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林远打算连夜将改过的算法部署到公司的虚拟机上测试。
他今晚忙了一晚上就是为了处理九分甜奶茶店这样异常情况对算法的影响。处理的方法也不复杂--删掉就行。
可删掉这些异常数据，并非就只是像删除电脑上某个文件那么简单。而是需要对采集到的数据进行过滤。
专业点来说，就是需要给数据预处理增加一个过滤器。
如果把塞进AI模型训练的数据比作是沙子，那这个过滤器就是一个筛子，它的作用是筛掉像九分甜奶茶店这类大石子。
九分甜奶茶店因为夏叶七点上班带来的阶段性不讲理式的数据波动，显然不应该被作为训练数据塞给AI。倒不是这类数据AI就不能拿来训练，而是需要考虑成本问题。也就是需要考虑算力问题。
要去拟合这种奇葩数据，所耗费的算力能效比显然是不划算的。
算力的消耗并非是线性的，存在收益边际的概念。
简单来说，九分甜奶茶的数据就是个“刺头”。考虑到算力系统眼下有限的算力，合理的做法还是先不去管这类刺头。
这也是让林远方才诟病系统的原因。
这系统唯一的可以稳定获得算力的方式，竟然是分解林远自己周期产出的那几毫升DNA。
一想到这出，林远就下意识腰疼。
所以，算力系统荣膺“最low系统”称号，一点也不冤。
林远甚至认为，【你丫干脆把你自己面板上“系统”那两个字擦了吧。】
吐槽归吐槽，可事情还是得继续做。
随着算力系统的算力越发捉襟见肘，林远不得不另辟蹊径。
他不是没想过用现实世界的算力设备完全取代算力系统得了。叫你傲娇，老子还不伺候了。
可是，他用公司的那台A100算力卡试了后，发现现实世界的算力卡和算力系统的差别远不只是“算力汇率”这一个因素而已。
或者说，算力汇率只是在名字里面有个“汇率”而已，这个汇率是体现在系统和现实算力设备，做同样工作量时的算力消耗对比上。
就好比：做同样的工作量，小A需要十分钟，小B只需要一分钟。那小A和小B的工作效率汇率就是1:10。可这是建立在小A和小B都会做这件事的前提下。
如果小A不会做这件事呢？那就不存在对比。因为小A最后根本就做不完。理论上二人的工作效率汇率就是1:无穷大。
对照到AI模型层面。
就是在没有算力系统辅助的情况下，如果遇到模型构建层面本身的问题，那你别指望现实的算力设备能改正的了。其训练过程就像一条没有眼睛的贪吃蛇，满场乱转。
其训练产出的误差忽大忽小，最后整个训练就陷入了震荡之中。就像大A股受到一点风吹草动时候的样子。
好在林远还是想到了办法--职责分离。
他将那些纯粹计算的工作剥离出来，交给现实的算力设备去计算。而在遇到卡点时，再将此时的中间态模型丢回给算力系统。
主打一个，算力系统啃硬骨头，现实的算力设备打顺风局。
这也让林远增进了对算力系统的认知。
【人家的系统负责干活，宿主只需要负责装逼。而你，我的朋友，你无时无刻不在考验我对你的活学活用。】
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不同于林远这边的思想火花飞溅，另外一边的夏叶听着风林雨声睡的香甜。
小房间空调指示灯的微弱灯光下，夏叶的脸上微微带着笑意，嘴角挂着一条不窄的口水痕迹。
只是这张二人蜗居的小床，明显过于拥挤。
