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潍坊英文网站建设,aws wordpress区别,跨境电商平台有哪些前期费用,国内建站平台1. 微调基础概念介绍 1.1 微调基本概念 大模型微调指在已有大规模预训练模型基础上#xff0c;用标注数据训练#xff0c;进一步优化模型表现#xff0c;以适应特定任务或场景需求。 与RAG或Agent技术通过搭建工作流优化模型表现不同#xff0c;微调通过修改模型参数优化…1. 微调基础概念介绍1.1 微调基本概念大模型微调指在已有大规模预训练模型基础上用标注数据训练进一步优化模型表现以适应特定任务或场景需求。与RAG或Agent技术通过搭建工作流优化模型表现不同微调通过修改模型参数优化能力能让模型“永久”掌握某种能力 。1.2 全量微调与高效微调从方法大类划分微调分为全量微调带入全部数据微调和高效微调只带入部分数据微调。全量微调算力消耗大但对模型能力改造更彻底高效微调则类似“四两拨千斤”通过修改部分参数调整模型整体能力 。1.3 全量指令微调全量微调最核心应用场景是全量指令微调。当代大模型训练流程中先进行模型预训练此时需输入大量无标签文本段落让模型学习语言基本结构、语法规则及上下文信息等。经过预训练的模型就拥有了“成语接龙的能力”如下所示目前很多场景需大模型对话chat而非补全completion要围绕预训练模型进一步全量指令微调输入海量对话文本一问一答的有监督文本让模型学会对话能力例如现在多数开源模型开源时会公布两个版本一是 Base 模型仅预训练未指令微调二是 Chat 模型或无尾缀模型是在预训练模型基础上全量指令微调后的对话模型。注1——全量指令微调是全量微调的一种注2——大模型训练公开课1.4 高效微调与LoRA、 QLoRA全量微调能深度改造模型能力但需带入全部参数训练消耗大量算力且有技术门槛。多数场景下若只想提升模型某领域能力高效微调更合适。2020年前后深度学习诞生多种高效微调方法如今适用于大模型的主流高效微调方法仅LoRA一种。LoRA Low-Rank Adaptation微调是一种参数高效的微调方法旨在通过引入低秩矩阵来减少微 调时需要调整的参数数量从而显著降低显存和计算资源的消耗。具体来说LoRA 微调并不直接调整原 始模型的所有参数而是通过在某些层中插入低秩的适配器Adapter层来进行训练。LoRA的原理 在标准微调中我们会修改模型的所有权重而在 LoRA 中只有某些低秩矩阵适配器被训练 和调整。这意味着原始模型的参数保持不变只是通过少量的新参数来调整模型的输出。 低秩矩阵的引入可以在显存和计算能力有限的情况下依然有效地对大型预训练模型进行微调从 而让 LoRA 成为显存较小的设备上的理想选择。LoRA的优势显存优化只需要调整少量的参数适配器显著减少了显存需求适合显存有限的GPU。计算效率微调过程中的计算负担也更轻因为减少了需要调整的参数量。灵活性可以与现有的预训练模型轻松结合使用适用于多种任务如文本生成、分类、问答等。而QLoRAQuantizedLow-RankAdaptation则是 LoRA 的一个扩展版本它结合了 LoRA 的 低秩适配器和量化技术。 QLoRA 进一步优化了计算效率和存储需求特别是在极端显存受限的环境下。与 LoRA 不同的是QLoRA会将插入的低秩适配器层的部分权重进行量化通常是量化为INT4或INT8在保持性能的同时显著降低模型的存储和计算需求。• 核心思想 在 LoRA 的基础上加入量化技术减少权重表示的位数从而降低显存和计算需求。 QLoRA 结合了低秩适配器和量化的优点能够在显存有限的设备上进行更高效的微调。• 量化 通过将模型权重量化为低精度如 INT4减少内存占用并提高推理和训练速度。• 优势 在显存非常有限的情况下仍能进行微调。 可以处理更大规模的模型。 适合用于边缘设备和需要低延迟推理的场景。LoRA与QLoRA****二者对比如下2. 高效微调的应用场景在实际大模型应用场景中高效微调用于四方面对话风格微调可按特定需求调整模型对话风格如客服、虚拟助理场景微调少量参数提供针对性、个性化对话体验。知识灌注将外部或领域特定信息快速集成到预训练模型用少量标注数据微调助模型理解专业知识提升问答能力。推理能力提升用于提升大模型推理能力在复杂任务中更高效理解长文本、推理隐含信息提高推理准确性。Agent能力Functioncalling能力提升在多任务协作等场景通过针对性微调让模型学会精准策略、解析参数和执行指令表现更高效智能 。3. 微调与强化学习训练、模型蒸馏等概念辨析随着 DeepSeek R1 兴起强化学习训练、模型蒸馏等概念渐为人知下面简单总结这三者异同。微调、强化学习训练和模型蒸馏是常用技术手段应用场景与目标不同核心原理和任务目标差异显著。1. 微调Fine-tuning微调指在预训练大模型基础上用少量特定任务数据再训练模型以满足特定任务需求。常针对部分层或全模型进一步训练优化目标任务表现。