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Open-WebUI 是一款专为大模型设计的开源可视化交互工具，它通过类 ChatGPT 的直观界面，让用户无需代码即可管理、调试和调用本地或云端的大语言模型（LLMs）...

Ollama 是一个开源的本地化大模型运行平台，支持用户直接在个人计算机上部署、管理和交互大型语言模型（LLMs），无需依赖云端服务。而且其混合推理的特性也使得CPU和GP...

在大模型技术栈中，微调（Fine - tuning）是使预训练大模型适配特定领域任务的核心手段，而微调数据集作为模型训练的“燃料”，其构建的科学性与工程化程度直接决定微调效...

在人工智能领域，大模型多模态微调是让模型具备跨模态理解与生成能力的关键技术。它能使模型更好地适配特定场景，在视觉问答、医疗影像诊断等诸多领域发挥重要作用。...

在大模型时代，模型参数规模呈爆炸式增长，单卡训练已难以满足需求，多机多卡微调成为大模型训练与优化的关键技术。本文将从多机多卡微调的核心原理、实现方式、工程实践要点以及面临的...

在当今的人工智能领域，大模型已成为推动众多应用发展的核心力量。然而，预训练的通用大模型往往无法直接完美适配各种特定的下游任务。为了让模型在特定任务中展现出卓越性能，微调技术...

在大模型与强化学习交叉的技术领域面试中，PPO（Proximal Policy Optimization）和GRPO这两种算法常常成为面试官考察候选人对强化学习算法理解深度...

在大模型技术浪潮中，“大模型微调&训练硬件成本评估” 已成面试高频考点。从底层逻辑到工程实践，每一处细节都可能成为面试官考察你技术深度的切入点。本文结合多场景知识，拆解核心...

在深度学习面试中，Transformer模型的结构细节和优化技巧是高频考点。其中，归一化技术（Normalization）的位置选择（Pre-Norm vs. Post-N...

在大模型求职面试的赛道上，模型微调和模型蒸馏是绕不开的核心技术考点。这两项技术，一个聚焦模型能力的精细打磨，一个着眼于知识迁移与效率优化，深刻影响着大模型在实际场景中的表现...

在大模型技术岗位面试里，“何时用微调技术，何时用 RAG 技术” 是高频考点。这不仅考察对两种技术的理解，更看能否结合场景权衡运用，下面结合要点深入分析...

在自然语言处理（NLP）工程实践中Tokenizer的作用是将文本变成模型能够读懂的输入，今天我们就从参数视角拆解 Tokenizer，搞懂它的工作逻辑，以及如何根据任务灵...

在使用huggingface中的模型时很多情况下会因为网络原因无法访问，导致模型的下载失败。为了应对这种问题，最便捷的方式是下载相应的模型后使用本地调用的方式...

kubernetes官方提供了中文文档，网上也有不少中文教程，可是实际的安装过程中，还是遇到了不少的坑。主要有： kubernetes的版本迭代比较迅速。网上教程中版本多是...

该文章详细介绍了使用服务器训练模型时，通过 Xshell、Xmanager 和 PyCharm 连接服务器的配置步骤。...

在信息爆炸的时代，如何从海量的文本数据中快速准确地提取出有价值的信息，成为了众多领域面临的共同挑战。...

本文将系统解析大语言模型的核心术语，涵盖模型规模、训练方法、优化技术、部署实践及前沿研究方向，为从业者构建完整的知识结构。...

本文将从基座模型、推理模型、Instruct模型三个核心维度，深度对比DeepSeek V3、DeepSeek R1、QwQ、Qwen2.5与Qwen3，揭示它们的底层技术...

词袋法（Bag of Words, BoW）是自然语言处理（NLP）中最基础的文本向量化方法之一。它通过统计文本中词汇的出现频率，将非结构化的文本转换为结构化的数值向量，为...