本文主要介绍了专栏《大模型微调部署实战及类GPT工具的高效使用》的核心内容，希望对使用大语言模型的同学们有所帮助。

文章目录

• 1. 前言
• 2. 专栏亮点
• 3. 你的收获
• 4. 详细目录

1. 前言

随着时间的齿轮转动到2024年，各种行业大模型如雨后春笋般涌现。如何基于基座模型和领域数据构建行业大模型成为了近期研究和落地的热点方向。因此基于大模型进行微调和部署成为了大多数企业的日常操作，但模型微调存在相当的技术门槛，稍有差池或者经验不足极易造成过拟合（严重的灾难性遗忘）、或者欠拟合（无法有效学习特定领域知识）的情形。

与此同时，善用AI的人利用各种GPT工具完成写文章、写总结、写代码、阅读论文、文本翻译等日常任务，极大提升了工作和生活的效率。为了帮助大家更好地理解和掌握上述内容，个人精心打造了全面且不断迭代的系统性课程。

但在大模型实践过程中，往往存在着各种各样的坑，不管是大模型的下载和使用，还是大模型的微调与部署，一个看似简单的小问题就需要花费非专业人士数个小时，更何况很多同学是刚入门不久的小白，所以很容易就从入门走向放弃。

  但市面上的大模型实战课程质量参差不齐，要么步骤不够详细，要么只包含文字（没有必要的截图）。很多同学可能会卡在某个点上很长时间，从易到难比如：无法连接huggingface、下载高速下载github源码、微调前不知从何入手、微调过程中不知如何进行迭代和精进、微调后不知如何选择比较好的checkpoint、微调后无法判断是否达到了预期的效果。

本课程包括以下主要内容：首先，我们将深入解析大模型的基本概念，其中包括从入门到精进的提示工程、主流大模型的System Prompt、GPT和LLaMA模型的进化之路。大模型的部署与推理是模型微调的前提，所以详细介绍了huggingface高速下载模型的实战代码、多种部署大模型API的实战教程、不同语言及其代码（包括Text2SQL）大模型的部署方案。接着，我们将详细讲解大模型微调的技巧和实验方法，包括大模型微调数据集构建方法、大模型微调选择模型的实战技巧、LoRA微调调参的实战技巧、LLama Factory单机和多机微调等实战教程、Lora Adapter可视化的实战教程、判断大模型微调是否产生灾难性遗忘的实战方案、大模型微调出错的解决方案。除此之外，我们将详细讲解GPT工具在不同场景下的高效使用方法，包括智能搜索、阅读论文、文本翻译、代码生成等实际场景。为了让大家更好的使用工作流提升工作效率和接入业务场景，近期也在更新大模型工作流的相关文章。

本专栏致力于以图文并茂、通俗易懂、步骤详尽的形式对大模型重要知识点进行系统性讲解。 每一篇都是经过亲身的实践经历总结而来的，已订阅人数超过720+，已更新文章105+，并且将持续更新，近期更新频率为一周2~3篇。帮助多名同学解决大模型部署、微调及其测评等各类实战问题。

2. 专栏亮点

• 系统全面的大模型概念详解和实战应用课程，覆盖了大模型理论基础和实战应用的完整路径。
• 每一篇文章都是经过精心撰写而成的，文章平均质量分数为92（远超其他热门和同类专栏）。
• 实战文章均来自于亲身的实践经验，为了方便小白学习，通过图文的形式详细介绍了每一步的操作和正确执行结果，方便进行逐步的验证。
• 持续更新前沿文章，近期更新频率为一周2~3篇，已更新篇数为106篇，目标更新篇数为500篇。

3. 你的收获

• 掌握大模型的核心概念和应用实战，尤其是对大模型进行微调和部署。
• 掌握使用GPT工具的方法和技巧，早日成为善用AI的人。
• 高效学习精炼后的大模型前沿知识，有效提升学习效率。

4. 详细目录

第一章：大模型的基础知识与核心概念

1. [ChatGPT启蒙之旅：弟弟妹妹的关键概念入门]
2. [GPT内功心法：搜索思维到GPT思维的转换]
3. [从用户的角度谈GPT时代技术突破的两大关键逻辑]
4. [AIGC提示(prompt)工程之开宗明义篇]
5. [AIGC提示(prompt)飞升方法：走向专家之路]
6. [GPT-4o模型介绍和使用方法]
7. [Claude3系统解读与使用测评]
8. [LLaMA模型系统解读]
9. [多图详解LLaMA 3的使用方法和进化之路]
10. [Meta大佬亲授LLaMA 3的奥秘]
11. [从System Prompt来看Claude3、Kimi和ChatGLM4之间的差距]
12. [从System Prompt来看GPT-3.5到GPT-4的进化]
13. [详解OpenAI大佬每日读物: The Bitter Lesson]
14. [如何从宏观层面构建优秀的大语言模型]
15. [大模型训练数据多样性的重要性]
16. [大模型量化方法总结]
17. [查看大模型对应的准确参数量和网络结构的实战代码]
18. [详解LangChain Agents]
19. [baichuan 2模型使用的注意事项]
20. [baichuan(百川)1和2的tokenizer的比较]

