- 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、法律行业 | 细分领域 | 核心要求 | 推荐模型 | 关键能力 | | -------- | ---------------------- | --------------------- | ---------------------------- | | 合同审查 | 条款风险识别、...

一、先看 Transformer 的整体结构 架构图： 示例：输入:'The cat sat on the mat'--->输出:'猫坐在垫子上' **输入阶段:** * 1）词嵌入(Word Embedding) * 将每个单词转换为512维向量,例如: *...

- 一、硬件核心配置逻辑 - 1.1 GPU 选型原则 * 显存容量：每 10 亿参数（1B）大约需要 1-2GB 显存，例如 70B 模型通常需要 80GB 级别显存，常见推荐是 A100 或 H100。 * 计算能力：优先选择 FP1...

一、为什么还需要 `dcgm-exporter` `node_exporter` 能看到系统级指标，但看不到足够细的 GPU 运行细节。而大模型推理和训练最关心的常常是： * GPU 利用率； * 显存占用； * 温度和功耗； * 显...

一、启动 WebUI 在开始训练前，先把前面的测试命令结束掉，然后启动 WebUI： 浏览器访问： `http://ip:7860` 如果使用的是 AutoDL，仍然需要做自定义服务映射。 需要注意的是：WebUI 版本更适合...

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、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、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...