实践与体验：掌握AI工具的能力

最近，王建硕发表了一篇文章，题为《不要把研究AI新闻当作研究AI》，这篇文章的观点非常恰当。很多时候我也没有做深入的研究，只是表面了解，可能比他所说的稍微好一点，偶尔动动手。很多人只是站在一旁观望，并没有真正动手去实践。新闻是短期的，而技能是长期的，花时间在相对不变的东西上面，才能帮助我们理解每天变化的东西。

最近我尝试在本地服务器上安装Stable Diffusion，但遇到了各种问题，折腾了很长时间后不得不放弃。即使看起来有很简单的教程，由于每个人的系统环境不同，安装可能会失败，每一个方案都是如此，如果不亲自实践，就无法知道是否可行。我有个朋友试图搭建清华的ChatGLM私服，忙活了一整天，踩了很坑填了很多坑，中间曾一度想要放弃，最后才通过按照一个视频教程来成功完成部署（非专业人士几乎不可能完成）。

搭建一些开源AI产品的私服除了需要技术实力外，还需要一定的硬件投入。毕竟，一般的应用服务器无法满足需求，需要超强的GPU计算能力。根据不同的用途，如训练、推理、计算或图像生成，所需成本也不尽相同。如果想在这些开源产品基础上进行二次开发并将其打包成产品进行销售，成本将会有所不同。应用架构类似，但底层AI能力的架构与应用架构就会大相径庭。