大模型微调部署实战及类GPT工具的高效使用

大家好，我是herosunly。985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于大模型算法的研究与应用。曾担任百度千帆大模型比赛、BPAA算法大赛评委，编写微软OpenAI考试认证指导手册。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。授权多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。

本文主要介绍了专栏《大模型微调部署实战及类GPT工具的高效使用》的核心内容，希望对使用大语言模型的同学们有所帮助。

文章目录

1. 前言
2. 专栏亮点
3. 你的收获
4. 详细目录

1. 前言

随着时间的齿轮转动到2024年，各种行业大模型如雨后春笋般涌现。如何基于基座模型和领域数据构建行业大模型成为了近期研究和落地的热点方向。因此基于大模型进行微调和部署成为了大多数企业的日常操作，但模型微调存在相当的技术门槛，稍有差池或者经验不足极易造成过拟合（严重的灾难性遗忘）、或者欠拟合（无法有效学习特定领域知识）的情形。

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与此同时，善用AI的人利用各种GPT工具完成写文章、写总结、写代码、阅读论文、文本翻译等日常任务，极大提升了工作和生活的效率。为了帮助大家更好地理解和掌握上述内容，个人精心打造了全面且不断迭代的系统性课程。

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但在大模型实践过程中，往往存在着各种各样的坑，不管是大模型的下载和使用，还是大模型的微调与部署，一个看似简单的小问题就需要花费非专业人士数个小时，更何况很多同学是刚入门不久的小白，所以很容易就从入门走向放弃。

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但市面上的大模型实战课程质量参差不齐，要么步骤不够详细，要么只包含文字（没有必要的截图）。很多同学可能会卡在某个点上很长时间，从易到难比如：无法连接huggingface、下载高速下载github源码、微调前不知从何入手、微调过程中不知如何进行迭代和精进、微调后不知如何选择比较好的checkpoint、微调后无法判断是否达到了预期的效果。

本课程包括以下主要内容：首先，我们将深入解析大模型的基本概念，其中包括从入门到精进的提示工程、主流大模型的System Prompt、GPT和LLaMA模型的进化之路。大模型的部署与推理是模型微调的前提，所以详细介绍了huggingface高速下载模型的实战代码、多种部署大模型API的实战教程、不同语言及其代码（包括Text2SQL）大模型的部署方案。接着，我们将详细讲解大模型微调的技巧和实验方法，包括大模型微调数据集构建方法、大模型微调选择模型的实战技巧、LoRA微调调参的实战技巧、LLama Factory单机和多机微调等实战教程、Lora Adapter可视化的实战教程、判断大模型微调是否产生灾难性遗忘的实战方案、大模型微调出错的解决方案。除此之外，我们将详细讲解GPT工具在不同场景下的高效使用方法，包括智能搜索、阅读论文、文本翻译、代码生成等实际场景。为了让大家更好的使用工作流提升工作效率和接入业务场景，近期也在更新大模型工作流的相关文章。

本专栏致力于以图文并茂、通俗易懂、步骤详尽的形式对大模型重要知识点进行系统性讲解。每一篇都是经过亲身的实践经历总结而来的，已订阅人数超过720+，已更新文章105+，并且将持续更新，近期更新频率为一周2~3篇。帮助多名同学解决大模型部署、微调及其测评等各类实战问题。
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