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第二章：大模型的部署与推理

1. [huggingface连接不上的解决方案(持续更新)]
2. [github连接不上的解决方案]
3. [huggingface高速下载模型的实战代码]
4. [计算huggingface模型占用硬盘空间的实战代码]
5. [FP16、BF16、INT8、INT4精度模型加载所需显存以及硬件适配的分析]
6. [部署大模型API的实战教程]
7. [大模型推理加速框架vllm部署的实战方案]
8. [详解FastChat部署大模型API的实战教程]
9. [本地部署GPT的实战方案]
10. [ChatGPT API实现多轮对话的实战代码]
11. [Qwen2本地部署的实战教程]
12. [GLM-4本地部署的实战教程]
13. [Llama3本地部署的解决方案]
14. [中文开源模型Command R+的在线使用和本地部署的解决方案]
15. [ChatDoctor本地部署应用的实战方案]
16. [通义千问7B本地部署的实战方案]
17. [baichuan2(百川2)本地部署的实战方案]
18. [CodeLlama本地部署的实战方案]
19. [ChatGLM2本地部署的实战方案]
20. [ChatGLM3 本地部署的解决方案]
21. [ChatGLM3设置角色和工具调用的解决方案]
22. [GLM-130B本地部署的实战方案]
23. [MiniGPT-4本地部署的实战方案]
24. [Vicuna本地部署的实战方案]
25. [CPM-Bee本地部署的实战方案]
26. [天鹰340亿(AquilaChat2-34B-16K)本地部署的解决方案]
27. [Orion-14B-Chat-RAG本地部署的解决方案]
28. [Orion-14B-Chat-Plugin本地部署的解决方案]
29. [Orion-14B-Chat-Plugin [model server error]解决方案]
30. [下载马斯克Grok-1模型的实战代码]
31. [大模型推理速度测评的实战代码
32. [LLaMA Factory在预测阶段时添加原有问题的实战代码]

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第三章：大模型的微调与优化

1. [大模型微调数据集构建方法(持续更新)]
2. [大模型LoRA微调调参的实战技巧(持续更新)]
3. [大模型微调选择模型的实战技巧(持续更新)]
4. [模型全参数训练和LoRA微调所需显存的分析]
5. [LLaMA Factory单机微调的实战教程]
6. [LLaMA Factory多卡微调的实战教程]
7. [基于大模型的Text2SQL微调的实战教程]
8. [基于大模型的Text2SQL微调的实战教程(二)]
9. [Lora Adapter可视化的实战教程]
10. [大模型自我认知微调的实战教程]
11. [ChatGLM LoRA微调实战方案]
12. [ChatGLM ptuning 的实战方案]
13. [判断大模型微调是否产生灾难性遗忘的实战方案]
14. [大模型微调和RAG的应用场景]
15. [大模型微调出错的解决方案]
16. [大模型提问中包括时间的实战方案]

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第四章：Text2SQL

1. [Text2SQL基座模型选择的实战教程]
2. [最强开源Text2SQL大模型本地部署的解决方案]
3. [基于大模型的Text2SQL微调的实战教程(新)]
4. [Text2SQL中不同数据库SQL之间转换的实战代码]
5. [Langchain+本地大语言模型进行数据库操作的实战代码]
6. [Text2SQL提问中包括时间的实战方案]
7. [Text2SQL中反思纠错的实战方案]

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第五章：GPT工具的高效使用方法

1. [AIGC时代高效阅读论文实操]
2. [AIGC高效进行网页总结的工具使用]
3. [高效翻译工具GPT插件的使用教程]
4. [国内智能搜索工具实战教程]
5. [基于GPT-3.5和GPT-4的免费代码生成工具]
6. [搜索神器Perplexity的详细使用方法]
7. [搜索神器Phind的详细使用方法]
8. [探寻大模型回答9.9和9.11犯错的根本原因]
9. [不同问题来评测百度、谷歌、ChatGPT、Phind、GPT-4]
10. [速评谷歌开源大模型Gemma 7B]
11. [使用AIGC工具巧用Linux系统]
12. [使用AIGC工具提升论文阅读效率]
13. [使用ChatGPT工具阅读文献的实战教程]
14. [使用ChatGPT设计选择题]
15. [使用ChatGPT提升记忆效率]
16. [用好GPT关键诀窍之上下文学习]
17. [用好ChatGPT之准确分配角色]
18. [使用范例调教ChatGPT]
19. [ChatGPT和GPT-4帮你写人物传记]
20. [ChatGPT和GPT-4带你选笔记本电脑]
21. [大模型生成人物关系思维导图的实战教程]
22. [图文详解GPT-4最强对手Claude2的使用方法]
23. [Claude2轻松解决代码Bug的实战方案 ]

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第六章：大模型工作流（正在更新中）

1. [通过命令行工作流提升工作效率的实战教程（持续更新）]
2. [使用工作流产生高质量翻译内容的实战教程

如何学习AI大模型？

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

👉学会后的收获：👈
• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

1.AI大模型学习路线图
2.100套AI大模型商业化落地方案
3.100集大模型视频教程
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5.LLM面试题合集
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