大模型微调显存计算：从原理到实践的精准把控
本文深入解析大模型微调中的显存占用问题，揭示8GB显存为何能跑7B模型的真相。从显存四大组成部分入手，结合量化、LoRA、AdamW8bit等优化策略，手把手教你精准计算与压缩显存，让低配显卡也能高效微调大模型，助力AI实践入门。
什么是微调？大模型定制化的核心技术与实操指南
微调让大模型从“通用助手”变为“专属专家”。通过少量数据训练，LoRA等轻量化方法可在单卡上实现高效优化，广泛应用于医疗、金融、电商等领域。数据驱动、成本低廉、效果显著，微调正推动AI定制化落地，人人皆可拥有专属AI。
干货！三款顶流大开源模型深度对比：谁才是中文场景下的定制化之王？
本文深入解析大模型定制化路径，从“通才”到“专才”的关键跃迁。通过对比Llama 3、Qwen 2.5与Mistral在中文电商评论情感分析中的表现，揭示模型架构、语料基因与量化技术对效果的影响，结合LoRA/QLoRA等高效调优方法，为开发者提供选型指南与实战框架，助力低成本实现精准AI落地。
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。
