从零开始：PPO 微调大模型实战（基于 PyTorch）
本文带你从零用PyTorch实现大模型PPO微调，不依赖黑盒框架。聚焦工程安全，详解每步原理与常见坑：从模型准备、响应生成、KL控制到优势估计，强调ref model重要性与KL监控。目标不是极致性能，而是让模型在合理边界内稳定优化，避免训坏。适合想深入理解PPO实战的开发者。
告别盲目试错！大模型微调核心参数的“油门、档位与里程
本文深入浅出讲解大模型微调三大核心参数：学习率、batch_size、epochs，类比“油门、档位、里程”，帮助新手理解其作用与配合逻辑。结合PyTorch实操案例，提供从基础设置到单参数优化的完整流程，并分享避坑指南与效果评估方法，助力告别盲目试错，实现高效稳定微调。
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。
PyTorch Docker 容器化部署与生产运行实践
本文详细介绍PyTorch的Docker容器化部署方案，涵盖环境准备、镜像拉取、测试与生产环境分级部署、功能验证及优化建议。强调版本固定、非root运行、资源限制与健康检查，结合轩辕镜像加速，确保安全、稳定、高效的深度学习开发与生产环境。
