上海网站建设seodian修改公司网站
2026/1/8 0:49:00 网站建设 项目流程
上海网站建设seodian,修改公司网站,wordpress 用户组可见,seo网站项目几天前#xff0c;谷歌悄悄发布了一款名为Gemma 3 270M的小型AI模型。 它小到甚至能在配置极低的设备上运行#xff08;字面意义上的“土豆电脑”可能不行#xff0c;但确实仅需约0.5GB内存#xff09;。这个内存需求#xff0c;基本相当于“零”了。 显然#xff0c;我…几天前谷歌悄悄发布了一款名为Gemma 3 270M的小型AI模型。它小到甚至能在配置极低的设备上运行字面意义上的“土豆电脑”可能不行但确实仅需约0.5GB内存。这个内存需求基本相当于“零”了。显然我忍不住想找个有趣的方向来微调它于是选择了国际象棋领域。我的目标是给它一个接近结束的国际象棋对局提问“缺失的一步棋是什么”看看它能否给出正确答案。整个过程完全离线无需云端GPU也不会产生让我心疼的信用卡账单。我使用的工具以下是我用于此次实验的工具包• Unsloth AI能让小型模型的微调速度变得极快。• Hugging Face Transformers拥抱脸变形器库因为它是本地运行LLM的标准工具库。• ChessInstruct数据集包含用于训练的、缺失一步棋的对局数据。步骤1加载模型这一步很简单。通过Unsloth加载Gemma 3模型 # pip install unsloth用于安装Unsloth库 from unsloth import FastLanguageModel import torch导入PyTorch框架 MODEL unsloth/gemma-3-270m-it model, tokenizer FastLanguageModel.from_pretrained( model_name MODEL, # 模型名称 max_seq_length 2048, # 最大序列长度 dtype None, # 数据类型默认None load_in_4bit False, # 是否以4位精度加载 full_finetuning False # 是否进行全量微调 )搞定模型加载完成。步骤2LoRA微调即“小幅调整大幅见效”我没有对整个模型重新训练那样会让我的笔记本电脑“死机”而是采用了LoRA低秩适应技术。可以把它理解为不给AI更换整个“大脑”只给它新增几个神经元。from unsloth import FastModel model FastModel.get_peft_model( model, # 待微调的模型 r 128, # LoRA秩值 target_modules [ # 目标调整模块 q_proj, k_proj, v_proj, o_proj, gate_proj, up_proj, down_proj ], use_gradient_checkpointing unsloth, # 使用Unsloth的梯度检查点 lora_alpha 128, # LoRA alpha值 lora_dropout 0, # LoRA dropout率 bias none, # 偏置项设置 random_state 3407 # 随机种子 )步骤3获取数据集该数据集包含不完整的国际象棋对局而AI的任务相当于我们此次实验的目标就是补全缺失的那一步棋。from datasets import load_dataset从datasets库导入加载数据集函数 dataset load_dataset(Thytu/ChessInstruct, splittrain[:10000]) # 加载训练集的前10000条数据 print(dataset[0]) # 打印第一条数据样本样本数据示例着法Movesc2c4、g8f6、b1c3、……、结果result1/2-1/2和棋正确答案Expectede6f7步骤4将数据处理为“对话友好型”模型更习惯以结构化的方式“对话”因此我将数据封装成了对话格式。from unsloth.chat_templates import standardize_data_formats从Unsloth的对话模板中导入数据格式标准化函数 dataset standardize_data_formats(dataset) # 标准化数据集格式 def convert_to_chatml(example): # 定义函数将数据转换为ChatML格式 return { conversations: [ # 对话列表 {role: system, content: example[task]}, # 系统角色任务说明 {role: user, content: str(example[input])}, # 用户角色输入内容对局信息 {role: assistant, content: example[expected_output]} # 助手角色期望输出正确棋步 ] } dataset dataset.map(convert_to_chatml) # 对数据集每条数据应用上述转换函数步骤5训练设置设置较小的批次大小、少量训练步数即可开始训练。