在理想狀態下，當然會想要像前幾天一樣，通通「自己來」——從零開始蒐集資料、設計模型，然後一步一步把它訓練到能用。但現實很骨感，這條路很容易把人榨乾（也會把時間跟錢錢都燒光ＱＱ）。

自行訓練模型的挑戰

1. 成本真的太高

• 語料需求數百 GB 起跳，還要多張 A100。
• 雲端帳單常常讓人懷疑自己是不是不小心挖了比特幣。
• 對中小團隊來說，這種投資很多時候「寫計畫書時很瀟灑，真的執行就欲哭無淚」。

2. 開發週期又長又痛苦

• NLP 超吃資料品質，清理資料就能清到懷疑人生。
• 超參數調整更像玄學，改一次學習率就像在算命。
• 有時候跑了一晚，結果發現 accuracy 掉到谷底，當下只想躺在房間地板上反思人生：「我是不是選錯題目了？」。

3. 維護也很累

• 營養健康領域更新太快，新食材、新研究、飲食指南天天更新。
• 模型如果不持續更新，很快就會失真。
• 長期維護 = 長期燒錢與燒腦(頭髮很快就會掉光T_T)。

Hugging Face：AI 界的 GitHub

這時候 Hugging Face 的出現，真的就像耶穌復活一樣。它 2016 年成立，本來是個聊天機器人，後來一路轉型成開源 AI 平台，現在幾乎是 NLP 領域的「GitHub」。

技術流程：怎麼用？

1. 找模型

在 Hub 上搜「nutrition」「food」「health」之類的關鍵字，能找到不少模型。常見的應用：

• 食材分類
• 熱量/營養素預測
• 飲食建議生成

2. 用 transformers 就能直接開箱：

from transformers import pipeline

classifier = pipeline("text-classification", model="your-chosen-model")
print(classifier("This meal contains chicken, rice, and broccoli."))

不用自己訓練，幾分鐘就能跑一個小實驗。

3. 微調

如果遇到模型不太懂在地食材（像芋頭、地瓜葉），就加一點資料做 fine-tune，就能更貼近台灣場景。這時候心情會很好，因為只需要幾百筆資料，而不是幾百 GB。

4. 部署

要快：丟 Spaces。
要穩：自己伺服器。
要佛系：就放在本地，等下次要 demo 的時候再打開。

好處在哪？

1. 快：不用從零開始。
2. 省：每次看到雲端帳單時，血壓不會再飆高。
3. 社群資源：社群很活躍，踩過雷的人超多，少走很多冤枉路。

但是還是有缺點

1. 資料來源疑慮：有些模型訓練資料來源不明，尤其在醫療、營養領域要特別小心。
2. 客製化有限：如果需求差太多，還是得自己動手訓練。
3. 平台依賴：萬一 Hugging Face 政策改版、模型下架，就得自己想辦法。

小結：

如果有無限資源，誰不想從零開始訓練模型。但「理想很美好，現實很殘酷」，相比之下，直接用 Hugging Face 的預訓練模型才是比較務實的選擇。

明天再來try Hugging Face的實際應用

Ref.

• 深入解析Hugging Face：從模型、工具到社群，一篇搞懂開源AI核心
• Hugging Face Docs