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按功能特化划分Instruct/chat经过指令微调的对话模型适合聊天、问答、任务执行示例qwen2-7b-instruct、baichuan2-7b-chat场景构建聊天机器人、客服助手、任务型对话系统Code专门针对代码生成和理解的模型示例qwen2-7b-code、CodeLlama-7b场景代码补全、代码解释、代码翻译、编程教学Thinking具有思维链能力的模型能够展示推理过程示例Nanbeige4-3B-Thinking-2511场景数学解题、逻辑推理、复杂决策分析(2). 按量化方式划分AWQ激活感知权重量化平衡精度和推理速度示例Qwen3-8B-AWQ场景资源受限环境需要快速推理GGUFGPT-Generated Unified Formatllama.cpp使用的格式示例Qwen3-8B-GGUF场景在CPU或边缘设备上运行跨平台部署GPTQGPT模型专用量化GPU推理优化示例Qwen3-8B-GPTQ场景GPU显存有限需要4-bit量化加速(3). 其他重要后缀Base预训练基础模型未经指令微调SFT监督微调版本DPO/RLHF经过人类反馈强化学习的版本选择建议新手入门从Instruct模型开始开箱即用编程应用选择Code系列代码能力强移动端部署GGUF格式 小参数量模型有限显存GPTQ/AWQ量化版本微调方法大全从全量到高效适配本部分将系统介绍各种大模型微调方法从传统的全量微调到参数高效的微调技术帮助你根据计算资源和需求选择最佳方案。(1). 全量微调Full Fine-tuning描述更新模型所有权重参数优点性能提升最大适应性强缺点计算成本高需要大量显存适用场景数据量大、计算资源充足、追求最优性能(2). 参数高效微调Parameter-Efficient Fine-tuning, PEFTLoRALow-Rank Adaptation原理在原始权重旁添加低秩适配器只训练适配器参数优点大幅减少训练参数量通常1%权重可合并工具PEFT库Hugging FaceGitHub地址https://github.com/huggingface/peftAdaLoRA原理动态调整LoRA矩阵的秩更精细的参数分配优点在相同参数量下效果更好适用场景资源受限但需要接近全量微调的效果QLoRA原理结合4-bit量化和LoRA极致的内存优化优点可在单卡24G GPU上微调70B模型GitHub地址https://github.com/artidoro/qloraP-Tuning/P-Tuning v2原理在输入层添加可训练的连续提示向量优点更少的训练参数适合few-shot场景适用场景提示工程优化、快速原型验证IA³Infused Adapter by Inhibiting and Amplifying Inner Activations原理通过学习向量缩放特定激活值优点极少的额外参数每层仅2个向量其他高效微调方法Prefix Tuning在每一层添加可训练的前缀向量Prompt Tuning仅在输入层添加可训练提示Adapter在Transformer层间插入小型全连接网络选择指南预算充足 → 全量微调平衡效率与效果 → LoRA/AdaLoRA极低资源 → QLoRA快速实验 → P-Tuning一站式微调工具LLama-Factory详解本部分将重点介绍当前最受欢迎的大模型微调工具LLama-Factory这是一个集训练、评估、部署于一体的开源项目支持多种模型和微调方法提供Web UI和命令行两种使用方式。LLama-Factory核心功能(1). 支持的模型架构LLaMA/LLaMA-2Qwen系列通义千问Baichuan系列百川智能ChatGLM系列智谱AIInternLM书生等数十种主流中文大模型(2). 支持的微调方法全量微调LoRA/QLoRAP-Tuning v2增量预训练奖励模型训练(3). 核心特性零代码配置通过YAML配置文件或Web UI完成所有设置数据集支持内置多种数据格式支持自定义数据集可视化训练实时监控损失曲线、学习率变化一键部署训练后自动导出可用模型多GPU支持分布式训练、DeepSpeed优化(4). 使用流程环境准备安装依赖一行命令数据准备准备JSON格式的对话数据配置选择选择模型、微调方法、超参数开始训练点击按钮或运行脚本评估测试内置评估脚本和聊天界面导出部署转换为Hugging Face格式或GGUFGitHub地址https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory(5). 扩展工具OpenAssistanthttps://github.com/LAION-AI/Open-AssistantAxolotlhttps://github.com/OpenAccess-AI-Collective/axolotl科学评估如何判断模型好坏本部分将介绍大模型评估的常用指标和方法帮助你科学评估微调效果避免“感觉良好但实际不行”的情况。