部署环境：构建AIGC需要强大的计算资源和高性能的硬件设备。确保拥有足够的计算能力来支持大规模数据处理和高效的模型训练是一个挑战。
编程语言选择：选择适合开发AIGC的编程语言也是重要的决策之一。不同的编程语言具有不同的特点和生态系统，对团队成员的技术背景和项目需求都会产生影响。从目前的趋势来看，很多AIGC开源项目都是用Python开发的，所以如果要上手AIGC这方面的应用，可能需要懂得亿点点Python的基本概念，包括遇到错误了应该怎么查等等。
配置难度：配置AIGC所需的软件框架、库和工具也可能带来一定的难度。针对大规模数据处理和模型训练，需要熟悉相关工具的使用和配置，并进行系统调优以提高性能。
算法和模型设计：设计和实现适用于AIGC的算法和模型是一个复杂的任务。需要深入理解机器学习和人工智能的原理，并将其应用于通用智能领域，以实现系统的学习、推理和决策能力。
数据收集和处理：获取和整理大规模的多样化数据对于训练AIGC至关重要。数据的质量、多样性和隐私保护是一些可能面临的挑战。如果有团队想自行训练模型，那么就要收集属于自己项目的数据，然后进行处理，扔进去训练了。
