模型训练

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第五章指令数据怎么写：从“有用”到“可学”的指令模板库你做私训模型，最容易踩的第一个坑就是：把“看起来很有用的聊天记录/对话截屏”直接喂给模型。结果模型学到的不是能力，而是三件套：

零样本学习（Zero-Shot Learning, ZSL）补充零样本学习（Zero-Shot Learning, ZSL）是一种机器学习范式，它允许模型在没有任何特定任务的标注数据的情况下，通过利用已有的知识来推断和完成新任务。这种能力对于处理罕见类别或快速适应新环境非常重要，因为在这些情况下获取大量标注数据可能是不切实际的。这种学习方式对于处理现实世界中标签数据稀缺的问题尤为重要。

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第一章一张图看懂私有模型训练闭环：数据→训练→评测→上线→监控→迭代很多人卡在这几个坑：一句话：你缺的是“工程闭环”，不是“更多调参秘籍”。建议：把它放在专栏置顶、仓库 README 第一屏、视频开篇第一张。

如何优化机器学习模型的训练速度？——从基础知识到具体实现在机器学习的实际应用中，训练速度是一个关键的性能指标。提高训练速度不仅能大幅节省开发时间，还能提高实验的迭代效率。本文将从基础知识入手，逐步介绍优化训练速度的思路、框架，并最终深入到具体的工具准备、环境部署和代码实现。

DeepSpeed框架详解：ZeRO 显存优化、3D 并行及混合精度训练DeepSpeed 的强大功能使其在大模型领域得到了广泛应用：在传统的分布式数据并行中，每个GPU都会维护一份完整的模型参数、梯度和优化器状态，这造成了巨大的显存冗余。

LLM模型开发教程（六）模型训练的数据集获取与清洗总纲数据的“科学划分”：训练、验证与测试请理解这句话！！！！预训练之所以叫做“自监督学习”，是因为数据本身就是标签，通过掩码机制既确保了预测方向，也是一种遮住答案的策略，即数据本身答案已知，但用掩码遮住了，通过预测的token与掩码下的token做对比观察损失，以此为依据来优化模型参数

地理探险家

【YOLOv8实战】15组衣物类深度学习数据集分享｜附加载+标签管理代码衣物类目标检测是电商视觉分拣、智能穿搭推荐、仓储自动化等领域的核心技术支撑，而高质量标注数据集是保障YOLOv8模型精度与泛化能力的关键。目前公开数据集普遍存在品类细分不足、标注精度参差不齐、场景同质化等问题，难以适配实际项目需求。

大猪宝宝学AI

【AI Infra】BF-PP：广度优先流水线并行论文地址：https://arxiv.org/pdf/2211.05953这篇论文提出了一种名为**Breadth-First Pipeline Parallelism（广度优先流水线并行，BF-PP）**的新型分布式训练调度方法。它主要解决了在大规模GPU集群上训练大语言模型时，训练时间、成本和内存使用效率之间难以平衡的核心矛盾。

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幽冥大陆(八十五)Python 水果识别ONNX转手机mobile —东方仙盟练气期ONNX 模型转换为手机端可用的bin（权重文件）和param（参数 / 结构文件），核心是使用 MNN 或 NCNN 框架（手机端主流轻量化推理框架），其中 NCNN 是腾讯专为移动端优化的框架，适配安卓 /iOS，操作更简洁，以下是完整步骤（以 NCNN 为例）：

华为昇腾310P模型转换失败问题解决加固服务器使用华为昇腾310P进行推理，在进行模型转换时，提示转换失败，如下：出现上面问题是系统下装了多个Python版本，同时缺少依赖包。

AI核心知识50——大语言模型之Scaling Laws（简洁且通俗易懂版）Scaling Laws (缩放定律) 是目前 AI 领域的“摩尔定律”，也是 OpenAI 等巨头公司敢于投入几百亿美元去训练下一个模型的“信仰之源”。

Franka机械臂“举一反三”：LLM Trainer如何通过单次演示实现自动化数据生成与长程任务学习在机器人学习领域，获取高质量的真实世界训练数据一直是一个昂贵且耗时的瓶颈。卡内基梅隆大学的研究团队提出了一种名为“LLM Trainer”的创新框架，利用大语言模型（LLM）的世界知识，仅需单次人类演示即可自动生成大量有效的训练数据。本文将重点剖析该系统如何在Franka Research 3 (Franka Emika Panda) 机械臂平台上成功落地，完成复杂的长程操作任务，并展示其在硬件实验中超越仿真预期的惊人表现。

AI核心知识47——大语言模型之Data Cleaning（简洁且通俗易懂版）数据清洗 (Data Cleaning)，在大语言模型（LLM）的开发流程中，属于预训练之前的准备工作。

赋范大模型技术社区

大模型训练的“最后一公里”：为什么强化学习（RL）不可或缺？训练一个出色的大语言模型（LLM），如同培养一个孩子从呱呱坠地到成长为社会精英，需要经历循序渐进的几个核心阶段。我们可以将其类比为一个人的成长历程：

将3D CAD 模型结构树转换为图结构，用于训练CAD AI的思路在训练 CAD 专用 AI 模型时，我们面临的第一个根本性问题是：3D CAD 模型内部的真实结构不是一堆几何，而是一棵“结构树”。而 AI 真正能理解的是“图结构”。

PyTorch图像分割训练全流程解析图像分割是计算机视觉领域的重要任务，它要求模型不仅能识别图像中的物体，还能精确勾勒出物体的边界。本文将详细解析一个基于 PyTorch 的图像分割训练框架，帮助读者理解从数据准备到模型训练的完整流程，并提供可复用的代码实现思路。

Megatron-LM张量并行详解：原理、实现与应用本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕掉过度包装，学习真实的AI技术！

推理成本吞噬AI未来，云计算如何平衡速度与成本的难题？当前AI规模化应用正面临着核心困境：在追求极致响应速度的同时，如何控制呈指数级增长的计算成本？过去一年，生成式AI模型吸引了无数关注，但与之对应的训练和推理计算系统却面临着成本与效率的双重挑战。

图像，视频Lora模型训练的Timestep Type时间步类型「Timestep Type」选项（Sigmoid、Linear、Shift、Weighted）在 LoRA 训练器或扩散模型微调 (Diffusion Fine-tuning) 里，主要决定了噪声时间步（timestep）在训练过程中如何被采样，也就是模型在不同去噪阶段学习的权重分布。不同的分布策略会影响训练重点、模型风格以及收敛速度。

有趣的机器学习-利用神经网络来模拟“古龙”写作风格的输出器在探索大模型落地应用的旅程中，我们常常聚焦于其解决严肃商业问题的解决方案、策略，如：优化客服、生成报告、辅助决策……这些固然重要，但技术的魅力远不止于此。有时，跳出“实用主义”的框架，用一点“玩心”去触碰技术的边界，反而能更深刻地理解其内核。