大模型微调与精调实施方案及代码实例

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#物联网 #人工智能

大模型微调与精调实施方案及代码实例

一、核心概念区分
  1. 微调 (Fine-tuning)：在预训练模型基础上，用领域数据调整所有权重
  2. 精调 (Precise-tuning)：参数高效微调技术，冻结大部分权重，仅训练少量参数
    • 常用方法：LoRA、Adapter、Prefix-tuning
二、实施路径
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【从零开始大模型开发与微调】AI 人工智能大语言模型 LLM：语言与思维——实践的融合
AI天才研究院
07-04 3381
在人工智能领域，大语言模型（Large Language Models, LLMs）已经取得了令人瞩目的成就。这些模型基于深度学习，通过在大量文本数据上预训练学习语言知识，被广泛应用于各种自然语言处理（NLP）任务，如图像描述、对话系统、翻译、摘要生成等。但这些模型的性能和表现，特别是其对语言和思维的理解，仍存在诸多困惑和疑问。大语言模型（LLMs）：指基于深度学习技术，通过在大量文本数据上预训练学习语言知识，能够理解和生成自然语言的大规模模型。自监督学习。
【智慧农业 × 国产大模型】智能病虫害识别与作物产量预测工程实践全流程解析
努力分享一些人工智能、计算机视觉、影像等相关的知识干货！
05-03 9942
随着农业智能化进程加速，传统依赖人力经验的病虫害识别与作物产量评估方式，已无法满足大规模、精细化生产需求。本文基于国产大模型的实际应用案例，深入解析如何构建面向田间场景的“病虫害识别+产量预测”一体化系统。系统涵盖多模态图像采集、时序数据建模、模型推理部署与边缘端优化，结合真实农田数据与工程部署细节，提供一条从数据到决策闭环的农业AI落地路径。
大模型微调：精细调控，打造精准物理理论
weixin_41888295的博客
08-01 230
然而，量子微调在严格的典型模型中的应用也面临一些挑战和限制。这种微调通常是在保留原有理论的基本假设和框架的前提下进行的，以避免引入过多的新的假设或概念。而在严格的典型模型中，量子微调是一种对量子力学的理论进行精细调整的方法，以更准确地描述自然界中复杂的现象。严格的典型模型中的量子微调，将在我们深入理解自然世界的道路上发挥更重要的作用，为未来的物理学发展提供强大的支持。总的来说，严格的典型模型中的量子微调是一种重要的而复杂的方法，它在提高理论预测能力、解决物理问题以及推动物理学发展等方面发挥着重要作用。
一文解构大模型：Transformer训练流程与微调代码实战
2401_84204413的博客
05-20 1813
一、大模型概览 定义：拥有上百亿至千亿以上参数规模，训练数据涵盖海量文本、多模态信息的深度学习模型。 代表模型：GPT-4、PaLM、Gemini、LLaMA、文心一言、DeepSeek R1 等。 应用场景：智能问答、内容生成、代码辅助、知识检索、多模态分析等。
大模型落地：从微调到企业级解决方案的全面指南
最新发布
zzywxc787的博客
09-01 5267
本文系统介绍了大语言模型(LLM)落地的四大关键领域：1)微调技术，包括LoRA等高效方法；2)提示词工程，通过优化Prompt提升效果；3)多模态应用，处理文本、图像等跨模态任务；4)企业级解决方案，涵盖部署、安全等全流程。文章提供了丰富的技术细节，包括代码示例、流程图和架构图，并分析了智能客服等典型应用案例。最后探讨了大模型发展趋势和落地挑战，强调成功应用需要技术选型、数据准备、工程实践和安全保障的系统性方法。
大模型微调方法P-tuning学习笔记
m0_55466649的博客
04-25 1565
Bert时代，我们常做预训练模型微调（Fine-tuning），即根据不同下游任务，引入各种辅助任务loss和垂直领域数据，将其添加到预训练模型中，以便让模型更加适配下游任务的方式。每个下游任务都存下整个预训练模型的副本，并且推理必须在单独的批次中执行。那么能不能将所有自然语言处理的任务转换为语言模型任务？就是所有任务都可以被统一建模，任务描述与任务输入视为语言模型的历史上下文，而输出则为语言模型需要预测的未来信息。
用通俗的方法讲解：大模型微调训练详细说明（附理论+实践代码）
2301_78285120的博客
12-01 6596
本文内容如下介绍了大模型训练的微调方法，包括prompt tuning、prefix tuning、LoRA、p-tuning和AdaLoRA等。介绍了使用deepspeed和LoRA进行大模型训练的相关代码。给出了petals的介绍，它可以将模型划分为多个块，每个用户的机器负责其中一块，分摊了计算压力。
【大模型】开源大模型汇总以及微调策略
桐原因的博客
06-10 8541
自从ChatGPT出世以来，各个大厂/研究院都纷纷推出自己的大模型，大模型领域发展一日千里。随着“百模大战”热度的降低，有必要梳理一下目前主流的大模型以及其变种模型，回顾一下。注：汇总开源模型。
大模型精调
04-26
### 大模型微调的技术方法与实践 大模型（Large Language Models, LLMs）的微调是一种重要的技术手段，旨在通过调整预训练模型的参数来优化其在特定任务上的表现。以下是几种常见的大模型微调技术和工具： #### ...
企业级大模型私有化部署：架构设计与实施策略
AI架构师小马
08-04 748
