企业官网建设流程全解析

郑州网站修改建设,公司网站建设怎么规划比较好,wordpress启动页,万州网站制作大模型在专业领域应用中存在局限性#xff0c;需通过微调从通才变专家。微调分为全参数微调(FFT)和参数高效微调(PEFT)两类。FFT调整全部参数#xff0c;性能高但成本大且易过拟合#xff1b;LoRA作为PE主流方案#xff0c;只需训练1%参数需通过微调从通才变专家。微调分为全参数微调(FFT)和参数高效微调(PEFT)两类。FFT调整全部参数性能高但成本大且易过拟合LoRA作为PE主流方案只需训练1%参数显著降低成本且稳定性好。文章提供了两种方法的代码实现帮助开发者根据需求选择合适的微调策略。Why 微调以 GPT、Gemini、Qwen 为代表的大模型已经具备了通用语言理解与生成能力但在真实业务中我们往往会遇到三个问题1 领域不匹配专业领域如金融、法律、生物信息等术语密集、表达规范大模型只能“懂个大概”但不够专业。2 任务不聚焦有时候我们希望模型稳定地完成某一类或几类任务如分类、代码补全而不是“什么都会一点”。3 风格与约束通用大模型的回复格式、语气、推理路径、合规要求往往需要被“教会”而不是靠 prompt 碰运气。那么这时候我们就需要微调Fine-tuning来让大模型“从通才变专家”。大模型微调的分类一Full Fine-tuning全参数微调全参数微调顾名思义就是模型的所有参数都参与反向传播所有参数都进行调整本质是在原模型基础上“整体再训练一遍”更像“重塑一个新模型”。其特点如下理论性能上限最高不需要在模型里引入额外结构计算和存储成本高容易过拟合 / 灾难性遗忘PEFTParameter-Efficient Fine-Tuning参数高效微调PEFT与FFT相比并不更新模型的所有参数其冻结原模型参数而额外只训练少量额外参数。众多PEFT方法中LoRALow-Rank Adaptation是目前最主流、工程上最成熟的方案。与FFT相比特点如下Full Fine-tuningLoRAPEFT需训练参数100%通常 1%训练成本非常高显著降低小数据稳定性较差很好多任务扩展困难容易代码的实现二Full Fine-tuning#1 加载预训练模型 model torch.load(args.pretrain_checkpoint) model model.to(device) #超参数 #--- Prepare Optimizer ---# optimizer optim.Adam(model.parameters(), lrargs.lr, amsgradTrue) #--- Prepare Scheduler ---# scheduler StepLR(optimizer, step_sizeargs.gamma_step, gammaargs.gamma) #2 准备微调训练集 my_trainset SCDataset(train_rna, train_protein, args.enc_max_seq_len, args.dec_max_seq_len) my_testset SCDataset(test_rna, test_protein, args.enc_max_seq_len, args.dec_max_seq_len) train_loader torch.utils.data.DataLoader(my_trainset, **train_kwargs, drop_lastTrue, samplertrain_sampler) test_loader torch.utils.data.DataLoader(my_testset, **test_kwargs, drop_lastTrue, samplertest_sampler) #3 FFT训练 for epoch in range(start_epoch1, args.epochs 1): torch.cuda.empty_cache() train_loss, train_ccc train(args, model, device, train_loader, optimizer, epoch) scheduler.step() #4 保存最终模型 model.save_pretrained(./full_ft/final_model)Low-Rank Adaptation (LoRA)from peft import LoraConfig, get_peft_model # # 1. 加载预训练模型 # model torch.load(args.pretrain_checkpoint) model model.to(device) # 新增LoRA 配置 lora_config LoraConfig( r8, lora_alpha32, lora_dropout0.1, biasnone, task_typeSEQ_2_SEQ_LM, target_modules[q_proj, v_proj] ) # 新增包装为 PEFT / LoRA 模型 model get_peft_model(model, lora_config) # 可选但强烈推荐确认只有 LoRA 在训练 model.print_trainable_parameters() # # 超参数,准备优化器 Scheduler # optimizer optim.Adam( filter(lambda p: p.requires_grad, model.parameters()), lrargs.lr, amsgradTrue ) scheduler StepLR( optimizer, step_sizeargs.gamma_step, gammaargs.gamma ) # # 2. 准备微调训练集 # my_trainset SCDataset( train_rna, train_protein, args.enc_max_seq_len, args.dec_max_seq_len ) my_testset SCDataset( test_rna, test_protein, args.enc_max_seq_len, args.dec_max_seq_len ) train_loader torch.utils.data.DataLoader( my_trainset, **train_kwargs, drop_lastTrue, samplertrain_sampler ) test_loader torch.utils.data.DataLoader( my_testset, **test_kwargs, drop_lastTrue, samplertest_sampler ) # # 3. PEFTLoRA训练流程不变 # for epoch in range(start_epoch 1, args.epochs 1): torch.cuda.empty_cache() train_loss, train_ccc train( args, model, device, train_loader, optimizer, epoch ) scheduler.step() # # 4. 保存最终模型LoRA adapter # model.save_pretrained(./lora_adapter)如何学习AI大模型如果你对AI大模型入门感兴趣那么你需要的话可以点击这里大模型重磅福利入门进阶全套104G学习资源包免费分享这份完整版的大模型 AI 学习和面试资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】这是一份大模型从零基础到进阶的学习路线大纲全览小伙伴们记得点个收藏第一阶段从大模型系统设计入手讲解大模型的主要方法第二阶段在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用第三阶段大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统第四阶段大模型知识库应用开发以LangChain框架为例构建物流行业咨询智能问答系统第五阶段大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型第六阶段以SD多模态大模型为主搭建了文生图小程序案例第七阶段以大模型平台应用与开发为主通过星火大模型文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。100套AI大模型商业化落地方案大模型全套视频教程200本大模型PDF书籍学会后的收获• 基于大模型全栈工程实现前端、后端、产品经理、设计、数据分析等通过这门课可获得不同能力• 能够利用大模型解决相关实际项目需求 大数据时代越来越多的企业和机构需要处理海量数据利用大模型技术可以更好地处理这些数据提高数据分析和决策的准确性。因此掌握大模型应用开发技能可以让程序员更好地应对实际项目需求• 基于大模型和企业数据AI应用开发实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能 学会Fine-tuning垂直训练大模型数据准备、数据蒸馏、大模型部署一站式掌握• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力提高程序员的编码能力 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力让程序员更加熟练地编写高质量的代码。LLM面试题合集大模型产品经理资源合集大模型项目实战合集获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】