私有模型训练

海棠AI实验室19 小时前
python·私有模型训练
第三章 私有数据的“可用性”标准：质量、覆盖、冲突、泄漏与合规你做私有模型，最容易被忽略的一句话是：模型训练只是“加工”，数据可用性才是“原材料合格证”。如果数据不达标，你再会调参也只能得到： ❌ 不稳定的输出、❌ 漂移的效果、❌ 上线就翻车的“纸面准确率”。
海棠AI实验室2 天前
python·私有模型训练
第二章 硬件与成本：显存预算、吞吐、单次训练成本的工程估算你做私有模型训练，最常见的翻车不是“不会训”，而是：这篇把“硬件与成本”拆成一套可复用估算方法： ✅ 显存怎么拆（训练 vs 推理） ✅ seq_len / batch / grad_accum 怎么影响显存与速度 ✅ 云端成本账本怎么拆（训练/推理/存储/带宽） ✅ 最后交付：显存估算表（公式）+ 成本测算模板（表格）
海棠AI实验室2 天前
模型训练·私有模型训练
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。
我是有底线的