高效匠人

本文详细介绍了在 macOS 上通过 Docker 快速部署 Open WebUI（原 Ollama Web UI）的完整流程。主要内容包括：安装 Ollama 和 Docker、拉取大语言模型、运行 Open WebUI 容器、访问 Web 界面等步骤。文章提供了清晰的命令行示例，并涵盖了常见问题解决方法。整个过程仅需 5-10 分钟，无需编程基础即可实现本地大模型交互界面。此外还包含进阶配置建议和快速启动清单，帮助用户快速上手使用。

维度开发方NVIDIA基础框架PyTorch 原生支持自研框架（基于 PyTorch）并行方式主要是数据并行 + 分片混合并行（TP + PP + DP）显存效率高（参数/梯度/优化器分片）极高（多维度分片）训练速度快（尤其是 FSDP2 + compile）非常快（高度优化）易用性较高（PyTorch 风格）较低（需深入理解并行）扩展性支持数百 GPU支持数千 GPU适用场景中大型模型、研究场景超大规模工业训练是否支持编译加速✅ FSDP2 支持。

用户问的是模型在训练集上表现很好，但在验证集上差，这明显是过拟合的问题。首先我得回忆一下过拟合的原因是什么。可能是因为模型太复杂，记住了训练数据的噪声和细节，导致泛化能力差。或者训练数据太少，验证数据分布不同。接下来应该考虑怎么解决。常见的办法有正则化，比如L1/L2，或者Dropout。数据增强也是个方法，增加数据多样性。交叉验证可能帮助调整参数。早停法，在训练时监控验证集损失，及时停止。还有简化模型结构，比如减少层数或神经元数量。检查数据分布是否一致，是否有泄露的情况。