梨木乔

PaddleX服务化部署精度低于命令行调用的主要原因是默认参数配置差异。命令行中禁用了文档方向分类、图像矫正等预处理步骤，而服务化部署时这些功能可能默认启用。 解决方案： 导出PP-StructureV3流水线默认配置文件 修改配置文件，将相关预处理参数设为False 使用修改后的配置文件启动服务 通过统一配置参数，服务化部署的精度将与命令行调用保持一致。关键是要确保服务运行时配置与命令行成功配置完全相同。

大模型微调技术主要分为全面微调和参数高效微调（PEFT）两类。全面微调更新所有参数，适合数据充足、任务差异大的场景但成本高；PEFT方法如LoRA、Adapter等通过添加少量参数实现高效调整。训练步骤包括数据准备、模型选择、结构调整、参数设置和评估优化。此外，模型压缩技术如剪枝（结构化/非结构化）和蒸馏（软标签/特征/关系）可进一步减小模型体积并提升效率，常组合使用以达到最佳效果。这些技术为不同应用场景提供了灵活的模型优化方案。

本文系统梳理了大模型主流架构及应用情况。架构方面包括Encoder-Decoder（如T5）、CausalDecoder-only（如GPT）、PrefixDecoder（如GLM）、稀疏架构（如Longformer）和混合架构（如DeepSeek-MoE）。主流模型对照显示，GPT-4等采用CausalDecoder，Gemini1.5结合Encoder-Decoder与MoE，Mixtral使用纯MoE架构。

小白也能理解transformer架构，还有RLHF/LORA/LOSS/量化/模型蒸馏等术语

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