一、阿里云 PAI 地址： `https://pai.console.aliyun.com/` 阿里云 PAI 提供了一站式的大模型训练与部署能力，比较适合已经在云上做 AI 研发，或者希望快速接入微调工作流的团队。 1.1 典型入口...

一、先明确整体思路 这套流程的目标是：在 AutoDL 云服务器上安装 `LLaMA-Factory`，然后对 `Qwen3-4B` 做微调。 二、环境准备 2.1 购买云主机 笔记里建议使用 AutoDL，选择 3090 显卡即可。如...

- 一、技术选型时先看什么 - 1.1 按任务复杂度选 * 高复杂度任务： * 例如多轮对话、复杂推理、长文本生成。 * 更适合全参数微调或指令微调。 * 低复杂度任务： * 例如简单分类、关键词提取。 *...

一、先准备云主机 示例里使用的是 AutoDL。 官网： `https://www.autodl.com/` 二、安装 vLLM 参考文档： `https://docs.vllm.ai/en/latest/getting_started/installation/gpu.html` 如果系统里...

- 一、先按需求驱动做决策 - 1.1 数据安全与合规性优先 适用场景 * 金融、医疗、政府等需要遵守数据安全与个人信息保护要求的行业。 * 涉及国家机密，或者跨境数据传输受限的企业。 硬件选型要...

一、金融行业 | 细分领域 | 核心要求 | 推荐模型 | 关键能力 | | ---------- | ------------------------ | --------------- | ------------------------------ | | 投研、分析 | 招股书解析、...

一、为什么使用k8s管理GPU与大模型 我们可以从下面六个角度进行分析为什么使用k8s管理GPU与大模型： * 资源调度与优化 * 多租户隔离与资源分配 * 简化部署与管理 * 弹性伸缩和负载均衡 * 高可用...

一、Hugging Face Transformers 与 PEFT Transformers 是 Hugging Face 的核心开源库，覆盖 NLP、视觉、音频等多种任务，同时把模型加载、Tokenizer、Pipeline 等常见能力做了模块化封装。 PEFT...

- 一、开源模型一般去哪里找 * Hugging Face：`https://huggingface.co/models` * 魔塔社区：`https://modelscope.cn/models` 一、部署前先把思路定下来 1.1 先确定目标模型 例如以 `QWQ-32B` ...

一、知识是如何进入参数的 观点:大模型本身没有知识库/数据库,它“大脑”里的知识来源于它的参数。这些知识是通过训练数据学习到的统计规律,编码在神经网络参数中。大模型不像传统数据库通过结...