大模型的微调
大模型的微调是指在已有大型预训练模型的基础上，针对特定任务或领域，使用较小规模的数据集进行进一步训练，以适应特定应用场景的过程。这能有效提升模型在特定任务上的性能而不需从头训练模型。
数据投喂训练大模型
数据投喂训练大模型指的是向大型机器学习模型输入大量数据以进行训练的过程。这些数据可以是文本、图像、视频等多种形式，目的是让模型学习到数据中的模式和特征。通过这种“投喂”过程，模型能够调整其内部参数，从而在诸如自然语言处理、图像识别等领域执行特定任务时表现出更高的准确性与智能性。此过程需要大量的计算资源和时间，并且数据的质量和多样性对最终模型的性能至关重要。
【智能体Agent】大模型微调 低代码快速构建RAG应用、知识库检索系统、导购系统、商品推荐系统；
【AI实战】仿京东《问京言》AI项目实战 配置意图 微调Prompt和提取商品信息大模型 获取商品标题和商品属性
【投喂数据】 AnythingLLM DeepSeek Qwen2.5 数据投喂 文档切片 向量化 微调 实现RAG知识库系统；
【模型 微调】 Dify使用 配置大模型供应商（Deepseek Qwen Ollama等）微调模型、发布AI应用、网站快速集成AI应用、几分钟快速创建一个AI助手、快速实现Sql转换助手；
【Dify】 借助本地Dify平台实现私有AI助手 创建知识库 文档切片 文档清洗 文档向量化 文档召回 训练 微调RAG模型；
【Dify】本地LLM 配置爬虫 爬取Web数据创建知识库 实现数据切片 向量化 清洗训练 微调RAG模型；
【投喂数据】 Win搭建DeepSeek+AnythingLLM知识库 汉化 Api远程调用；
【投喂数据】 Macos 搭建AnythingLLM+DeepSeek知识库 汉化 Api远程调用
【投喂数据】 Linux服务器搭建AnythingLLM+DeepSeek 汉化Api远程调用
AI大模型知识点及课件源码下载地址：bbs.itying.com/topic/67a2d…
