9月7日，我作为一名计算机专业的学生，有幸参加了腾讯全球数字生态大会的“增一行代码”开发者嘉年华。

大会以“智启新机 云驱增长”为主题，为期两天，邀请行业专家和企业领军人物共同探讨AI等前沿数字技术新发展新趋势，全景式呈现产业互联网的最新探索和实践方法。

这次基于 TDSQL-C Mysql Serverless 搭建 AI 电商数据分析系统的学习，给我带来了不少收获。整体流程清晰明了，操作相对简单，但每一步都让我深入了解了如何从零开始构建一个具备实际应用价值的系统。

1. TDSQL-C Mysql Serverless 的配置与部署

TDSQL-C Mysql Serverless 是整个系统的基础，我们通过腾讯云官网进行实例的购买和配置。这次部署让我真正理解了 Serverless 版本的优势，尤其是它能够根据流量动态调整资源的能力，解决了电商场景中可能出现的流量突增问题。这个过程简单直观，但对我深入理解云数据库的弹性扩展和高可用性带来了实战经验。

大致步骤如下：

购买 TDSQL-C Mysql Serverless 实例

开放外网

2.导入数据

接下来是数据库的表结构设计和数据导入环节。我们创建了三张表，包括电商销售统计表、用户表和订单表，这三张表从不同角度反映了电商平台的核心数据。我通过 SQL 语句导入数据，感受到了直接在云端进行数据操作的便捷性。在实际操作中，通过简单的命令就能实现数据的快速录入和查询，这让我进一步理解了结构化数据的组织与存储方式。

TDSQL-C Mysql Serverless 数据库服务器准备完毕！

llama 大模型的部署与应用

AI 模型的部署部分是整个项目的亮点之一。我们通过引入 llama 模型来分析电商销售数据，尽管模型的具体算法部分已经由系统提供，我在这个过程中学到了如何结合现有的 AI 模型来分析和处理实际业务中的数据。这为我后续学习如何将 AI 应用到不同业务场景中提供了实践参考。

环境配置：

开发python语言是python; 环境的搭建相对简单，主要是安装必要的软件包和工具。现场的工作人员也早就为我们准备好安装包了。

5. 运行程序

反复折腾了很久，终于跑起来了指导老师的代码示例。

总结

虽然我们在整个过程中主要是按图索骥，但每个环节的执行仍然让我掌握了大量实用的操作经验。尤其是对 TDSQL-C Mysql Serverless 及 AI 模型部署的实践操作让我意识到，未来技术的发展将越来越多地依赖云服务与 AI 的结合。我会把这些宝贵的经验应用到以后的工作中，继续探索并实践更复杂的系统开发和部署。