无需从零训练通过小范围参数调整获高任务表现。• 目标通过少量的标注数据对预训练模型进行优化适应具体任务如文本分类、问答、生成 等。• 特点微调的计算量相对较小能够在有限的数据和计算资源下提升模型在特定任务上的性能。• 应用常用于下游任务如情感分析、机器翻译、推荐系统等。2. 强化学习训练Reinforcement Learning强化学习是一种通过与环境互动来学习如何最大化长期奖励的学习方式。与微调不同强化学习是决策优化过程主要目标是通过“试错”和反馈学习最优策略。智能体与环境交互获奖励信号据反馈调整策略长期优化。• 目标通过与环境的交互学习最优的行为策略最大化累积奖励。• 特点强化学习强调动态决策通过探索和利用的平衡优化策略。它通常不依赖于预定义的数 据集而是依赖于与环境的持续交互。• 应用强化学习在游戏AI如AlphaGo、机器人控制、自动驾驶等任务中有广泛应用。3. 模型蒸馏Model Distillation模型蒸馏是将复杂、计算密集型教师模型知识转移到小型、高效学生模型的技术。学生模型借此学习教师模型决策过程或表示降低计算和存储成本保留高效能。蒸馏常通过教师模型生成软标签或行为模仿指导学生模型训练。• 目标借教师模型“知识转移”助学生模型提性能尤其在计算能力有限设备上。• 特点蒸馏核心是知识迁移在模型压缩和部署有优势。学生模型性能接近教师模型参数量少、计算高效。• 应用常用于模型压缩、边缘计算及低功耗设备部署提升部署效率、降低计算需求。三者的异同需注意模型微调与强化学习训练都可作为模型蒸馏的环节或技术手段二者不相互排斥某些情况下还能相互补充结合效果更佳。4. 主流微调工具介绍在入手学习大模型微调时首先推荐功能层次封装层次较高的微调三剑客 unsloth、 Llama-Factory和ms-SWIFT。除此之外也可以借助更加底层的库如peft、 LoRA、 transformer等实现高效 微调。对于初学者来说首先推荐unsloth、 Llama-Factory和ms-SWIFT来进行微调三种工具基本说明 如下。4.1 unsloth• unsloth 是一个专为大型语言模型LLM设计的微调框架旨在提高微调效率并减少显存占用。 它通过手动推导计算密集型数学步骤并手写 GPU 内核实现了无需硬件更改即可显著加快训练速度。unsloth 与 HuggingFace 生态兼容能轻松结合 transformers、peft、trl 等库实现模型的监督微调SFT和直接偏好优化DPO仅需改变模型加载方式无需修改现有训练代码。主要功能点• 高效微调unsloth 深度优化让 LLM 微调速度提 2 - 5 倍显存使用量减约 80%准确度无明显下降。• 广泛模型支持支持各类主流模型用户按需选模型微调。• 兼容性与 HuggingFace 生态系统兼容结合 transformers、peft 等库改模型加载方式就能实现 SFT 和 DPO无需大幅修改现有训练代码。• 内存优化通过 4 位和 16 位的 QLoRA/LoRA 微调显著降低显存占用资源受限环境也能大幅微调 。unsloth 核心优势• 显著提升微调效率比传统方法省时。• 降低硬件要求优化显存使用可在小显存 GPU 上微调大模型。• 开源免费在 Google Colab 或 Kaggle Notebooks 可免费试用易上手。unsloth 为大语言模型微调提供高效低成本方案适合资源有限的开发者和研究人员。4.2 LLama-Factory• LLaMA-Factory 是一个统一且高效的微调框架旨在为超过 100 种大型语言模型LLMs和视觉 语言模型VLMs提供便捷的微调支持。 用户能够灵活地定制模型以适应各种下游任务。主要功能和特点• 广泛支持LLaMA-Factory 支持超 100 个 LLMs 和 VLMs 微调含 Llama 3、GLM-4 等最新版本。• 高效微调集成多方法提升训练速度、减少显存占用。• 多模态支持除文本任务还支持多种任务类型。• 实验监控提供 LlamaBoard 等丰富监控工具。• 快速提供多种界面结合 vLLM worker 实现高效推理。4.3****ms-SWIFT• ms-swiftScalable lightWeight Infrastructure for Fine-Tuning是魔搭社区ModelScope开发的高效微调和部署框架为研究人员和开发者提供大模型与多模态大模型训练、推理、评测、量化和部署一站式解决方案。模型支持ms-swift 支持超 450 种大型模型LLMs及 150 多种多模态大模型MLLMs训练和部署。涵盖 Qwen2.5、InternLM3 等众多最新版本及多模态模型。多样化训练技术oRA、Llama-Pro 等框架满足不同微调需求。轻量级微调支持 LoRA 等多种方法降低资源消耗。分布式训练支持 DDP 等技术。推理加速提供 BNBWQ 等量化方法支持用 vLLM 和 LMDeploy 进行推理等。支持多模态训练及相关任务。