AI 根據文章內容回答
專案運作時保持架構彈性與技術中立性,是避免專案未來被特定硬體規格綁架的核心關鍵。首先,建議在程式碼開發階段,儘可能採用通用框架與抽象層技術(例如 PyTorch 原生 API、ONNX 跨平台格式或 OpenVINO),避免直接硬編碼調用特定晶片專屬的底層優化函式庫。其次,建立容器化(Docker)部署流程,將模型的環境配置、依賴套件與推理邏輯完整封裝,確保未來能隨時轉移至不同的雲端平台或邊緣設備上執行。最後,針對關鍵的微調模型權重與自訂資料集,務必建立多重備份機制,同步備份至本地伺服器或其他獨立的託管服務,確保團隊擁有最完整自主的資料支配權。