模型部署 第3页
Ollama 私有化部署实战:云主机、模型运行与 OpenWebUI-AI运维探索者

Ollama 私有化部署实战:云主机、模型运行与 OpenWebUI

一、先准备云主机 1.1 AutoDL AutoDL 官网: `https://autodl.com/home` 它的优势通常是便宜、按量付费、适合做实验,但因为是容器化虚拟机,性能体验可能略差一些。 1.2 阿里云 / 腾讯云 GPU ...
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如何获取并制作大模型微调数据集-AI运维探索者

如何获取并制作大模型微调数据集

一、从 Hugging Face 获取公共数据集 地址: `https://huggingface.co/datasets` 1.1 安装命令行工具 默认前提是机器已经装好 Python 和 pip。 1.2 获取 Token 注册、登录并验证邮箱后,可以在...
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开源大模型私有化部署思路与阿里云 PAI 快速部署-AI运维探索者

开源大模型私有化部署思路与阿里云 PAI 快速部署

- 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` ...
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大模型微调超参数详解:从 Model Size 到 Temperature-AI运维探索者

大模型微调超参数详解:从 Model Size 到 Temperature

一、超参数到底是什么 超参数(Hyperparameters)是在训练开始前就要设定好的参数,用来控制训练过程,而不是训练中自动学到的权重。 一个很直观的比喻是:超参数就像做菜前先决定盐、胡椒、火...
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用 DistillKit 做大模型蒸馏:Qwen3-8B 到 Qwen3-0.6B-AI运维探索者

用 DistillKit 做大模型蒸馏:Qwen3-8B 到 Qwen3-0.6B

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...
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常见主流开源大模型盘点-AI运维探索者

常见主流开源大模型盘点

一、先看主流开源大模型全景 | 大模型 | 代表模型 | 公司 | 特点 | | ------------ | ------------- | ---------------- | ------------------------------------------------------------ | | ...
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腾讯云 HAI 体验:从创建实例到 OpenWebUI 测试-AI运维探索者

腾讯云 HAI 体验:从创建实例到 OpenWebUI 测试

一、先创建 HAI 实例 地址: `https://cloud.tencent.com/product/hai` 1.1 进入 HAI 控制台 打开官网后,点击“立即使用”。 1.2 新建算力实例 进入: `算力管理 -> 新建` 1.3 填写实例参数...
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大模型量化入门:GPTQ、AWQ 和 Qwen3-1.7B 实操-AI运维探索者

大模型量化入门:GPTQ、AWQ 和 Qwen3-1.7B 实操

一、为什么量化很重要 量化的本质是把模型从更高精度的数据格式压缩到更低精度,例如: * FP16 -> INT8 * FP16 -> INT4 这样做带来的主要收益有: * 模型体积更小; * 显存占用更低; * ...
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Kubernetes驱动的GPU与大模型管理-AI运维探索者

Kubernetes驱动的GPU与大模型管理

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...
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大模型微调怎么选:技术选型与 SFT、DPO、PPO、RLHF-AI运维探索者

大模型微调怎么选:技术选型与 SFT、DPO、PPO、RLHF

- 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。 *...
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