这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了书生·浦语大模型实战营-第四课笔记。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。
期待已久的微调课
增量预训练和指令跟随是两种微调模式，即两种微调策略。
1）增量预训练
投喂新的领域知识即可，例如书籍、文章、代码
2）指令跟随
采用高质量对话和问答数据进行训练
两者是微调的方法，即算法。
xtuner是一种微调框架。
文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-833329.html
文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-833329.html
到了这里，关于书生·浦语大模型实战营-第四课笔记的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处： 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请点击违法举报进行投诉反馈，一经查实，立即删除！
1.1 模型部署及大模型特点 1.2 大模型部署挑战及方案 2.1 核心功能-量化 2.2 核心功能-推理引擎TurboMind 2.1 核心功能-推理服务api server 按照文档LMDeploy 的量化和部署中的步骤在InternStudio中的 A100(1/4) 机器上一步步操作即可！ 3.1 基础作业 使用 LMDeploy 以本地对话、网页Gradio、API服
课程文档：《LMDeploy 的量化和部署》 定义 将训练好的模型在特定软硬件环境中启动的过程，使模型能够接收输入并返回预测结果 为了满足性能和效率的需求，常常需要对模型进行优化，例如模型压缩和硬件加速 产品形态 云端、边缘计算端、移动端 内存开销巨大 庞大的参数
视频链接：(1)书生·浦语大模型全链路开源体系_哔哩哔哩_bilibili 以语言模型和大语言模型为的检索记录呈指数级上升； 以ChatGPT为代表的大语言模型技术成果引起了广泛的使用兴趣。 深度学习与强化学习模型在许多特定领域建立了许多富有成效的专用模型，用于解决特
从专用模型到通用大模型 书生.万卷1.0 文本 图像-文本 视频数据 OpenDataLab开放平台 图像：ImageNet tokens语料：WikiQA 音频 视频：MovieNet 3D模型 增量续训 使用场景：让基座模型学习到一些新知识，如某个垂类领域知识 训练数据：文章、书籍、代码等 有监督微调 使用场景：让模型
💗💗💗欢迎来到我的博客，你将找到有关如何使用技术解决问题的文章，也会找到某个技术的学习路线。无论你是何种职业，我都希望我的博客对你有所帮助。最后不要忘记订阅我的博客以获取最新文章，也欢迎在文章下方留下你的评论和反馈。我期待着与你分享知识、互
💗💗💗欢迎来到我的博客，你将找到有关如何使用技术解决问题的文章，也会找到某个技术的学习路线。无论你是何种职业，我都希望我的博客对你有所帮助。最后不要忘记订阅我的博客以获取最新文章，也欢迎在文章下方留下你的评论和反馈。我期待着与你分享知识、互
大模型 定义：参数量巨大、拥有庞大计算能力和参数规模的模型 特点：大量数据训练、数十亿甚至千亿数据、惊人性能 InternLM系列 InternLM：轻量级训练框架 Lagent：轻量级、开源的基于大语言模型得到智能体框架，将大语言模型转变为多种智能体 浦语灵笔：视觉语言大模型，
![[书生·浦语大模型实战营]——XTuner 大模型单卡低成本微调](https://imgs.yssmx.com/Uploads/2024/01/808781-1.png)
在未经过微调的pretrained LLM中，模型只会尽量去拟合你的输入，也就是说模型并没有意识到你在提问，因此需要微调来修正。 1.1常用的微调模式 LLM的下游应用中, 增量预训练 和 指令跟随 是经常会用到的两种的微调模式。 增量预训练微调 使用场景:让基座模型学习到一些新知
1.1 什么是大模型？ 大模型通常指的是机器学习或人工智能领域中参数数量巨大、拥有庞大计算能力和参数规模的模型。这些模型利用大量数据进行训练，并且拥有数十亿甚至数千亿个参数。大模型的出现和发展得益于增长的数据量、计算能力的提升以及算法优化等因素
书生·浦语大模型InternLM-Chat-7B 智能对话 Demo：https://blog.csdn.net/m0_49289284/article/details/135412067 书生·浦语大模型Lagent 智能体工具调用 Demo：https://blog.csdn.net/m0_49289284/article/details/135426100 使用 InternLM-Chat-7B 模型生成 300 字的小故事 使用 huggingface_hub python 包，下载 InternLM-20B 的 conf
