CAP 快速部署项目体验评测

（1）选择的模板及部署体验
我选择的是RAG模板。在部署过程中，我惊喜地发现CAP的部署流程非常简洁，只需要几个简单的步骤就能完成部署。挑战方面，我在使用自定义数据集进行模型训练时遇到了一些数据格式不匹配的问题，但通过查阅文档和社区支持，我最终成功解决了这个问题。
（2）性能测试与监控配置
部署完成后，我使用了PTS进行了性能测试，测试结果显示系统响应迅速，性能稳定。监控和弹性策略的配置非常直观，我能够轻松地设置报警阈值和自动扩展规则，以应对不同的负载情况。
（3）二次开发体验
在模板的基础上，我尝试使用Flask进行了二次开发，以满足一些特定的业务需求。调试过程顺利，CAP提供的调试工具和文档非常有帮助。最终，我成功地将Flask应用与CAP项目集成，并实现了预期的功能。
（4）模板库丰富度
我认为CAP的模板库相当丰富，涵盖了多种常见的AI应用场景。不过，我认为还可以加入更多热门场景，比如自然语言处理（NLP）的聊天机器人模板，以及开源项目如TensorFlow或PyTorch的集成模板，这将进一步提升CAP的灵活性和吸引力。