AI 开发 教程
系统化的 AI 开发学习路径。从提示词工程到模型微调,从 RAG 到 Agent 开发,覆盖 AI 应用开发全栈知识。共 98 篇教程,6 个分类,入门到高级全覆盖。
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DeepSeek 模型评估与基准测试
DeepSeek 模型完整评估指南:MMLU、HumanEval、GSM8K、MT-Bench 等主流基准测试结果。DeepSeek-V3 vs GPT-4o vs Claude 3.5 全方位对比,含评测代码和选型建议。
阅读教程 →QLoRA 微调实战指南
全参数微调成本高昂,QLoRA通过4-bit量化+低秩适配让普通开发者在消费级GPU上就能微调大模型。本文手把手带你完成从数据准备到模型部署的完整QLoRA微调流程,使用DeepSeek模型作为基座。
阅读教程 →微调数据集构建的艺术
微调效果的上限由数据质量决定,而非模型或算法。本文深入讲解微调数据集的构建方法论——从数据来源、质量控制、多样性保障到数据配比策略,帮你构建高质量的微调数据集。
阅读教程 →LoRA vs QLoRA vs Full Fine-tuning 全面对比
全面对比LoRA、QLoRA和全量微调三种方案,从原理、显存、训练速度、最终效果等维度分析,帮你做出正确的技术选型。
阅读教程 →指令微调数据构造实战
数据质量决定微调效果的上限。本文讲解指令微调数据的构造方法,包括数据来源、清洗策略、质量评估、数据增强和配比设计。
阅读教程 →模型量化部署实战
量化是降低模型推理成本的关键技术。本文从INT8到INT4,系统讲解模型量化的原理、工具链和部署实践,让你的模型在消费级硬件上高效运行。
阅读教程 →大模型评估与基准测试全指南
如何客观评价大模型的能力?本文系统讲解 MMLU、HumanEval、C-Eval 等主流基准测试,以及 LLM-as-Judge、竞技场排名等评估方法,帮助你建立科学的模型评估体系。
阅读教程 →QLoRA量化微调实战
QLoRA通过4-bit量化将大模型微调的内存需求降低到极致。本文深入讲解QLoRA的技术原理、NF4量化、双重量化等关键技术,并提供完整的实战代码。
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