主流大模型框架对比分析（Ollama、vLLM、SGlang、TensorRT-LLM等）

我们本次训练的主要是LLM模型的自我认识（身份），其数据集格式为下代码语言：txt复制},你可以在程序的data文件夹下找到这个文件如果你需要使用其他数据集，可以根据这个格式进行编辑我们这里创建一个zhongerbing.json文件，用它来进行训练模型的自我认知。

准备好硬件（GPU）、数据；通过各方面的资讯选中你想要微调的基座模型准备好代码：输入数据 + 模型 -> 在GPU上反复训练训练结束以后，得到训练过程中的checkpoint + 一些log信息根据log信息选一些比较有希望的checkpoint在自己的测试集上推理，获得相应的结果分析结果，获得下一轮实验（数据、训练方案的迭代）思路而LLaMA-Factory就是一个很好的负责step。

Claude 5 被封看起来是个突发事件，但背后是一个更大的趋势：AI 正在重新定义人才的价值。网络安全是第一个，接下来每个领域都会这样。顶尖人才的价值会被 AI 放大几百上千倍年薪千万起步，普通人才的价值会被 AI 快速稀释。选择其实很简单：要么成为顶尖的那 1%，要么被替代。参考资料：Anthropic 官方声明：https://www.anthropic.com/news/fable-myt

2026 年，计算机不是 “夕阳专业”，而是未来 3-5 年最有潜力、最稳定、薪资最高的赛道之一。内卷的是低端岗，稀缺的是高端人才；AI 能替代基础工作，但替代不了懂技术、懂行业、会思考的你。志愿填报，选专业就是选未来。如果你的数理基础还可以，愿意踏实学技能，计算机依然是值得冲的选择！不用被 “内卷” 吓到，选对方向、沉下心学，未来一定会给你惊喜！#高考 #填志愿 #计算机专业 #志愿 #人工智能

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的选择应基于。

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