用户友好界面基于 Gradio 提供操作界面简化大模型全链路流程 。5.模型微调所需硬件与服务器环境搭建大模型微调属于大模型进阶类技术不同于普通的模型对话或搭建基础应用微调往往需要一定的软硬件条件支持。• 大模型微调所需硬件一览硬件方面不同尺寸模型、不同精度微调时所需显存不同接下来我们将以8B模型为例进行高效微调最低INT4情况下仅需7G显存即可运行。更多大模型基础硬件配置要求。• 操作系统选择操作系统方面多数工业场景微调涉及多卡目前仅Linux系统对DeepSpeed等多卡并行加速库支持佳所以大多工业场景用Ubuntu或CentOS操作系统。本节公开课以Ubuntu系统为例讲高效微调。若无相关软件环境本节公开课代码可在Windows下运行本节微调示例不涉及多卡并行。若想体验更真实的工业微调流程可在AutoDL租赁显卡并配置Ubuntu服务器完成操作。想入门 AI 大模型却找不到清晰方向备考大厂 AI 岗还在四处搜集零散资料别再浪费时间啦2025 年AI 大模型全套学习资料已整理完毕从学习路线到面试真题从工具教程到行业报告一站式覆盖你的所有需求现在全部免费分享扫码免费领取全部内容​一、学习必备100本大模型电子书26 份行业报告 600 套技术PPT帮你看透 AI 趋势想了解大模型的行业动态、商业落地案例大模型电子书这份资料帮你站在 “行业高度” 学 AI1. 100本大模型方向电子书2. 26 份行业研究报告覆盖多领域实践与趋势报告包含阿里、DeepSeek 等权威机构发布的核心内容涵盖职业趋势《AI 职业趋势报告》《中国 AI 人才粮仓模型解析》商业落地《生成式 AI 商业落地白皮书》《AI Agent 应用落地技术白皮书》领域细分《AGI 在金融领域的应用报告》《AI GC 实践案例集》行业监测《2024 年中国大模型季度监测报告》《2025 年中国技术市场发展趋势》。3. 600套技术大会 PPT听行业大咖讲实战PPT 整理自 2024-2025 年热门技术大会包含百度、腾讯、字节等企业的一线实践安全方向《端侧大模型的安全建设》《大模型驱动安全升级腾讯代码安全实践》产品与创新《大模型产品如何创新与创收》《AI 时代的新范式构建 AI 产品》多模态与 Agent《Step-Video 开源模型视频生成进展》《Agentic RAG 的现在与未来》工程落地《从原型到生产AgentOps 加速字节 AI 应用落地》《智能代码助手 CodeFuse 的架构设计》。二、求职必看大厂 AI 岗面试 “弹药库”300 真题 107 道面经直接抱走想冲字节、腾讯、阿里、蔚来等大厂 AI 岗这份面试资料帮你提前 “押题”拒绝临场慌1. 107 道大厂面经覆盖 Prompt、RAG、大模型应用工程师等热门岗位面经整理自 2021-2025 年真实面试场景包含 TPlink、字节、腾讯、蔚来、虾皮、中兴、科大讯飞、京东等企业的高频考题每道题都附带思路解析2. 102 道 AI 大模型真题直击大模型核心考点针对大模型专属考题从概念到实践全面覆盖帮你理清底层逻辑3. 97 道 LLMs 真题聚焦大型语言模型高频问题专门拆解 LLMs 的核心痛点与解决方案比如让很多人头疼的 “复读机问题”三、路线必明 AI 大模型学习路线图1 张图理清核心内容刚接触 AI 大模型不知道该从哪学起这份「AI大模型 学习路线图」直接帮你划重点不用再盲目摸索路线图涵盖 5 大核心板块从基础到进阶层层递进一步步带你从入门到进阶从理论到实战。L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代L1阶段了解大模型的基础知识以及大模型在各个行业的应用和分析学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。L2阶段攻坚篇丨RAG开发实战工坊L2阶段AI大模型RAG应用开发工程主要学习RAG检索增强生成包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。L3阶段跃迁篇丨Agent智能体架构设计L3阶段大模型Agent应用架构进阶实现主要学习LangChain、 LIamaIndex框架也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统打造Agent智能体。L4阶段精进篇丨模型微调与私有化部署L4阶段大模型的微调和私有化部署更加深入的探讨Transformer架构学习大模型的微调技术利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调并通过Ollama、vLLM等推理部署框架实现模型的快速部署。L5阶段专题集丨特训篇 【录播课】四、资料领取全套内容免费抱走学 AI 不用再找第二份不管你是 0 基础想入门 AI 大模型还是有基础想冲刺大厂、了解行业趋势这份资料都能满足你现在只需按照提示操作就能免费领取扫码免费领取全部内容​