16G显卡也能调大模型？先搞懂显存消耗的3大核心原因
本文深入解析大模型微调中显存消耗的三大主因：模型参数、中间激活值与优化器状态，结合原理与实操，教你用16G显卡高效调参。通过精度优化、批大小调整与低显存优化器等策略，精准定位OOM问题，平衡显存、速度与精度，助力中小开发者低成本入门大模型微调。
开源大模型微调对比：选对模型，让定制化更高效
本文对比Llama 3、Qwen2.5、Mistral三款开源大模型在中文场景下的微调表现，从算力门槛、数据效率、任务适配性等维度分析，结合实战案例与主观评估，为开发者提供选型建议，助力高效构建定制化AI模型。
显存不够也能练大模型？从LoRA到P-Tuning，7大扭矩技术硬核避坑指南
本文深入浅出地讲解了大模型落地的关键环节——微调（Fine-tuning）。针对开源模型在专业场景中“胡言乱语”的问题，剖析其根源在于缺乏针对性训练。文章系统拆解从预训练到微调的全流程，详解Transformer架构与高效微调技术（PEFT），并重点介绍当前主流的7种方法，如LoRA、QLoRA、P-Tuning等，涵盖原理、优劣与适用场景。结合数据准备、环境搭建与代码实战，提供完整落地路径，最后给出选型建议与效果评估方案，助力开发者以低成本实现大模型业务化部署。
RFID安全帽实施智能考勤管控
RFID安全帽内置无源标签，绑定人员信息，通过UHF抗金属标签与读写器自动识别，实现无感知考勤。覆盖门禁、通道等场景，支持多人同步识别、实时定位与数据追溯，提升工地、车间等复杂环境下的考勤效率与安全管理，推动智能化工地建设。（238字）
一文读懂LLM微调：新手必知的原理、误区与场景化应用方案
本文深入浅出讲解LLM微调原理与实操，涵盖新手必知的核心概念、常见误区及场景化应用方案。通过类比“学霸特训”，解析微调与提示词区别，推荐轻量级LoRA方法，提供从数据准备、环境搭建到模型训练、效果评估的完整步骤，并附实用工具与避坑指南，助力AI初学者快速掌握定制化模型技能，实现个人或企业级AI应用落地。