企业级大模型的私有化部署绝非一蹴而就的项目，而是一项需要长远规划和持续投入的战略性工程。安全可控、成本优化、深度集成、性能保障是企业私有化部署的根本诉求。从底层的算力基石 (GPU硬件 + K8s)，到核心的模型服务层 (vLLM/TGI + 优化)，再到提升效率体验的平台层 (管理/监控)和无处不在的安全生命线 (认证/加密/审计)，每一层都环环相扣，缺一不可。与的结合是K8s管好GPU资源的金钥匙。从需求评估->架构设计->模型优化->K8s部署->集成->运维监控。
初学者如何对大模型进行微调？
2301_82275412的博客
06-06 2108
现在大模型微调的门槛越来越低，市场上有大量开源微调框架。只要你会部署、有机器就能出个结果，赶紧动手玩起来吧！读者福利：如果大家对大模型感兴趣，这套大模型学习资料一定对你有用如果你是零基础小白，想快速入门大模型是可以考虑的。一方面是学习时间相对较短，学习内容更全面更集中。二方面是可以根据这些资料规划好学习计划和方向。包括：大模型学习线路汇总、学习阶段，大模型实战案例，大模型学习视频，人工智能、机器学习、大模型书籍PDF。带你从零基础系统性的学好大模型！😝有需要的小伙伴，可以保存图片到。
理解大模型的微调和调教的区别
chunmiao3032的专栏
04-15 1610
这个过程包括了很多试验和错误，你会调整各种可能的因素，比如调料的量、烹饪的温度和时间等，直到你找到那个让菜肴达到最佳口味的完美组合。但是，如果你想要根据特定客人的口味做出调整，比如让牛肉更辣或者更甜，你会根据客人的喜好添加一些特定的调料（比如辣椒或糖），然后稍微煮一下，让调料融合进牛肉里。在讨论大型机器学习模型时，"微调"（Fine-tuning）和"调教"（Tuning）这两个词都有其特定的含义，但它们在不同的上下文中可能有不同的适用性。微调通常指的是在预训练模型的基础上，针对特定任务进行小的调整。
大家都在说的AI大模型微调到底是什么？最易懂的AI知识科普！为你解决对“微调”所有的疑问
python1234_的博客
06-25 2606
chatgpt说：模型微调(Model Fine-tuning)是指在已经训练好的模型基础上，针对特定任务或数据集进行调整，以获得更好的性能。通常情况下，模型微调是在预训练模型的基础上完成的，它可以提高模型在新任务或新数据集上的表现。举个例子，如下图，一个与训练出来的什么都会的小羊驼(大语言模型)，又通过FineTuning微调，学习了到专业的知识和背景(领域知识)，于是它变成了一个领域专家(行业大语言模型)微调，翻译自Fine tuning，简称FT，也被很多人称为“精调”。
【大模型LLM】大模型训练加速 - 深度混合精度训练（Mixed Precision Training）原理详解
weixin_43988131的博客
08-02 587
大模型训练加速 - 深度混合精度训练（Mixed Precision Training）原理详解
【大模型微调系列-07】Qwen3全参数微调实战
专注后端技术架构，AI技术分享
08-17 1005
本文介绍了Qwen3大模型全参数微调的理论与实践。首先从理论层面讲解了全参数微调机制，将其比喻为"精装修房子"，所有参数均可调整。通过损失曲线分析训练状态，并介绍了Early Stopping策略。随后详细分析了微调过程中的资源瓶颈，包括显存需求、时间成本和断点恢复机制。最后给出优化策略，如梯度累积、混合精度等。文章采用大量可视化图表和类比说明，降低理解难度，为后续实操环节奠定理论基础。
一文读懂大模型微调 - 指令微调(附完整代码)
kaka0722ww的博客
05-05 1262
大模型指令微调(Instruction Tuning)是让通用预训练语言模型(如GPT、LLaMA等)适应具体任务或人类指令的核心技术。核心思想是，通过制作’指令-输入(可选)-输出’格式的数据，对预训练模型进行二次训练，使其能够理解并执行自然语言指令，而非仅依赖预训练阶段的文本补全能力。指令微调是让模型学习 [Human提问 - Assistant回答] 的交互模式；通过标签设计(-100)，让模型只学习生成Assistant部分的内容；
AI 大模型 Fine-Tuning 精调训练（微调）图文代码实战详解
AI天才研究院
03-16 2527
选择预训练模型：选择一个在类似任务上已经训练好的模型作为起点。数据准备：准备并预处理你的数据集，使其适合模型的输入格式。微调：在你的特定数据集上继续训练模型，调整模型的权重。评估：评估微调后模型的性能。应用：将微调后的模型部署到实际应用中。Fine-Tuning（精调）是指在预训练模型的基础上，对模型进行微调，使其适应特定任务。预训练模型通常在大量无标签数据上进行训练，以学习通用的语言表示。通过 Fine-Tuning，我们可以在较小的标签数据集上训练模型，以便模型能够更好地解决特定任务。
【2024最新】深入了解 大语言模型（LLM）微调方法（总结）
m0_48891301的博客
05-06 3606
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。即更新模型所有权重的过程，被称为全微调。需要注意的是，与预训练一样，全微调需要足够的内存和计算预算来存储和处理训练过程中的所有梯度、优化器和其他更新组件。其中，大模型微调技术在此过程中起到了非常关键的作用，它提升了模型的生成效率和适应性，使其能够在多样化的应用场景中发挥更大的价值。
大模型微调实例以及代码
04-09
</think># 大模型微调实例与代码解析 ## 一、微调核心步骤说明 大模型微调主要包含以下技术环节： 1. **数据准备**：需构建与目标领域匹配的标注数据集，推荐格式为JSON或CSV 2. **模型加载**：使用`transformers`...
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