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AigcPanel 软件是中/英文的，但在使用的过程中还是有很多有必要知道的英文，先学习一下能让后面的过程更顺畅
Error（错误）是系统异常的核心标识，所有报错都会以它为前缀，通过 “错误类型（前缀）+ 错误原因（后缀）” 的结构，明确问题所在。例如 OutOfMemoryError: CUDA out of memory，前者表明是内存溢出类问题，后者指出具体是 CUDA 显存不足。
排查错误时，可从三方面入手：一看前缀锁定错误类别，二抠后缀拆解具体原因，三通过报错附带的代码行数定位问题代码。解决报错切忌盲目重启软件或删除报错文件，更不要用模糊表述反馈问题。
寻求帮助时，务必提供包含关键信息的报错全屏截图、网页控制台截图（F12 开发者工具），并附上最小复现代码，清晰说明操作环境与背景，如此才能高效解决问题
CUDA 是 NVIDIA 显卡专属的统一计算架构，是在 N 卡上运行 AI 计算的必备组件。通常只要安装了 NVIDIA 显卡驱动，系统会自动安装 CUDA。不过，CUDA 存在多个版本，其中 11.8 版本最为稳定推荐 。新版本可能存在 GPU 资源利用率不足的问题，影响 AI 任务效率。 一旦遇到 CUDA 相关报错，问题根源大多出在显卡配置上。比如显存不足、驱动与 CUDA 版本不兼容等。若出现此类错误，可优先检查显卡驱动是否适配，或尝试卸载新版 CUDA，手动安装 11.8 版本解决问题。
GPU 是图形处理器，而显卡是集成了 GPU、显存等组件的完整硬件，因此显卡一定包含 GPU，但 GPU 不一定是显卡。台式机的显卡是类似砖块的大型独立硬件；笔记本中，仅昂贵且厚重的游戏本配备独立显卡，其他大多使用核显，核显是集成在 CPU 中的 GPU 单元，没有独立显存，算力有限，严格来说不属于显卡范畴。核显不是显卡！
Module（模块）是 Python 程序的基本组成单元，本质是.py 后缀的脚本文件。当程序依赖的模块缺失时，会触发ModuleNotFoundError报错（如No module named 'jieba_fast'）。解决方法很简单：直接用python -m pip install 模块名命令安装缺失模块即可，无需深究原理。若安装失败，可能是网络或版本问题，可尝试切换镜像源或指定版本号。
WebUI（Web User Interface，Web 用户界面）是基于 HTML、CSS、JavaScript 等 Web 技术开发，通过浏览器承载的用户交互界面，具有跨平台、无需安装独立客户端、通过 URL 即可访问的特点，依赖 HTTP/HTTPS 协议通信，后端常搭配 Python、Java 等语言，常见于网页版管理系统、在线工具、Web 应用等场景，通过表单、按钮等元素实现交互，数据动态更新多依赖 AJAX 或 WebSocket 技术。
weights [weɪts] 即模型权重，通常被通俗理解为 “模型”，如 GPT_weights 指代 GPT 模型、SoVITS_weights 对应 SoVITS 模型，多数场景下可通过查找 weights 定位目标模型。但严格来说，weights 并非完整模型 —— 它本质是神经网络中存储参数的数组，这些参数通过训练迭代生成，决定了模型的推理能力与输出效果，因此 “模型权重” 是对神经网络核心参数的准确称谓，而非模型本身的完整定义。
output ['aʊtpʊt] 意为 “输出”，是程序运行结果的直观体现。一般来说，程序生成的输出文件会默认存放在名为 “output” 的文件夹中。值得注意的是，“output” 有时会缩写为 “opt”，例如 “uvr5_opt” 文件夹，就专门用于存放 uvr5 程序的输出文件。记住这个单词的含义，有助于快速定位和管理程序运行生成的结果文件。
found [faʊnd] 表示 “找到”，在报错中常见 “not found” 即 “未找到” 之意。当程序提示路径错误（如 “NotFound：xxx”），多因指定路径中缺少目标文件；若出现 “ModuleNotFoundError”，则是未找到所需模块。遇到此类报错，应先自查文件是否存在、路径是否正确（包括模块是否安装），而非直接求助 —— 毕竟他人无法知晓你的文件存储位置，这类基础问题完全可通过自主排查解决。
pre-trained 意为 “预先训练的”，常用于指代已在大规模数据上完成基础训练的模型。如 “pretrained_models” 文件夹中存放的是预训练底模，而非经过微调的最终可用模型。在查找目标模型时需注意区分：预训练模型是供后续定制化训练的基础版本，若直接使用可能无法满足特定任务需求，需避免将其与微调后的成品模型混淆。
