01
流程只在某台机器上能跑
软件、依赖和版本绑在一起。换台机器，或者换个人接手，又得从头排错。
实际问题
真正拖慢进度的，往往不只是算力。
02
样本一多，队越排越长
CPU、内存和存储一起吃紧。任务什么时候结束，谁也说不准。
03
文件越多，结果越难找
原始数据、脚本和结果散在不同位置。过几个月再看，很难对上版本。
04
做研究的人天天在修环境
装软件、清磁盘、改权限、查报错。时间都花在了这些琐事上。
怎么解决
先把环境和数据理顺，再按任务分配资源。
环境固定下来
整理工具、版本和依赖，让同一条流程在不同成员手里也能复现。
新人不用重新踩坑。
资源按任务分
大任务多给 CPU 和内存，小任务不用陪着一起排队。
高峰来了，再补资源。
文件放得明白
原始数据、中间结果和最终结果各有位置。
找结果不再靠猜文件名。
报错有迹可循
留下任务状态和运行日志，快速判断问题出在代码、数据还是机器。
排错不只靠个人经验。
部署方式
没有固定答案。数据放在哪、任务跑多久、现有设备够不够，都会影响选择。
01
云端
项目马上开始，样本量忽高忽低，或者短时间需要大量资源。
适合新项目、批量分析和异地协作。
02
本地
数据不能外出，任务常年在跑，手上也已有服务器和存储。
适合敏感数据和稳定负载。
03
混合
日常分析留在本地。批量任务来了，再借云端把高峰顶过去。
适合已有设备但任务波动大的团队。
落地方式
不急着看参数表。用常跑的任务验证，结果更准。
- 01
列出流程
确认软件、数据量和期望完成时间。
- 02
查看资源
盘点已有服务器、存储和网络。
- 03
试跑任务
选一条代表性流程验证环境与配置。
- 04
逐步接入
跑稳后，再接入其他任务和成员。
先说说你的任务
给我们数据规模、常用工具和期望完成时间，先把需求算明白。
不必先决定云端还是本地
已有软件和设备都可以说明
常见问题
现有软件和脚本还能用吗？
能。先把工具、版本和依赖理清，再决定直接迁移还是封装环境。
敏感数据一定要上传云端吗？
不用。数据可以留在本地，计算也可以按任务拆分。
已有服务器怎么办？
先看 CPU、GPU、内存、存储和网络。能继续用的就接进来。
需要多少算力？
拿一条常跑的流程试一次，比只看参数表更准。