vLLM (https://github.com/vllm-project/vllm) 是一个快速且易于使用的库，用于进行大型语言模型的推理和部署。

本文主要介绍了大型语言模型的发展历程，重点关注了ChatGPT、DeepSeek等模型。文中提到，ChatGPT是基于GPT-3.5模型，通过人类反馈强化学习进行训练，具有翔实、公正的回应能力，能够拒绝不当问题。DeepSeek模型则通过专家模型、强化学习等方法，提升了模型的推理性能。文中还提到了一些其他的大型语言模型，如LLaMA、Vicuna等，以及它们在多模态、推理等方面的能力。......

• 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。• 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

• 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。有朋友反馈，可能由于工作性质原因，工作环境是没有网络的，那么问题来了，在没有网络环境的情况下，如何部署并使用本地deepseek模型呢？这个需要根据大家的实际环境去操作！所以说我们先要在

在人工智能技术飞速发展的今天，大规模预训练语言模型（LLM）已成为推动行业进步的核心引擎。OpenAI的GPT系列与中国的DeepSeek（深度求索）分别代表了两种截然不同的技术路径：前者以密集Transformer架构和闭源生态构建通用智能的标杆，后者则通过混合专家（MoE）架构与开源战略开辟高性价比的垂直赛道。本文将从架构设计、训练优化、性能表现、应用适配等多个维度，系统剖析两者的技术差异与创

本文主要介绍了 AI 大模型应用落地的需求、痛点、探索路径、成功案例、未来趋势及策略建议等方面，为企业在 AI 大模型应用领域提供了全面的指导和参考。驱动因素：政策牵引，如 2021 年以来相关政策聚焦安全、技术、应用落地等，营造利好环境；技术突破，深度学习、自然语言处理和多模态等创新技术为大模型提供支撑，提升业务赋能效率；转型需求，企业在数字化转型需求下，利用 AI 大模型提升运营效率和创新能力

23年 AI 大模型技术狂飙一年后，24年 AI 大模型的应用已经在爆发，因此掌握好 AI 大模型的应用开发技术就变成如此重要，那么如何才能更好地掌握呢？一份 AI 大模型详细的学习路线就变得非常重要！由于 AI 大模型应用技术比较新，业界也没什么参照标准，打造 AI 大模型技术的学习路线并非一件容易的事，我和团队花费了6个多月时间，边整理、边摸索、边实践打造了业界首份 AI 大模型学习路线。，需

据教育部数据统计，，将再创历史新高，“”仍是当前大学毕业生需要直面的问题。在此背景下，选择一个就业前景好的专业尤为重要。究竟学什么样的专业好就业呢？给毕业生们推荐3个当下炙手可热的专业方向……1如果说2023是人工智能大模型爆发的一年，那么接下来的2024年，人工智能大模型的影响力将进一步增强，它对我们的生产生活、学习工作的影响将越来越明显，未来发展前景非常广阔。

今天分享一篇技术文章，你可能听说过很多大模型的知识，但却从未亲自使用或微调过大模型。大模型微调本身是一件非常复杂且技术难度很高的任务，因此本篇文章仅从零开始，手把手带你走一遍微调大模型的过程，并不会涉及过多技术细节。希望通过本文，你可以了解微调大模型的流程。微调大模型需要非常高的电脑配置，比如GPU环境，相当于你在已经预训练好的基础上再对大模型进行一次小的训练。但是不用担心，本篇文章会使用阿里魔塔

国家电网选择DeepSeek，绝非简单“技术采购”，而是一场。