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9 / 173AI 开发实战教程,从零到一构建你的 AI 应用。
全部173
入门32
进阶86
高级55
全部
提示词工程12
RAG检索增强16
Agent开发31
模型微调18
部署与运维22
AI应用开发33
DeepSeek API16
多模态开发3
AI 安全3
模型推理1
检索系统1
RAG检索1
模型架构1
API 开发1
Agent 开发10
模型部署1
多模态1
模型评测2
教程
日期
DeepSeek 模型评估与基准测试
模型微调
进阶
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。
模型后训练
模型微调
进阶
本书的核心公式是 Agent = LLM + 上下文 + 工具。本章聚焦于优化 LLM 这个“大脑”——先用 Mid-training 补齐目标领域的知识与基础能力,再用 SFT/RL 等后训练方法塑造模型利用上下文和工具的行为。第七章结尾指出,评估体系与仿真环境是后训练的两块基石:评估环境为训练提供练习场,评估指标为…
QLoRA 微调实战指南
模型微调
进阶
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。
微调数据集构建的艺术
模型微调
进阶
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。
LoRA vs QLoRA vs Full Fine-tuning 全面对比
模型微调
进阶
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。
指令微调数据构造实战
模型微调
进阶
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。
模型量化部署实战
模型微调
进阶
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。
大模型评估与基准测试全指南
模型微调
进阶
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。
QLoRA量化微调实战
模型微调
进阶
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。