Docker 私有化常见卡解析、任务执行器未起、外接向量服务。升级须整套替换 docker 目录，不能只改镜像；操作前停服备份，可接受清数据时再重建卷。

改进模块度划分，保证每个社区内部连通，通常比鲁汶更快、质量更好。说明三阶段流程、分辨率和质量函数，以及 Python 库怎么选划分类型。

前者在单表上用算子组合并按模型效果筛选，后者沿多表关系做深度合成。数据形态不同，选型先看有没有实体关系，而不是谁更新。

树深、学习率等须在训练前选定。从固定配置、网格和随机搜索讲到贝叶斯优化与交叉验证估计器，对照成本与适用面，以表格模型和 scikit-learn 为主。

用网页和可寻址动画描述成片，无头浏览器逐帧截取再编码成确定的 MP4。面向编程代理写视频，不是又一套时间轴剪辑软件。

每个标签单独二分类、共享同一套特征时，可并行训练多种算法再手工切换。树模型里靠后的特征在别的视角可能显出来，重要性不能直接横比。

给主题后自动写文案、找素材、配音字幕和混音导出。本质是剪辑拼接，不是像素级文生视频；各阶段可中断，并和网页录屏路线对照。

FLOPS 是硬件峰值算力，tokens/s 是推理吞吐，二者相关但不可直接换算。统一口径后再做选型与压测，避免把纸面算力当成实测速度。

总参数可以很大，但每个 token 只激活部分专家子网络，从而在可控算力下接近更大稠密模型。梳理与稠密网络的差异、训练推理特点及命名，供部署前建立概念。

预训练注入语言与事实，指令微调教输出格式，RLHF 或 DPO 校准偏好。结合表层对齐假说，说明微调能否注入知识这一争论的分工，而非训练手册。