当AI体系遇到内存不足的难题时,可以采取下面内容几种方式来应对：

1. 优化内存运用：

   • 释放不再需要的资源：检查并释放那些不再运用的数据和变量。
   • 数据压缩：对于大数据集,思考运用压缩技术来减少内存占用。
   • 减少数据精度：对于数值计算,可以思考降低数据精度以减少内存占用。

2. 调整体系配置：

   • 增加物理内存：如果也许,增加服务器的物理内存。
   • 调整虚拟内存：适当增加虚拟内存的大致。

3. 优化算法：

   • 算法改进：优化算法,减少内存运用。
   • 分批处理：将大数据集分批处理,每次只处理一部分数据。

4. 运用外部存储：

   • 运用数据库：将数据存储到数据库中,而不是全部加载到内存中。
   • 运用外部缓存：运用外部缓存体系，如Redis,来存储临时数据。

5. 监控和预警：

   • 实时监控：实时监控内存运用情况，一旦发现内存不足,立即采取措施。
   • 配置预警：配置内存运用预警,在内存运用达到一定阈值时自动通知管理员。

6. 更新硬件：

   如果内存不足是经常性的难题,也许需要思考更新服务器的硬件。

通过上述方式,可以有效应对AI体系因内存不足而产生的难题。