调用模型 使用openai 还是微调开源llama2/charglm
大模型训练涉及在大量数据上使用深度学习算法，通常需要大量计算资源和时间。训练后，模型可能不完全适合特定任务，因此需要微调，即在特定数据集上继续训练，以使模型更适应该任务。为了减小部署模型的大小和加快推理速度，模型还会经过量化，即将模型参数从高精度格式减少到较低精度。
如果你想继续深入学习大模型，那么有几个工具你不得不接着研究。
· PyTorch是一个流行的深度学习框架，常用于模型的训练和微调。
· HuggingFace是一个开源社区，提供了大量预训练模型和微调工具，尤其是NLP任务。
· LangChain则擅长于利用大语言模型的推理功能，开发新的工具或应用，完成特定的任务。
这些工具和库在AI模型的全生命周期中起到关键作用，使研究者和开发者更容易开发和部署高效的AI系统
