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

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。

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 。

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 。

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。

首先需要说明的是：由于现阶段推理模型（DeepSeek-R1）是一大研究热点，所以已开启狂暴更新模式，一周至少更新3篇+，希望能对同学们有所帮助。

另外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1100+，已更新文章125+，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。

2. 专栏亮点

• 系统全面的大模型概念详解和实战应用课程，覆盖了大模型理论基础和实战应用的完整路径。
• 每一篇文章都是经过精心撰写而成的，文章平均质量分数为92（ 远超其他热门和同类专栏 ）。
• 实战文章均来自于亲身的实践经验，为了方便小白学习，通过图文的形式详细介绍了每一步的操作和正确执行结果，方便进行逐步的验证。
• 持续更新前沿文章，近期更新频率为一周2~3篇，已更新篇数为106篇，目标更新篇数为500篇。

3. 你的收获

• 掌握大模型的核心概念和应用实战，尤其是对大模型进行微调和部署。
• 掌握使用GPT工具的方法和技巧，早日成为善用AI的人。
• 高效学习精炼后的大模型前沿知识，有效提升学习效率。
• 购买专栏可加入大模型交流群学习，群里还有不定期抽奖送书等福利。

4. 详细目录

第一章：大模型的基础知识与核心概念

第二章：大模型的部署与推理

第三章：大模型的微调与优化

第四章：Text2SQL

第五章：GPT工具的高效使用方法

第六章：DeepSeek模型相关内容（正在更新中）

第七章：大模型工作流（正在更新中）

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