### 2. 数据来源多样化为了覆盖丰富的动作-音效组合，训练数据来源于多个渠道：- 内部积累的专业影视音效库（带元数据）- 公开数据集（如Foley Sound Dataset、AudioSet、Kinetics、AVE）- 用户授权内容平台上的短视频（去隐私化处理后用于训练）

### 7. **防病毒软件或系统权限阻止运行**- **表现**：双击无反应、脚本被拦截- ✅ **解决方法**：- 将 ComfyUI 文件夹添加到杀毒软件白名单- 以管理员身份运行终端- 在 Windows 上关闭 SmartScreen

| 分布式训练配置复杂度 | 极简 API（如 `fleet.distributed_runner`） | 需手动管理进程组、DDP/FSDP || 国产芯片支持 | 原生优化支持昆仑芯、昇腾 | 依赖社区或厂商适配 || 自动并行支持 | 内置完整 AutoParallel 框架 | 依赖 DeepSpeed / FSDP 插件 || 动静切换体验 | 动静统一，一键转换 | 动态为主，静态需额

| 分布式训练配置复杂度 | 极简 API（如 `fleet.distributed_runner`） | 需手动管理进程组、DDP/FSDP || 国产芯片支持 | 原生优化支持昆仑芯、昇腾 | 依赖社区或厂商适配 || 自动并行支持 | 内置完整 AutoParallel 框架 | 依赖 DeepSpeed / FSDP 插件 || 动静切换体验 | 动静统一，一键转换 | 动态为主，静态需额

| **初学深度学习、做课程项目、写论文复现** | ✅ **PyTorch** || **快速搭建模型、不关心底层细节** | ✅ **TensorFlow + Keras** || **想进入企业级 AI 工程或部署场景** | 可学 TensorFlow 生态 || **科研、读论文、参加竞赛（如 Kaggle）** | ✅ **PyTorch** |

### 五、总结建议- 🎯 微调数据不是越多越好，而是要**高质量、高代表性、高安全性**。- 👨‍⚕️ 医生深度参与是成败关键，不能完全依赖AI自动生成。- 🔐 安全第一：所有数据必须经过伦理审查与合规审批。- 📊 持续迭代：上线后收集实际反馈，不断补充新数据优化模型

| 场景 | 评估重点 ||------|----------|| 智能客服群组协作 | 回答一致性、服务口径统一 || 数据分析智能体团队 | 结论准确性、数据引用一致性 || 内容创作协同写作 | 风格统一性、情节连贯性 |

1. **结合 HPA 和 KEDA**：KEDA 触发冷启动，HPA 处理短时流量波动。2. **使用节点亲和性和容忍度**：确保大模型 Pod 调度到有 GPU 的节点。3. **启用滚动更新与暂停策略**：防止扩缩过程中中断正在推理的任务。4. **监控队列延迟与处理成功率**：构建完整可观测性体系。

### ✅ 步骤 3：启用 Gemini API1. 在控制台主页，进入左侧导航栏的 **“API 和服务” > “库”**。2. 搜索 `Gemini` 或 `Generative AI API`（Gemini 的正式名称为 Generative Language API）。3. 找到 **"Generative Language API"**（即 Gemini 对应的 API），点击进入。4.

### 💡 提示与常见问题- **避免混用 pip 和 conda**：可能导致依赖冲突。- **显存不足？** 使用 `memory_growth` 或批量减小 batch size。- **Conda 找不到包？** 添加 `-c conda-forge -c nvidia` 频道。- **Windows 用户建议使用 Anaconda Prompt（管理员模式）**---