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课程大纲

开源LLM简介

  • 什么是开源模型及其重要性
  • LLaMA、Mistral、Qwen及其他社区模型概述
  • 私有、本地或安全部署的用例

环境设置与工具

  • 安装和配置Transformers、Datasets和PEFT库
  • 选择适合微调的硬件
  • 从Hugging Face或其他仓库加载预训练模型

数据准备与预处理

  • 数据集格式（指令微调、聊天数据、纯文本）
  • 分词与序列管理
  • 创建自定义数据集和数据加载器

微调技术

  • 标准全微调与参数高效方法
  • 应用LoRA和QLoRA进行高效微调
  • 使用Trainer API快速实验

模型评估与优化

  • 通过生成和准确性指标评估微调模型
  • 管理过拟合、泛化和验证集
  • 性能调优技巧与日志记录

部署与私有使用

  • 保存和加载模型用于推理
  • 在安全企业环境中部署微调模型
  • 本地与云端部署策略

案例研究与用例

  • 企业使用LLaMA、Mistral和Qwen的案例
  • 处理多语言和领域特定微调
  • 讨论：开源与闭源模型的权衡

总结与下一步

要求

  • 了解大语言模型（LLM）及其架构
  • 具备Python和PyTorch经验
  • 对Hugging Face生态系统有基本了解

受众

  • ML从业者
  • AI开发者
 14 小时

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即将举行的公开课程

微调开源LLM（LLaMA、Mistral、Qwen等）

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14 小时
天津 - 天津中心

微调开源LLM（LLaMA、Mistral、Qwen等）

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14 小时
重庆 - 环球金融中心

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成都 - 时代广场

微调开源LLM（LLaMA、Mistral、Qwen等）

2026-11-26 09:30
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浙江杭州-恒褀商务中心4幢

微调开源LLM（LLaMA、Mistral、Qwen等）

2026-12-10 09:30
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浙江 - 外经贸广场

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