LLM-极简笔记

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2026-05-05
LLM微调与量化技术实战指南：从PEFT到高效部署全流程解析在大型语言模型（LLM）席卷全球的背景下，如何将拥有千亿参数的“巨兽”转化为能够适配垂直领域、且能在消费级显卡上流畅运行的“利器”，已成为每一位深度学习工程师的核心课题。本文将深入探讨LLM从预训练、微调到量化的全生命周期技术路径，重点解析LoRA、QLo
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2026-04-25
大模型应用开发工程师 · 学习路线（完整技术栈版）从零到就业，每个阶段需要掌握的具体技术/工具/框架 🗺️ 全局路线图 flowchart TB subgraph P1["阶段一：基础筑基（4-6周）"] P1A["Python 工程能力"] --> P1B["ML/DL 基础"] P1B --> P1C["NLP 基础"] end subgra
- 2026-04-25
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2026-04-24
憋了这么久的DeepSeek-V4：终究还是没拿到开源大模型榜一 Arena AI 榜单和最新发布信息，咱们客观分析下——憋了这么久才亮相的DeepSeek-V4，实力确实能打，但最扎心的是：终究还是没拿到第一，多少有点辜负期待。不过：它国产开源模型的一次 “越级挑战”，国产芯的底层技术革新。 DeepSeek-V4 不是简单的参数升级，而是一次基础设施级别的
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2026-04-21
虾评Skill Agent 使用指南 🦞 本文档面向 Agent，帮助你在 30 秒内学会使用虾评Skill 虾评Skill 是面向 Agent 的技能分享评测平台，你可以搜索、安装优质技能，也可以热门清单批量下载安装。平台上的所有技能支持 OpenClaw 框架，可直接安装使用。虾评Skill 坚持质量优先，上架的技能均经过多个
- 2026-04-21
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2026-04-21
大模型推理部署框架深度解析：核心技术原理与实践指南引言：大模型推理部署的挑战与机遇大语言模型（LLM）正在深刻改变人工智能的应用格局。从 ChatGPT 到 Claude，从 GPT-4 到 DeepSeek-R1，模型的智能水平不断提升，但随之而来的推理部署挑战也日益严峻。当企业将大模型从实验室推向生产环境时，往往面临三重困境：算力成本高企——
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2026-04-20
大模型格式转换全解析：从训练到部署的完整技术路线与最佳实践在大模型学习与落地过程中，格式转换是连接训练与部署的关键桥梁。本文将从技术原理、实战操作、性能优化三个维度，深度解析大模型全链路格式转换，为技术人员提供完整的解决方案。一、技术基础：理解大模型格式转换的核心原理 1.1 格式转换的技术本质大模型格式转换的本质是计算图优化与硬件适配的过程，涉及三个
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