一、Transformer 解决了什么问题 传统模型(RNN/LSTM) * 痛点:无法并行处理、长距离依赖失效、上下文理解局限 * 举例:传话游戏,只能一传一,不能互相通信,第1个人接收到的信息跟第10个人比肯定会...

一、先配置训练器 示例里使用的是 `SFTTrainer`： - 二、几个关键超参数怎么理解 * `gradient_accumulation_steps`： * 用梯度累积模拟更大的 batch。 * `warmup_steps`： * 训练初期逐步升高学...

一、K8s使用Model资源部署大模型 1、在 K8s 上部署大模型，可以直接用 Ollama Operator 的 CRD Model 部署，比如部署一个 phi的模型 2、首次部署大模型，会先创建一个 store 服务，用于存储 oll...

一、为什么大模型依赖 GPU 大模型(如GPT、DeepSeek等)依赖GPU进行训练和推理 CPU和GPU的区别： | | CPU | GPU | | -------------------------- | --------------------------------------------...

一、什么是大模型参数 * 参数单位:B,billion(十亿) * 参数是什么? 大模型参数是通过海量数据训练得到的内部数值,用于存储知识关联并决定模型处理信息的方式。 * 举例1:参数就好比图书馆书架上的...

一、什么是大模型微调数据集 简单说，微调数据集就是一批专门为某个目标准备的数据，用来让一个已经很强的通用模型，进一步学会特定任务、特定风格或特定领域知识。 二、常见数据集分类 2.1 指...

一、大模型优化的核心目标 优化通常围绕四个目标展开： * 降低延迟： * 尤其是首个 Token 时间和生成速度。 * 提高吞吐： * 在固定资源下服务更多请求。 * 降低成本： * 提升资源利用率，降低单...

一、大模型压测为什么特别重要 相比传统 API，大模型服务的性能不只是“请求快不快”，还涉及： * 首个 Token 出来的速度； * 后续 Token 生成的节奏； * 并发下吞吐是否塌陷； * GPU 利用率是...

一、DistillKit 是什么 DistillKit 是 Arcee.AI 开源的大模型蒸馏工具包，目标是让研究和工程团队更容易实践多种蒸馏方法。 它支持的主要方向包括： * 基于 logits 的蒸馏； * 基于隐藏状态的蒸...

一、先做微调前测试 目标模型：`Qwen3-4B` 模型集市地址： `https://training.xfyun.cn/modelSquare` 进入后选择 `Qwen3-4B`，点击“体验”。 可以先准备几条测试问题，例如： * “阿铭linux是...