艾醒

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GPU的算力能够充分被使用

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果上限。

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挑战等方面展开详细介绍

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，微调技术应运而生。

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与工程实践能力的重点。

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，拆解核心考点

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-Norm）直接影响模型训练