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青岛城阳网站设计,dw php网站开发书籍云盘,建筑公司招聘信息,建立企业网站步骤本文针对大模型微调的数据需求大、计算资源消耗高、训练周期长等痛点#xff0c;提出基于PEFT-LoRA轻量化微调与量化技术的优化方案。通过LoRA方法冻结预训练模型主干仅训练低秩矩阵#xff0c;结合静态、动态和混合量化技术#xff0c;规范数据集构建流程#xff0c;显著降…本文针对大模型微调的数据需求大、计算资源消耗高、训练周期长等痛点提出基于PEFT-LoRA轻量化微调与量化技术的优化方案。通过LoRA方法冻结预训练模型主干仅训练低秩矩阵结合静态、动态和混合量化技术规范数据集构建流程显著降低微调成本70%缩短训练周期65%提升推理速度50%同时将模型体积压缩至原尺寸的1/4性能损失不足3%为科研与企业提供高效低成本的大模型优化路径。大模型微调存在数据需求大、计算资源消耗高、训练周期长等痛点传统微调方法难以平衡优化效果与成本控制。本文提出一种基于 PEFT-LoRA 轻量化微调与量化技术的模型优化方案。核心技术包括采用 LoRALow-Rank Adaptation方法冻结预训练模型主干仅训练低秩矩阵减少计算开销结合静态量化、动态量化、混合量化等技术优化模型存储与推理效率规范微调数据集构建流程涵盖数据收集、清洗、标注与格式转换适配 CSV、JSON、TXT 等常用格式监控训练过程并调试参数提升模型适配性。实践表明该方案模型微调成本降低 70%训练周期缩短 65%推理速度提升 50%量化后模型体积压缩至原尺寸的 1/4性能损失不足 3%。该技术为科研与企业提供低成本、高效率的大模型优化路径助力模型快速适配特定任务需求。前言在过去几年里人工智能技术取得了飞跃性进展特别是大语言模型的崛起已成为推动各行各业创新与变革的重要力量。大语言模型不仅在自然语言处理领域带来了突破也为智能体的构建、自动化任务执行等多种应用场景提供了前所未有的可能。随着OpenAI的GPT系列模型的迭代升级以及Llama、DeepSeek等开源大语言模型的不断涌现智能体技术的应用已经深入到科研、教育、商业等多个领域影响深远。为了帮助广大科研人员和技术专家把握这一时代的机遇我们特别推出了《智能体与大语言模型高级实战开发、本地化部署与优化》高级培训班。本课程旨在为学员提供从智能体构建、大语言模型开发到本地化部署与优化的系统化学习帮助大家全面掌握智能体的前沿技术深入了解大语言模型的应用与优化技巧并通过实际操作提升技术能力。课程内容涵盖了智能体的构建流程与技术要点、大语言模型的原理及优化应用、开源模型的本地化部署以及如何通过先进的优化手段提升模型性能。课程采取理论讲解与实战操作相结合的方式学员将通过大量实操演练深入理解并掌握各项技能从而在科研工作中更高效、智能地应用大语言模型和智能体技术。无论您是正在从事人工智能相关研究的科研人员还是有意提升技术能力的高校教师和行业专家这门课程都将帮助您把握人工智能技术的最新动态推动您的研究与实践走在科技前沿。加入我们一起探索大语言模型和智能体技术的无限潜力开创更加智能化的未来【参加本课程您将获得以下收获】1、掌握智能体开发全流程与技术核心系统学习智能体构建方法、工具链与应用策略拓展AI在科研与产业中的创新场景。2、深入理解大语言模型LLM底层原理与前沿发展包括Transformer、GPT-4o多模态架构同步追踪AI Agent技术的最新动态与行业趋势。3、精通大语言模型本地化部署与优化从开源模型选型、私有化部署到RAG、微调、量化技术的实战应用全面提升模型性能与私有数据安全性。4、学会从零构建大语言模型掌握数据集构建、模型训练、参数调优及性能评估全流程夯实算法开发与工程实践能力。