是时候抓紧学习并探索大模型的微调和私有化部署了
#聊聊我眼中的AI##牛客AI配图神器#DeepSeek R1 的开源为更多人提供了机会,使大模型微调和私有化部署成为可能。企业不再局限于使用公共大模型的 API,而是可以利用行业数据进行大模型微调,进而实现私有化部署。这种做法不仅能提升领域内的效果,还能帮助企业构建行业竞争壁垒。因此,企业有动力投入算法资源,探索大模型微调及私有化部署的可能性。
微调大模型并私有化部署涉及以下工作:1. 准备优质微调数据;2. 进行模型微调训练;3. 实施模型分布式部署。近期,许多科研团队采用模型蒸馏训练方法,以较低算力成本复刻出高性能大模型,这为前两项工作提供了经济可行的解决方案。DeepSeek R1 的出现展示了大语言模型的巨大潜力。预计在 2025 年,AI 将迎来爆发式发展,相关基础设施将更加完善,将提供简便的分布式部署方案,并确保模型服务的稳定性。
不知你是否认同以上观点,欢迎在评论区共同探讨。
微调大模型并私有化部署涉及以下工作:1. 准备优质微调数据;2. 进行模型微调训练;3. 实施模型分布式部署。近期,许多科研团队采用模型蒸馏训练方法,以较低算力成本复刻出高性能大模型,这为前两项工作提供了经济可行的解决方案。DeepSeek R1 的出现展示了大语言模型的巨大潜力。预计在 2025 年,AI 将迎来爆发式发展,相关基础设施将更加完善,将提供简便的分布式部署方案,并确保模型服务的稳定性。
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全部评论
模型蒸馏听着是把大模型‘熬’成小模型?
光准备数据就得加班到秃头
私有化部署要烧钱吗?

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