代码：重点在验证模型可行性，代码可能冗余、数据路径写死、依赖版本随意、容错性低。生产环境代码：必须稳定、高效、安全、可扩展，要考虑部署、监控、容错、版本管理等一系列工程问题。举例：
你在大学实验室可能会直接用 train.py 跑个模型，把结果保存成 result.csv，结束。在生产中，你要考虑：数据每日自动更新模型自动重新训练预测结果自动推送到业务系统监控指标波动及时报警某团队在实验室训练了一个异常检测模型，离线数据表现AUC高达0.95，但部署到生产后准确率骤降到0.6。原因：
生产数据分布与训练数据不同（数据漂移）生产数据中存在缺失值和脏数据，模型无法处理部署时缺乏监控，问题被发现太晚解决方案：
增加数据监控与漂移检测在训练时引入数据增强与异常值处理采用MLOps流程管理模型版本一位大三学生用 GPT-2 微调出校园生活问答机器人，通过 Flask+Docker 部署到阿里云服务器，结合微信API实现自动回复，并且通过日志分析不断改进。最终在学校技术节上获得一等奖，并被创业团队邀请实习。
大学人工智能专业的学习，不能只停留在算法和理论上，必须具备 将模型落地的工程能力。这需要从编程规范、数据工程、模型部署、系统架构等多方面提升，最终目标是：即便你一个人，也能把AI想法做成可用、可扩展、可维护的系统。
当你走出校园时，如果既有科研能力又能工程化落地，你会成为AI团队争抢的人才。
来源：AI国际站