自动评估指标语言生成质量Perplexity困惑度衡量模型对测试数据的预测能力越低越好工具Hugging Face Evaluate库BLEU机器翻译常用指标基于n-gram重叠适用场景翻译、文本摘要局限对语义相似但表述不同的情况不友好ROUGE文本摘要评估变体ROUGE-N, ROUGE-L, ROUGE-WGitHub地址https://github.com/google-research/google-research/tree/master/rouge指令跟随能力AlpacaEval基于GPT-4的自动评估原理用GPT-4比较模型输出和参考输出的质量地址https://github.com/tatsu-lab/alpaca_evalMT-Bench多轮对话评估地址https://github.com/lm-sys/FastChat/tree/main/fastchat/llm_judge中文特定评估C-Eval中文基础模型评估基准覆盖52个学科13948道题目GitHub地址https://github.com/SJTU-LIT/cevalCMMLU中文大规模多任务语言理解评估地址https://github.com/haonan-li/CMMLU人工评估要点相关性回答是否与问题相关准确性事实是否正确完整性是否全面回答问题安全性有无有害内容流畅性语言是否自然通顺评估最佳实践创建测试集包含各种类型的问题基线对比与原始模型比较A/B测试多个微调版本比较长期监控部署后持续收集反馈数据准备格式决定效果本部分将详细介绍大模型微调需要的数据格式包括Alpaca、ShareGPT等主流格式并通过实例展示如何准备高质量的训练数据。常用数据格式Alpaca格式斯坦福{ instruction: 解释机器学习的概念, input: , output: 机器学习是人工智能的一个分支..., history: [] }特点简单明了适合单轮指令适用场景指令微调、知识问答来源https://github.com/tatsu-lab/stanford_alpacaShareGPT格式多轮对话{ conversations: [ {role: human, value: 你好}, {role: assistant, value: 你好有什么可以帮助你的吗}, {role: human, value: 推荐一部科幻电影}, {role: assistant, value: 《星际穿越》是一部非常优秀的科幻电影...} ] }特点保留完整对话历史适用场景对话模型微调来源ShareGPT.com用户分享数据OpenAI API格式{ messages: [ {role: system, content: 你是一个有帮助的助手}, {role: user, content: 今天天气怎么样}, {role: assistant, content: 我无法获取实时天气信息...} ] }特点与ChatGPT API兼容适用场景准备部署到兼容OpenAI API的服务高质量数据准备要点数据收集业务日志真实的用户查询和客服回复人工编写针对特定场景设计问答对数据增强同义改写、回译、扩展数据清洗去除个人信息纠正语法错误过滤低质量内容数据划分训练集80%验证集10%测试集10%工具推荐Label Studio数据标注平台地址https://github.com/HumanSignal/label-studioDatasets库Hugging Face数据处理工具地址https://github.com/huggingface/datasets模型量化让大模型跑在小设备上本部分将介绍模型量化技术和工具如何将数十GB的大模型压缩到几个GB实现在消费级硬件上运行。量化基本原理通过降低权重和激活值的精度来减少模型大小和加速推理FP3232位浮点→ 4字节/参数FP16/BF16 → 2字节/参数INT8 → 1字节/参数INT4 → 0.5字节/参数主流量化工具llama.cpp描述C实现的Llama推理框架支持多种量化支持格式GGUF专用格式特点纯CPU推理跨平台内存高效量化类型Q2_K, Q3_K, Q4_K, Q5_K, Q6_K, Q8_0GitHub地址https://github.com/ggerganov/llama.cppchatglm.cpp描述ChatGLM模型的C推理实现特点针对ChatGLM优化支持CPU/GPU地址https://github.com/li-plus/chatglm.cppAutoGPTQ描述基于GPTQ算法的量化工具特点GPU推理优化与Transformers库集成地址https://github.com/PanQiWei/AutoGPTQAWQ工具描述激活感知权重量化特点更好的精度保持地址https://github.com/mit-han-lab/llm-awq量化选择指南量化流程选择合适精度的预训练模型使用对应工具进行量化量化后评估模型性能部署到目标环境高效部署让模型服务化本部分将介绍大模型部署工具和方案从简单的本地服务到高并发生产环境部署。