第一章、智能体(Agent)入门1、智能体Agent概述什么是智能体智能体的类型和应用场景、典型的智能体应用如Google Data Science Agent等2、智能体Agent与大语言模型LLM的关系3、智能体Agent的五种能力记忆、规划、工具、自主决策、推理4、多智能体Multi-Agent协作5、智能体Agent构建的基本步骤6、案例演示与实操练习第二章、基于字节Coze 构建智能体(Agent)1、Coze平台概述2、实操演练从0到1搭建第一个智能体Agent3、实操演练智能体Agent基础设置多Agent模式、对话流模式、LLM模型设置、提示词撰写等4、实操演练为智能体Agent添加技能插件、工作流、触发器、卡片等5、实操演练为智能体Agent添加知识知识库介绍、添加知识库、知识库检索与召回等6、实操演练为智能体Agent添加记忆创建和使用变量、数据库、长期记忆的开启、修改和删除等7、实操演练提升智能体Agent的对话体验设置开场白、快捷指令等8、实操演练智能体Agent的预览、调试与发布9、案例演示与实操练习第三章、基于其他平台构建智能体Agent1、实操演练基于百度平台构建智能体2、实操演练基于智谱清言平台构建智能体3、实操演练基于通义千问平台构建智能体4、实操演练基于豆包平台构建智能体5、案例演示与实操练习第四章、国内外智能体(Agent)经典案例详解1、斯坦福小镇生成式智能体Generative Agents2、ByteDance Research推出的论文检索智能体3、Google Data Science Agent4、AutoGPT通过自然语言的需求描述执行自动化任务5、OpenAI推出的首个智能体(Agent)Operator6、案例演示与实操练习第五章、大语言模型应用开发框架LangChain入门1、LangChain平台概述LangChain框架的核心功能与特点2、实操演练LangChain安装与使用3、实操演练LangChain的核心组件Models模型、Prompts提示词、Indexes索引、Chains链、Agents智能体、Memory记忆4、案例演示与实操练习第六章、基于LangChain的大模型API接入1、实操演练在LangChain 中使用OpenAI大语言模型2、实操演练在LangChain 中使用文心一言大语言模型3、实操演练在LangChain 中使用DeepSeek大语言模型4、实操演练在LangChain 中使用智谱清言大语言模型5、实操演练在LangChain 中使用本地开源大语言模型6、案例演示与实操练习第七章、基于LangChain的智能体(Agent)开发1、使用LangChain构建Agent的使用流程2、实操演练LangChain的配置与管理3、实操演练LangChain提示词模板PromptTemplate的创建与调用4、实操演练利用LLMRequestsChain类实现从互联网获取信息查询天气等5、实操演练LangChain链式请求的创建与调用6、实操演练LangChain让AI记住你说过的话7、案例演示与实操练习第八章、开源大语言模型及本地部署1、开源大语言模型简介开源大语言模型的基本概念、开源大语言模型与闭源大语言模型的对比2、实操演练开源大语言模型Llama3、Mistral、Phi3、Qwen2、DeepSeek等下载与使用3、实操演练使用Docker部署开源大语言模型Docker的基本概念、Docker的核心组件与功能、Docker的安装与配置、在Docker中部署Llama3等开源大语言模型4、实操演练使用Open-WebUI构建Web可视化交互类似ChatGPT的开源大语言模型对话系统Open-WebUI的基本概念与功能、Open-WebUI的下载与安装、配置一个用于对话系统的Open-WebUI5、案例演示与实操练习第九章、从0到1搭建第一个大语言模型1、实操演练数据集构建数据集的收集与处理、从互联网上收集文本数据、数据清洗与标注、常用的数据集格式如CSV、JSON、TXT等2、实操演练大语言预训练模型的选择预训练模型的优势、常见的预训练模型如GPT、BERT等、从Hugging Face等平台下载预训练模型3、实操演练大语言模型的训练模型训练的基本步骤、训练过程中的监控与调试4、实操演练大语言模型的优化常见训练参数如学习率、批次大小等、参数调整与优化技巧、优化训练参数以提高模型性能5、实操演练大语言模型的推理模型推理与模型训练的区别、提高推理速度的技巧、从输入到输出的完整推理流程6、实操演练大语言模型的部署与应用模型部署的基本流程、部署环境的配置与管理7、案例演示与实操练习第十章、大语言模型优化1、检索增强生成RAG技术详解RAG的基本原理、RAG在大语言模型中的作用和优势、RAG的系统架构、RAG检索结果与生成结果相结合的方法、RAG知识库的构建方法2、向量数据库简介与向量检索技术详解使用向量数据库进行快速检索3、文本嵌入Text