AI工程化落地:大语言模型(LLM)微调与部署最佳实践,从Hugging Face到生产环境
AI工程化落地:大语言模型(LLM)微调与部署最佳实践,从Hugging Face到生产环境 引言:AI工程化的时代背景 随着大语言模型(Large Language Models, LLMs)在自然语言理解、生成、摘要、对话等任务中展现出卓越性能,企业对LLM的应用需求急剧增长
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AI工程化落地:大语言模型(LLM)微调与部署优化全攻略,从训练到推理的完整实践 引言:大语言模型的工程化挑战与机遇 随着大语言模型(Large Language Models, LLMs)在自然语言处理(NLP)领域取得突破性进展,其在智能客服、内容生成、代码辅助、知识问答等场
AI工程化落地:大语言模型(LLM)微调与部署优化全攻略,从训练到推理性能提升300% 引言 随着大语言模型(Large Language Models, LLMs)技术的快速发展,企业级应用中对LLM的工程化落地需求日益增长。从最初的预训练模型到如今的定制化微调和高效部署,整个