2025大模型的本地部署和微調(diào)

目1PromptLearning6 幻覺問題：LLM有時會生成看似合理但實(shí)際錯誤的內(nèi)容，這種現(xiàn)象被稱 時效性問題：LLM的訓(xùn)練數(shù)據(jù)通常截至于特定時間點(diǎn)，因此無法處理訓(xùn) 檢索增強(qiáng)生成（RAG）：結(jié)合信息檢索和生成模型，在生成答時實(shí)時檢 降低風(fēng)險：對于敏感領(lǐng)域，錯誤答可能帶來較大風(fēng)險，定制化模型能RAG（Retrieval-Augmented 助答。微調(diào)（Fine- 1 推薦技術(shù) 通過不斷更新檢索索引，RAG能夠利用最新數(shù)據(jù)答問題，而無需頻繁2 通過對預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行領(lǐng)域微調(diào)（PromptLearning、LoRA、3判斷依據(jù)：大模型有時會生成“幻覺”信息（即不符合事實(shí)的內(nèi)容）推薦技術(shù)4推薦技術(shù) 5 推薦技術(shù)推薦技術(shù) 7 低；而RAG在生成答前需執(zhí)行檢索操作，可能會引入額外延遲。8 通過參數(shù)壓縮、量化及高效的微調(diào)方法（LoRA），可以將定制化模型RAG例子1 RAG技術(shù)，通過接入實(shí)時更新的新聞數(shù)據(jù)庫，檢索最新的新聞內(nèi)容，例子2 背景說明：法律領(lǐng)域具有高度專業(yè)性，答要求嚴(yán)謹(jǐn)、精準(zhǔn)。預(yù)訓(xùn)練模技術(shù)選擇：微調(diào) Fine-tuning，使模型更法律答，滿足高標(biāo)準(zhǔn)的法律咨詢需求。RAGFlow——WebUI接口與PromptLearning將文本按固定token數(shù)量（如256、512）切分，同時采用滑動窗口技術(shù)，在相鄰chunk（例如20%重疊），確保邊界信息不丟失，提高檢索時的性。例如，Langchain中的RecursiveCharacterTextSplitter就是一種常見實(shí)現(xiàn)。進(jìn)行重寫，使得查詢更準(zhǔn)確、語義更明確，從而提高檢索的召率。RAG——PromptLearning使用模板化的prompt，例如要求模型在答時引用來源編號、使用JSON格式返結(jié)果，或指定答應(yīng)當(dāng)簡潔扼要、符合特定格式。這樣既能控制輸出風(fēng)格，又能增強(qiáng)答案的可靠性。RAG——PromptLearning準(zhǔn)確、信息更豐富的答。promptlearning——LoRA（Low-RankAdaptation）—— RLHF（ReinforcementLearningfromHumanFeedback）——用戶饋全量微調(diào) Fine-HuggingFace的PEFT（Parameter-EfficientFine-Tuning） LoRA（Low-RankAdaptation）等，減少微與Transformers庫無縫集成，支持多種預(yù)訓(xùn)練模型的微調(diào)。LLaMA- 型訓(xùn)練、PPO（ProximalPolicyOptimization）、DPO等。支持多種訓(xùn)練方法，如全參數(shù)微調(diào)、部分參數(shù)微調(diào)、LoRA、QLoRA提供多種使用方式，包括命令行接口（CLI）、WebOpenAI提供命令行接口（CLI）支持在OpenAI OpenAI上微調(diào)模型的用戶，特別是需要快gpu預(yù)訓(xùn)練模型參數(shù)量按參數(shù)個數(shù)計：FP16時每個參數(shù)約2 舉例：1B（10）1022GB，僅模實(shí)際運(yùn)行時：至少需要2GB在全量微調(diào)時：總需要模型本身權(quán)重：至少需要梯度計算：至少需要激活、優(yōu)化器狀態(tài)、中間值：至少需要總需要2.12G=2GB+6GB*2%激活、優(yōu)化器狀態(tài)、中間值：至少需要通常內(nèi)存=顯存文本訓(xùn)練硬盤SSD大小不低于CPU個數(shù)：通常1到4張顯卡選擇2個cpu軟件開發(fā)RAG+微調(diào)+業(yè)務(wù)功能費(fèi)用：目前的起價都是在總硬件的3到42、根據(jù)現(xiàn)有的經(jīng)驗(yàn)和實(shí)驗(yàn)觀察，對于像deepseek7b這樣規(guī)模的7B模型，在僅對q、k、vLoRA（r=4、α=16）的情形下，通常建議至少準(zhǔn)備上千條高