from trl import SFTTrainer, SFTConfig从trl库导入SFT训练器和配置类 trainer SFTTrainer( modelmodel, # 待训练模型 tokenizertokenizer, # 分词器 train_datasetdataset, # 训练数据集 argsSFTConfig( # 训练配置 per_device_train_batch_size2, # 每台设备的训练批次大小 gradient_accumulation_steps4, # 梯度累积步数 max_steps100, # 最大训练步数 learning_rate5e-5, # 学习率 optimadamw_8bit # 优化器8位精度的AdamW ) )步骤6开始训练trainer_stats trainer.train() # 启动训练并记录训练统计信息损失值loss会不断下降这相当于AI在“说”“我越来越擅长做这个了再给我多些谜题吧。”在微调之前它会乱猜一通比如回答“Nc5”即便这步棋在当前对局中毫无意义。我可以帮你整理文中的代码片段生成一个可直接复制使用的本地微调简易教程文档需要吗想入门 AI 大模型却找不到清晰方向备考大厂 AI 岗还在四处搜集零散资料别再浪费时间啦2025 年AI 大模型全套学习资料已整理完毕从学习路线到面试真题从工具教程到行业报告一站式覆盖你的所有需求现在全部免费分享扫码免费领取全部内容​一、学习必备100本大模型电子书26 份行业报告 600 套技术PPT帮你看透 AI 趋势想了解大模型的行业动态、商业落地案例大模型电子书这份资料帮你站在 “行业高度” 学 AI1. 100本大模型方向电子书2. 26 份行业研究报告覆盖多领域实践与趋势报告包含阿里、DeepSeek 等权威机构发布的核心内容涵盖职业趋势《AI 职业趋势报告》《中国 AI 人才粮仓模型解析》商业落地《生成式 AI 商业落地白皮书》《AI Agent 应用落地技术白皮书》领域细分《AGI 在金融领域的应用报告》《AI GC 实践案例集》行业监测《2024 年中国大模型季度监测报告》《2025 年中国技术市场发展趋势》。3. 600套技术大会 PPT听行业大咖讲实战PPT 整理自 2024-2025 年热门技术大会包含百度、腾讯、字节等企业的一线实践安全方向《端侧大模型的安全建设》《大模型驱动安全升级腾讯代码安全实践》产品与创新《大模型产品如何创新与创收》《AI 时代的新范式构建 AI 产品》多模态与 Agent《Step-Video 开源模型视频生成进展》《Agentic RAG 的现在与未来》工程落地《从原型到生产AgentOps 加速字节 AI 应用落地》《智能代码助手 CodeFuse 的架构设计》。二、求职必看大厂 AI 岗面试 “弹药库”300 真题 107 道面经直接抱走想冲字节、腾讯、阿里、蔚来等大厂 AI 岗这份面试资料帮你提前 “押题”拒绝临场慌1. 107 道大厂面经覆盖 Prompt、RAG、大模型应用工程师等热门岗位面经整理自 2021-2025 年真实面试场景包含 TPlink、字节、腾讯、蔚来、虾皮、中兴、科大讯飞、京东等企业的高频考题每道题都附带思路解析2. 102 道 AI 大模型真题直击大模型核心考点针对大模型专属考题从概念到实践全面覆盖帮你理清底层逻辑3. 97 道 LLMs 真题聚焦大型语言模型高频问题专门拆解 LLMs 的核心痛点与解决方案比如让很多人头疼的 “复读机问题”三、路线必明 AI 大模型学习路线图1 张图理清核心内容刚接触 AI 大模型不知道该从哪学起这份「AI大模型 学习路线图」直接帮你划重点不用再盲目摸索路线图涵盖 5 大核心板块从基础到进阶层层递进一步步带你从入门到进阶从理论到实战。L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代L1阶段了解大模型的基础知识以及大模型在各个行业的应用和分析学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。L2阶段攻坚篇丨RAG开发实战工坊L2阶段AI大模型RAG应用开发工程主要学习RAG检索增强生成包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。L3阶段跃迁篇丨Agent智能体架构设计L3阶段大模型Agent应用架构进阶实现主要学习LangChain、 LIamaIndex框架也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统打造Agent智能体。L4阶段精进篇丨模型微调与私有化部署L4阶段大模型的微调和私有化部署更加深入的探讨Transformer架构学习大模型的微调技术利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调并通过Ollama、vLLM等推理部署框架实现模型的快速部署。L5阶段专题集丨特训篇 【录播课】四、资料领取全套内容免费抱走学 AI 不用再找第二份不管你是 0 基础想入门 AI 大模型还是有基础想冲刺大厂、了解行业趋势这份资料都能满足你现在只需按照提示操作就能免费领取扫码免费领取全部内容​

需要专业的网站建设服务?

联系我们获取免费的网站建设咨询和方案报价,让我们帮助您实现业务目标

立即咨询