java 晉級

package diqye.lang; public class DiqyeString { private String str; private final int offset; public DiqyeString(int off, String str) { this.str = str; this.offset = off; System.out.println(this.str); System.out.println(off); } public DiqyeString(DiqyeString ds) { this.str = ds.str; this.offset = ds.offset; System.out.println(this.str); System.out.println(ds.offset); } }


在Java類中訪問私有成員變量

内容概要:本文详细介绍了基于Ollama+Open WebUI本地部署DeepSeek模型训练流程,涵盖训练前准备、核心训练流程、训练监控与优化模型集成与部署以及持续训练策略。训练前准备包括数据工程(数据质量管控、数据格式标准化)和训练环境配置;核心训练流程涉及参数高效微调配置和训练脚本配置;训练监控与优化则关注实时监控指标和动态学习率调整;模型集成与部署讲解了模型格式转换和Open WebUI集成配置;持续训练策略强调增量训练循环和自动化评估体系。关键成功要素在于数据质量闭环、渐进式训练、混合精度优化、领域适配和安全防护。; 适合人群:对深度学习和自然语言处理有一定了解,有Python编程基础,希望在特定领域内优化或定制DeepSeek模型的研发人员。; 使用场景及目标:①掌握从数据准备到模型部署的完整流程;②了解如何在现有DeepSeek模型基础上进行微调以适应特定业务需求;③学习如何优化训练过程并监控训练状态;④确保模型在垂直领域内的性能提升并保持通用能力。; 阅读建议:本文内容详实,涵盖了从理论到实践的各个方面。读者应重点关注数据准备和清洗、训练环境搭建、训练参数设置以及模型部署等关键环节。对于初学者,建议按照提供的新手操作指南逐步实践,并在遇到问题时参考常见问题处理部分。
内容概要:本文详细介绍了实现类似DeepSeek的大规模语言模型(LLM)的完整流程,涵盖从确定目标到最终部署的所有关键步骤。首先,明确了模型规模、硬件要求及预算规划的重要性,提供了最小可行配置建议。接着阐述了数据准备阶段,包括数据来源的选择、清洗、分词以及构建高效的数据集。然后深入探讨了基于Decoder-Only Transformer架构的模型设计,给出了具体的参数设置和代码示例。训练部分强调了分布式训练策略和技术优化手段的应用,如数据并行、模型并行、混合精度训练等。评估环节则通过Perplexity等指标衡量模型性能,并进行了下游任务测试。最后,讲解了模型的量化部署方法,以及通过API接口提供服务的方式。此外,还提及了一些高级优化技术,如RLHF、MoE等。 适合人群:对深度学习和自然语言处理有一定了解的研究人员、工程师或开发者,尤其是希望构建自己的大模型但缺乏实践经验的人士。 使用场景及目标:①为那些想要创建自己的大规模语言模型的团队提供详细的实施指南;②帮助用户理解每个阶段的关键任务和技术工具;③指导如何在有限资源下进行模型开发,例如通过微调已有模型或利用云平台资源。 阅读建议:由于涉及到的技术细节较多,建议读者在学习过程中结合实际操作来加深理解,特别是对于代码片段部分要亲自尝试运行,同时关注最新的研究进展和技术更新。
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