部署方案对比vLLM推荐描述高吞吐量、低延迟的推理服务特点PagedAttention优化显存使用连续批处理提高GPU利用率OpenAI API兼容适用场景生产环境、高并发服务GitHub地址https://github.com/vllm-project/vllmFastChat描述分布式多模型推理平台特点支持多种开源模型Web UI和API服务模型工作器架构地址https://github.com/lm-sys/FastChatText Generation InferenceTGI描述Hugging Face官方推理服务特点支持Flash Attention张量并行持续批处理地址https://github.com/huggingface/text-generation-inference本地轻量部署llama.cpp llama-cpp-pythonPython绑定方便集成地址https://github.com/abetlen/llama-cpp-python资源大全核心工具集微调工具LLaMA-Factory推理服务vLLMCPU推理llama.cpp量化工具AutoGPTQ评估基准C-Eval学习社区Hugging Face社区https://huggingface.co魔搭社区ModelScopehttps://modelscope.cn实战建议从小开始先用7B模型实验成功后再扩展数据质量 数据数量1000条高质量数据胜过10000条噪声数据持续学习大模型技术日新月异保持跟进最新进展社区互助遇到问题时在GitHub Issues和相关社区提问大模型微调不再是少数专家的专利。随着工具链的成熟和完善每个开发者都能以较低的成本将自己的领域知识注入大模型。记住成功的关键不是掌握所有技术细节而是理解整个流程善用现有工具快速迭代验证。现在就开始你的第一个大模型微调项目吧想入门 AI 大模型却找不到清晰方向备考大厂 AI 岗还在四处搜集零散资料别再浪费时间啦2025 年AI 大模型全套学习资料已整理完毕从学习路线到面试真题从工具教程到行业报告一站式覆盖你的所有需求现在全部免费分享扫码免费领取全部内容​一、学习必备100本大模型电子书26 份行业报告 600 套技术PPT帮你看透 AI 趋势想了解大模型的行业动态、商业落地案例大模型电子书这份资料帮你站在 “行业高度” 学 AI1. 100本大模型方向电子书2. 26 份行业研究报告覆盖多领域实践与趋势报告包含阿里、DeepSeek 等权威机构发布的核心内容涵盖职业趋势《AI 职业趋势报告》《中国 AI 人才粮仓模型解析》商业落地《生成式 AI 商业落地白皮书》《AI Agent 应用落地技术白皮书》领域细分《AGI 在金融领域的应用报告》《AI GC 实践案例集》行业监测《2024 年中国大模型季度监测报告》《2025 年中国技术市场发展趋势》。3. 600套技术大会 PPT听行业大咖讲实战PPT 整理自 2024-2025 年热门技术大会包含百度、腾讯、字节等企业的一线实践安全方向《端侧大模型的安全建设》《大模型驱动安全升级腾讯代码安全实践》产品与创新《大模型产品如何创新与创收》《AI 时代的新范式构建 AI 产品》多模态与 Agent《Step-Video 开源模型视频生成进展》《Agentic RAG 的现在与未来》工程落地《从原型到生产AgentOps 加速字节 AI 应用落地》《智能代码助手 CodeFuse 的架构设计》。二、求职必看大厂 AI 岗面试 “弹药库”300 真题 107 道面经直接抱走想冲字节、腾讯、阿里、蔚来等大厂 AI 岗这份面试资料帮你提前 “押题”拒绝临场慌1. 107 道大厂面经覆盖 Prompt、RAG、大模型应用工程师等热门岗位面经整理自 2021-2025 年真实面试场景包含 TPlink、字节、腾讯、蔚来、虾皮、中兴、科大讯飞、京东等企业的高频考题每道题都附带思路解析2. 102 道 AI 大模型真题直击大模型核心考点针对大模型专属考题从概念到实践全面覆盖帮你理清底层逻辑3. 97 道 LLMs 真题聚焦大型语言模型高频问题专门拆解 LLMs 的核心痛点与解决方案比如让很多人头疼的 “复读机问题”三、路线必明 AI 大模型学习路线图1 张图理清核心内容刚接触 AI 大模型不知道该从哪学起这份「AI大模型 学习路线图」直接帮你划重点不用再盲目摸索路线图涵盖 5 大核心板块从基础到进阶层层递进一步步带你从入门到进阶从理论到实战。L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代L1阶段了解大模型的基础知识以及大模型在各个行业的应用和分析学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。L2阶段攻坚篇丨RAG开发实战工坊L2阶段AI大模型RAG应用开发工程主要学习RAG检索增强生成包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。L3阶段跃迁篇丨Agent智能体架构设计L3阶段大模型Agent应用架构进阶实现主要学习LangChain、 LIamaIndex框架也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统打造Agent智能体。L4阶段精进篇丨模型微调与私有化部署L4阶段大模型的微调和私有化部署更加深入的探讨Transformer架构学习大模型的微调技术利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调并通过Ollama、vLLM等推理部署框架实现模型的快速部署。L5阶段专题集丨特训篇 【录播课】四、资料领取全套内容免费抱走学 AI 不用再找第二份不管你是 0 基础想入门 AI 大模型还是有基础想冲刺大厂、了解行业趋势这份资料都能满足你现在只需按照提示操作就能免费领取扫码免费领取全部内容​2025 年想抓住 AI 大模型的风口别犹豫这份免费资料就是你的 “起跑线”