LLaMA-Factory分布式訓(xùn)練實(shí)戰(zhàn)指南 在大模型落地日益成為AI工程核心命題的今天，如何高效、穩(wěn)定地完成微調(diào)任務(wù)，是每個(gè)開(kāi)發(fā)者繞不開(kāi)的挑戰(zhàn)。尤其當(dāng)模型參數(shù)從7B躍升至13B甚至更高時(shí)，顯存壓力和訓(xùn)練效率問(wèn)題便接踵而至。LLaMA-Factory 作為當(dāng)前最…

PowerShell一鍵測(cè)試Seed-Coder-8B-Base本地運(yùn)行 在調(diào)試一段核心業(yè)務(wù)邏輯的Python函數(shù)時(shí)，你是否曾猶豫過(guò)：要不要把它發(fā)給云端AI助手？那個(gè)看似便捷的“智能補(bǔ)全”，背后可能是敏感代碼外泄的風(fēng)險(xiǎn)。更別提網(wǎng)絡(luò)延遲帶來(lái)的卡頓——一次…

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Qwen3-14B本地部署與Function Calling實(shí)戰(zhàn)：打造企業(yè)級(jí)AI智能體的黃金組合 🧠🔧 在不少企業(yè)嘗試引入AI時(shí)，總會(huì)遇到一個(gè)兩難問(wèn)題：用公有云大模型吧，合同、客戶數(shù)據(jù)上傳心里發(fā)慌；自研訓(xùn)練吧&#x…

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