AI训练师入行指南（三）：成熟AI模型与自研如何选择？
本文为AI训练师提供选型指南，探讨使用成熟模型还是自研算法。内容涵盖NLP、CV和多模态场景下主流模型推荐，如DeepSeek-Chat、GPT-4o、ResNet-50等，以及自研模型的应用场景与技术实现。同时提供懒人四步决策法和避雷口诀，帮助快速选择适合的工具。新手建议从预训练模型入手，逐步深入魔改或自研，避免常见坑点。附带场景化对比表，助力高效决策。
【新模型速递】PAI一键云上零门槛部署DeepSeek-V3-0324、Qwen2.5-VL-32B
PAI-Model Gallery 集成国内外 AI 开源社区中优质的预训练模型，涵盖了 LLM、AIGC、CV、NLP 等各个领域，用户可以通过 PAI 以零代码方式实现从训练到部署再到推理的全过程，获得更快、更高效、更便捷的 AI 开发和应用体验。
现阿里云PAI-Model Gallery已同步接入DeepSeek-V3-0324、Qwen2.5-VL-32B-Instruct两大新模型，提供企业级部署方案。
多宠识别原理、应用场景及代码示例
多宠识别基于计算机视觉与深度学习技术，通过目标检测（如 YOLO、Faster R-CNN）和图像分类（如 ResNet、EfficientNet），实现对多只宠物的种类、姿态及行为的精准识别。其核心流程包括数据预处理、模型训练与推理输出，广泛应用于宠物医院健康管理、智能家居安防监控等场景。文中提供了基于 PyTorch 的代码示例及多种预训练模型（ResNet、VGG、Inception、EfficientNet）的使用方法，帮助开发者根据计算资源与精度需求选择合适方案。