Embedding技术概述常用的文本嵌入模型、使用GPT API4、实操演练基于RAG的问答系统设计5、微调Fine-Tuning技术详解微调的基本原理、微调在大语言模型中的作用、准备一个用于微调的数据集、常见的微调方法如PEFT、LoRA等、不同任务的微调策略、微调过程中的常见问题与解决方案6、实操演练微调一个预训练的GPT模型7、量化技术详解量化的基本概念、量化在模型优化中的重要性、量化的不同方法如静态量化、动态量化、混合量化等、量化处理的步骤8、案例演示与实操练习第十一章、课程总结与答疑讨论1、课程总结关键知识点回顾2、答疑与讨论3、相关学习资料分享与拷贝4、建立微信群便于后期的讨论与答疑注请提前自备电脑及安装所需软件。​最后我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我整理出这套 AI 大模型突围资料包✅AI大模型学习路线图✅Agent行业报告✅100集大模型视频教程✅大模型书籍PDF✅DeepSeek教程✅AI产品经理入门资料完整的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】​​为什么说现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型人工智能技术的爆发式增长正以不可逆转之势重塑就业市场版图。从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦再到招聘会上排起的长队AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。智联招聘的最新数据给出了最直观的印证2025年2月AI领域求职人数同比增幅突破200%远超其他行业平均水平整个人工智能行业的求职增速达到33.4%位居各行业榜首其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。AI产业的快速扩张也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测到2030年中国AI专业人才需求将达600万人人才缺口可能高达400万人这一缺口不仅存在于核心技术领域更蔓延至产业应用的各个环节。​​资料包有什么①从入门到精通的全套视频教程⑤⑥包含提示词工程、RAG、Agent等技术点② AI大模型学习路线图还有视频解说全过程AI大模型学习路线③学习电子书籍和技术文档市面上的大模型书籍确实太多了这些是我精选出来的④各大厂大模型面试题目详解⑤ 这些资料真的有用吗?这份资料由我和鲁为民博士共同整理鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。所有的视频教程由智泊AI老师录制且资料与智泊AI共享相互补充。这份学习大礼包应该算是现在最全面的大模型学习资料了。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。智泊AI始终秉持着“让每个人平等享受到优质教育资源”的育人理念‌通过动态追踪大模型开发、数据标注伦理等前沿技术趋势‌构建起前沿课程智能实训精准就业的高效培养体系。课堂上不光教理论还带着学员做了十多个真实项目。学员要亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作把课本知识变成真本事‌​​​​如果说你是以下人群中的其中一类都可以来智泊AI学习人工智能找到高薪工作一次小小的“投资”换来的是终身受益应届毕业生‌无工作经验但想要系统学习AI大模型技术期待通过实战项目掌握核心技术。零基础转型‌非技术背景但关注AI应用场景计划通过低代码工具实现“AI行业”跨界‌。业务赋能 ‌突破瓶颈传统开发者Java/前端等学习Transformer架构与LangChain框架向AI全栈工程师转型‌。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】**​