一、技術(shù)能力與穩(wěn)定性

1. 核心技術(shù)驗(yàn)證

• 模型性能指標(biāo)

• 查看平臺(tái)提供的預(yù)訓(xùn)練模型在權(quán)威榜單（如 GLUE for NLP、ImageNet for CV）的得分，對(duì)比同類產(chǎn)品（如 BERT-base 在 GLUE 的得分需達(dá)到 88+）。

• 實(shí)操測試：用平臺(tái)模型跑通小數(shù)據(jù)集，觀察準(zhǔn)確率、推理速度是否符合業(yè)務(wù)需求（如實(shí)時(shí)推薦系統(tǒng)要求毫秒級(jí)響應(yīng)）。

• 技術(shù)棧兼容性

• 檢查是否支持主流框架（TensorFlow/PyTorch/PaddlePaddle）及版本兼容性，避免鎖定單一技術(shù)路線（如某平臺(tái)僅支持 TensorFlow 2.0+）。

• 示例：若團(tuán)隊(duì)使用 PyTorch，優(yōu)先選擇支持 PyTorch 模型導(dǎo)入 / 導(dǎo)出的平臺(tái)（如 AWS SageMaker）。

2. 系統(tǒng)穩(wěn)定性與擴(kuò)展性

• 服務(wù)可用性

• 查看平臺(tái)歷史 downtime 記錄（如 StatusPage 公開狀態(tài)），要求云服務(wù)類平臺(tái) SLA（服務(wù)級(jí)別協(xié)議）不低于 99.9%。

• 壓力測試：模擬高并發(fā)場景（如每秒 1000 次 API 調(diào)用），觀察是否出現(xiàn)延遲激增或服務(wù)中斷。

• 算力彈性

• 能否按需擴(kuò)展 GPU/TPU 資源，支持自動(dòng)擴(kuò)縮容（如 Google AI Platform 的 Autoscaling 功能），避免資源浪費(fèi)或性能瓶頸。

二、數(shù)據(jù)安全與合規(guī)性

1. 數(shù)據(jù)保護(hù)機(jī)制

• 隱私合規(guī)

• 確認(rèn)平臺(tái)是否符合 GDPR、CCPA 等數(shù)據(jù)法規(guī)，提供數(shù)據(jù)加密傳輸（TLS 1.2+）和靜態(tài)加密（AES-256）功能。

• 敏感數(shù)據(jù)場景（如醫(yī)療、金融）需優(yōu)先選擇通過 HIPAA、PCI-DSS 認(rèn)證的平臺(tái)（如 Microsoft Azure Government）。

• 數(shù)據(jù)主權(quán)與控制權(quán)

• 能否自主刪除數(shù)據(jù)、導(dǎo)出模型權(quán)重，避免數(shù)據(jù)被平臺(tái)鎖定（如某些 SaaS 平臺(tái)不提供原始數(shù)據(jù)下載）。

• 示例：企業(yè)級(jí)平臺(tái)（如阿里云機(jī)器學(xué)習(xí) PAI）需支持私有化部署，確保數(shù)據(jù)不出本地。

2. 權(quán)限管理與審計(jì)

• 細(xì)粒度權(quán)限控制

• 是否支持角色分層（管理員 / 開發(fā)者 / 訪客）、IP 白名單、多因素認(rèn)證（MFA），防止越權(quán)訪問（如 GitHub 的 Organization 權(quán)限管理）。

• 操作審計(jì)日志

• 能否記錄用戶操作（模型訓(xùn)練、數(shù)據(jù)導(dǎo)出），并保留至少 6 個(gè)月日志以便合規(guī)審計(jì)（如 AWS CloudTrail）。

三、生態(tài)成熟度與社區(qū)支持

1. 社區(qū)活躍度與文檔質(zhì)量

• 開源社區(qū)指標(biāo)

• 查看 GitHub 星標(biāo)數(shù)、Fork 數(shù)、最近更新時(shí)間（如 Hugging Face Transformers 庫星標(biāo)超 64k，月均更新 2 次以上）。

