在选定模型之后，便是环境配置与集成阶段。这一步骤主要涉及硬件选型、软件安装及调试等工作。为了保证系统的稳定运行，需根据实际业务规模选择合适的服务器或云端资源，并搭建相应的开发测试环境。
在企业级应用中，容器化技术（如Docker）和微服务架构逐渐成为主流，它们能够提高系统的可维护性和扩展性。通过将各个模块封装成独立的服务单元，便于后续升级迭代和故障排查。同时，利用Kubernetes等工具实现自动化运维管理，进一步提升了效率。
另外，考虑到数据传输安全问题，在跨平台调用API接口时应采用加密协议，确保敏感信息不被泄露。总之，良好的环境配置不仅能保障AI应用正常运作，还能为企业节省大量成本。
