【极客时间】观后感

本文强调了技术新手在早期阶段应广泛学习、注重实践,通过观看视频和精读英文文档来深化理解,鼓励通过犯错来积累经验。

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1、刚入行的前几年,要拓宽自己的知识点,多学一点,学杂一点,什么都去学。

2、学习的过程中,要动手实践,要整理知识。视频就像精粮,但是吃粗粮有时候更好,不断地实践,犯错误,甚至是严重的错误,才会有深刻的理解。

3、多看英文文档。

### 极客时间大模型微调课程概述 极客时间提供了丰富的资源来帮助学习者深入理解并实践大模型微调技术。其课程设计不仅涵盖了理论基础,还包含了多种实战训练项目,使学员能够全面掌握微调的核心技能[^2]。 #### 课程主要内容 - **主流微调技术讲解** 该课程详细介绍了当前流行的微调技术,包括但不限于全量微调、模型量化(如 GPTQ 和 AWQ 基于 OPT 的实现)、LORA 微调以及 QLoRA 微调等方法。 - **具体案例分析与实操** 学员可以通过实际操作加深对不同场景下微调的理解。例如,针对 Whisper-Large-v2 的中文语音识别进行了 LORA 微调;对于 ChatGLM3-6B 实施了 QLoRA 微调;还有基于私有数据的 ChatGLM3 微调和 LLaMA2-7B 的指令微调等内容均被纳入教学计划中。 - **分布式训练支持** 使用 DeepSpeed ZeRO-2 及 ZeRO-3 技术进行高效分布式的训练也是本课程的一大亮点,这有助于处理更大规模的数据集和更复杂的模型结构。 #### 学习体验反馈 根据部分参与者的总结,在完成为期一段时间学习之后,他们普遍认为自己获得了显著的成长,并解决了工作中遇到的一些关键技术难题[^3]。此外,也有同学提到希望未来版本能增加更多前沿技术和工具的应用实例分享。 以下是官方链接地址供进一步查阅:[极客时间 - AI 大模型微调训练营](https://u.geekbang.org/subject/finetuning?utm_source=u_nav_web&utm_medium=u_nav_web&utm_term=u_nav_web)[^4] ```python import torch from peft import PeftModel, get_peft_config from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM # 加载原始模型 model_name_or_path = "bigscience/bloomz" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path) base_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path) # 配置 PEFT 参数 peft_config = get_peft_config(peft_type="LORA", r=8, lora_alpha=16, lora_dropout=0.05) # 应用 LoRA 到模型上 lora_model = PeftModel(base_model, peft_config) print(f"LoRA 模型参数数量: {sum(p.numel() for p in lora_model.parameters())}") ``` 上述代码片段展示了如何利用 Hugging Face 的 `transformers` 和 `peft` 库快速搭建一个带有 LoRA 支持的语言生成模型。 ---
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