模型微调

Transformer实战（27）——参数高效微调（Parameter Efficient Fine-Tuning，PEFT）微调已经成为人工智能领域中一种流行的建模范式，尤其是在迁移学习中。在之前的学习中，所有模型都是基于更新所有参数的方式进行的。因此，可以称为全微调 (Full Fine-Tuning) (也称为全模型微调或全参数微调)。在本节中，我们将介绍部分微调策略。随着大语言模型 (Large Language Model, LLM) 参数的不断增加，微调和推理的成本变得极其高昂。全参数微调需要更新所有参数，并为每个任务单独保存大模型，但这一过程在内存和运行时间方面都非常昂贵。例如 BERT 有 3 亿个参数，T5 有

模型微调DPO算法原理深入学习和理解DPO（直接偏好优化）通过以下方式简化和解决RLHF的问题：DPO的核心创新在于将"语言模型暗藏着奖励模型"这一理论洞见转化为实用的训练方法，使得模型对齐过程变得更加简单、高效和稳定。

Ubuntu环境中LLaMA Factory 的部署与配置—构建大语言模型微调平台什么是LLaMA-Factory？ LLaMA-Factory，全称Large Language Model Factory，即大型语言模型工厂。它支持多种预训练模型和微调算法，提供了一套完整的工具和接口，使得用户能够轻松地对预训练的模型进行定制化的训练和调整，以适应特定的应用场景，如智能客服、语音识别、机器翻译等。

14.大语言模型微调语料构建微调（Fine-tuning）是指在已经预训练好的大规模模型基础上，通过进一步训练来适应特定任务或数据集的过程。这一过程体现了迁移学习的思想，即利用预训练模型在通用数据上学习到的知识，通过微调使其更好地服务于特定的应用场景.

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llamafactory拉取并启动(本地虚拟机)虚拟机配置：Ubuntu22.04 4核4G 60G

如何在云服务器上使用LLaMA Factory框架微调模型LLaMA Factory是一款开源低代码大模型微调框架，集成了业界广泛使用的微调技术，支持通过Web UI界面零代码微调大模型。本文以DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B模型为例，介绍如何使用云平台（这里以阿里云平台为例，其他平台区别不大）及LLaMA Factory训练框架，完成模型的中文化微调和评估，以及为评估后的合并和本地模型注册ollama的方法。

「源力觉醒创作者计划」_文心大模型 4.5 开源 28 天：从车间轴承到山村课堂的 AI 突围嘿，亲爱的 AI 爱好者们，大家好！我是CSDN（全区域）四榜榜首青云交！7 月 28 日傍晚的山东乡镇，农机厂车间里还飘着机油味。我蹲在老旧的 RTX 3060 显卡前，看着屏幕上跳动的进度条走到尽头 ——“准确率 98.7%” 的绿色数字亮起来时，车间主任老张手里的烟盒 “啪” 地掉在满是油污的水泥地上。这位修了三十年轴承的老把式，早上还叉着腰说 “AI 就是写字楼里的玩意儿”，现在却蹲下来摸了摸显卡外壳：“这铁疙瘩真能看出 0.2 毫米的裂纹？”

预训练模型实战手册：用BERT/GPT-2微调实现10倍效率提升，Hugging Face生态下的迁移学习全链路实践更多AI大模型应用开发学习内容，尽在聚客AI学院。预训练模型（Pre-trained Model, PTM）是在大规模通用数据上预先训练的模型，通过自监督学习掌握基础语义理解能力，可迁移到下游任务。典型代表：

微调灾情分析报告生成模型考虑到数据量（84篇报告）对于14B模型来说非常有限，直接进行传统微调会面临严重的过拟合问题。我们将采用 QLoRA (Quantized LoRA) 技术，它是一种高效的参数微调方法，允许在量化后的模型上进行 LoRA 微调，极大地降低了计算资源需求，并减轻了过拟合风险。同时，我们将构建代码，展示如何加载模型、准备数据（模拟真实场景下的数据格式）、进行微调、保存模型以及进行基本的测试和推理。

为什么 LoRA 梯度是建立在全量参数 W 的梯度之上我们原来要训练的参数矩阵是 W W W，但 LoRA 说：别动 W，我在它旁边加一个低秩矩阵 Δ W = U V \Delta W = UV ΔW=UV，只训练这个部分！

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机器学习——集成学习框架(GBDT、XGBoost、LightGBM、CatBoost)、调参方法对训练样本较少的结构化数据领域，Boosting算法仍然是常用项XGBoost、CatBoost和LightGBM都是以决策树为基础的集成学习框架

10分钟打造专属AI助手：用ms-swift实现自我认知微调想象一下，你是辛辛苦苦利用开源模型打造一个专属的AI产品助手。这个助手不仅能高效解答客户的问题，还能自豪地告诉大家：“我是某某打造的某某助手，代表着我们的品牌和价值观。” 然而，当前市面上的开源AI模型虽然技术先进，通常回答比较”官方“，它们没有独特的名称或身份，无法体现你的个性化需求。

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模型微调——模型性能提升方法及注意事项（自用）名词补充人为为训练数据标注的标签称为黄金标准或真实值，这个过程一定程度上保证训练的准确性，但是其人工标注的成本和时间很高，并且标注的标签受人的主观因素影响。

大模型管理工具：LLaMA-Factory目录一、安装与环境配置二、启动 Web 界面三、数据准备四、模型训练五、模型评估七、模型导出八、API服务部署

大模型训练微调技术介绍大模型训练微调技术是人工智能领域中的一项重要技术，旨在通过少量特定领域的数据对预训练模型进行进一步训练，使其更好地适应具体任务或应用场景。以下是关于大模型训练微调技术的详细介绍：

Deepseek R1模型本地化部署与API实战指南：释放企业级AI生产力本文深入解析Deepseek R1开源大模型的本地化部署流程与API集成方案，涵盖从硬件选型、Docker环境搭建到模型微调及RESTful接口封装的完整企业级解决方案。通过电商评论分析和智能客服搭建等案例，展示如何将前沿AI技术转化为实际生产力。教程支持Linux/Windows双平台部署，提供15个可复现的代码片段，助力开发者在3小时内完成从零到生产的转变。

BlueLM：以2.6万亿token铸就7B参数超大规模语言模型BlueLM 是由 vivo AI 全球研究院自主研发的大规模预训练语言模型，本次发布包含 7B 基础 (base) 模型和 7B 对话 (chat) 模型，同时我们开源了支持 32K 的长文本基础 (base) 模型和对话 (chat) 模型。

大模型进阶微调篇（一）：以定制化3B模型为例，各种微调方法对比-选LoRA还是PPO，所需显存内存资源为多少？在大模型的微调过程中，选择合适的方法来高效地提高模型性能是非常关键的。今天我们来聊一聊两种常见的微调方式——LoRA（Low-Rank Adaptation）和 PPO（Proximal Policy Optimization），以及它们各自的优缺点和适用场景。通过详细的对比分析，希望能帮助你选择最适合你的应用需求的微调策略。

使用Facebook Messenger数据进行AI模型微调的完整指南在这个数字化时代，个性化的AI助手已经成为热门话题。而微调模型是实现这一目标的核心方法之一。本文将介绍如何从Facebook Messenger中提取对话数据，并使用这些数据对AI模型进行微调，从而创建更符合个人需求的AI助手。

基于Spark AI的进行模型微调(DataWhale AI夏令营)Hello，大家好，我是GISer Liu😁，一名热爱AI技术的GIS开发者，本文参与活动是2024 DataWhale AI夏令营第四期大模型微调希望我的文章能帮助到你；😲