文：任苙萍Anita Ren
你是不是也有過這種經驗？模型在你的機器上跑得好好的，部署到伺服器上卻直接炸掉；開發時用的套件升級後，模型突然無法載入；甚至模型可以跑，但結果不對。你不是一個人。這些，其實都跟「相容性問題」有關。
機器學習開發看起來很炫，實際上有一堆坑。今天就來聊聊：機器學習開發中常見的相容性問題，以及我們可以怎麼避免它們。
相容性問題到底長什麼樣？
👉框架版本問題：你升了，我炸了
你用 PyTorch 2.0 訓練模型，但部署端還在 1.9。結果模型無法載入，或出現 API 不支援錯誤。這種「版本地獄」在 ML 領域很常見。
👉模型格式問題：格式一換，全壞
你用 TensorFlow 訓練的 .pb 模型，想轉成 TensorRT 加速，結果發現某些 Layer 不支援轉換，或模型變小但推論結果跑偏了。
👉作業系統與硬體差異：跑在你電腦OK，上雲端卻爆炸
本地用的是 Ubuntu + CUDA 11，部署機器是 Windows + CUDA 12，套件裝一裝以為能跑，結果 GPU 不認、模型無解。
👉資料前處理不一致：不是模型錯，是你沒正規化
很多人忽略一件事：模型吃的是前處理後的資料。你在訓練時做了 z-score 標準化，但部署端忘記加，輸入資料落差大，預測當然不準！
怎麼避免掉這些坑？實戰解法來了！
🔧開發一開始就「定義好部署環境」
這件事超關鍵！你要問清楚：
模型最後要部署在哪？雲端？手機？IoT？
有 GPU 嗎？用什麼 OS？語言是 Python 還 Java？
這會決定你選什麼框架、格式與套件。
🔧 用 Docker 包起來：環境一致超重要
你電腦裝什麼版本、哪些套件，都寫進 Dockerfile，這樣部署就不怕環境不一致了。
dockerfile
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FROM python:3.10
RUN pip install torch==2.1.0 onnx pandas
COPY . /app
WORKDIR /app這樣你不管在本機、雲端或哪台機器上跑，環境都一模一樣。
🔧模型格式盡量用 ONNX
ONNX 是目前最萬用的模型格式，可以從 PyTorch、TensorFlow 轉過來，然後用 ONNX Runtime 在各種平台上跑（甚至 Web 上也行）。
轉換也很簡單：
python
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import torch
torch.onnx.export(model, dummy_input, "model.onnx")
🔧把前處理模組化起來
可別前處理只憑一時興起，部署時卻找不到！
範例流程：
python
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from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import joblib訓練時儲存
scaler = StandardScaler()
scaler.fit(X_train)
joblib.dump(scaler, 'scaler.pkl')部署時讀取
scaler = joblib.load('scaler.pkl')
X_input = scaler.transform(X_new)這樣模型推論才會跟訓練時「吃同一種資料」。
🔧 建自動測試流程，尤其是相容性測試！
CI/CD 不只是寫 code 的人要有，做 ML 的更需要。
你可以設計以下自動測試：
✅ 模型能否正確載入？
✅ 推論結果是否合理？
✅ 在不同平台（本地、雲端、容器）是否都能跑？
可以用 GitHub Actions、MLflow 等工具整合。
🧠 加分建議：導入 MLOps，更少踩坑
如果你的團隊已經有多個模型、多人協作，那建議考慮導入 MLOps 工具來幫忙做版本控管、模型註記、流程自動化：
- 功能 工具推薦
- 模型追蹤 MLflow, Weights & Biases
- 容器部署 Docker, K8s, Sagemaker
- 資料版本控管 DVC
- 推論監控 Evidently, Grafana + Prometheus
📝 訓練簡單，部署才是硬仗
相容性問題，不是技術問題，而是流程問題。
避免踩雷的秘訣在於：開發早期就設想好最終部署環境，使用標準化工具與流程，並建立「可以重現」的模型生命週期管理系統。
在機器學習的世界裡，模型準確率不是唯一指標，「能否穩定部署」才是真正落地的關鍵。
很多開發者把重心放在訓練上，但部署階段的環境、格式、資料一致性、系統整合才是實務上的大挑戰。透過前期規劃、標準化流程與工具輔助，不只能讓模型跑起來，更能跑得穩、跑得久。