• issue 響應(yīng)速度：核心項(xiàng)目需在 48 小時(shí)內(nèi)回復(fù)用戶問題，閉包率高于 80%。

• 官方文檔與教程

• 文檔是否覆蓋從入門到高級(jí)場景（如 TensorFlow 官方教程含圖像生成、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等案例），是否提供可運(yùn)行代碼片段。

• 示例：PyTorch 官網(wǎng)的 “60 分鐘快速入門” 適合新手快速上手。

2. 合作伙伴與行業(yè)案例

• 企業(yè)客戶背書

• 查看平臺(tái)官網(wǎng)客戶案例（如 Google AI 的合作伙伴包括 Uber、Spotify），判斷是否有同行業(yè)成功應(yīng)用。

• ISV 生態(tài)豐富度

• 能否通過插件市場快速集成 CRM、ERP 等系統(tǒng)（如 Salesforce Einstein 可對(duì)接 Sales Cloud 數(shù)據(jù)）。

四、服務(wù)支持與成本透明度

1. 技術(shù)支持能力

• 響應(yīng)時(shí)效

• 免費(fèi)版是否提供社區(qū)論壇支持，付費(fèi)版是否有 7×24 小時(shí)技術(shù)支持（如 AWS Premium Support）。

• 緊急問題處理：要求關(guān)鍵故障響應(yīng)時(shí)間≤15 分鐘（企業(yè)級(jí)服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)）。

• 培訓(xùn)與認(rèn)證體系

• 是否提供官方培訓(xùn)課程（如 DeepLearning.AI 與 AWS 合作的機(jī)器學(xué)習(xí)課程）及認(rèn)證考試（如 Azure AI 工程師認(rèn)證）。

2. 成本透明度與性價(jià)比

• 定價(jià)模型

• 按需付費(fèi)（Pay-as-you-go）是否優(yōu)于訂閱制，避免閑置資源扣費(fèi)（如 Google Colab Pro 按小時(shí)計(jì)費(fèi)）。

• 隱藏成本：注意數(shù)據(jù)存儲(chǔ)費(fèi)、流量費(fèi)（如 API 調(diào)用超出免費(fèi)額度后的階梯定價(jià)）。

• 性價(jià)比對(duì)比

• 同算力下成本對(duì)比（如 AWS p3.2xlarge 實(shí)例 vs. Google n1-standard-8 with GPU），結(jié)合折扣計(jì)劃（如 Azure 預(yù)留實(shí)例節(jié)省 30% 成本）。

五、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與長期可行性

1. 供應(yīng)商鎖定風(fēng)險(xiǎn)

• 能否輕松遷移模型與數(shù)據(jù)至其他平臺(tái)（如 ONNX 格式模型可跨框架部署），避免被單一廠商綁定。

• 示例：使用 Kubeflow 管理 ML 工作流，可在 AWS、Azure 等多云環(huán)境中無縫遷移。

2. 長期維護(hù)與技術(shù)演進(jìn)

• 平臺(tái)是否持續(xù)更新（如每年至少發(fā)布 2 次重大版本），是否跟進(jìn)前沿技術(shù)（如多模態(tài)模型、量子機(jī)器學(xué)習(xí)）。

• 歷史兼容性：舊版 API 是否保留至少 1 年過渡期（如 TensorFlow 1.x 到 2.x 的遷移指南）。

評(píng)估清單與優(yōu)先級(jí)建議

• 企業(yè)級(jí)項(xiàng)目：優(yōu)先選擇通過 ISO 27001 認(rèn)證、提供私有化部署的平臺(tái)（如 AWS PrivateLink），并進(jìn)行 penetration testing（滲透測試）。

• 個(gè)人開發(fā)者 / 初創(chuàng)團(tuán)隊(duì)：從開源社區(qū)（GitHub、Kaggle）和免費(fèi)云服務(wù)（Google Colab、AWS Free Tier）入手，驗(yàn)證可行性后再升級(jí)付費(fèi)方案。