本文介绍了Qwen25大模型的微调实战系列，重点讲解了监督微调(SFT)方法。文章详细说明了LLaMAfactory框架的使用步骤，包括项目下载安装、数据格式要求(Alpaca和ShareGPT两种格式)以及配置文件编写。针对SFT微调过程，提供了完整的yaml配置示例和训练命令，并介绍了模型部署方法，包括融合模型部署和adapter动态部署两种方式。该系列后续还将涵盖DPO微调和大模型上线监控等

大模型（LLM, Large Language Model）推理服务的生产环境中，核心监测指标需覆盖 性能、资源、服务质量、成本和稳定性 五大维度。以下是经过工业实践验证的关键指标清单，适用于如 vLLM、TGI、TensorRT-LLM 或自研推理引擎等部署场景。

【代码】大模型相关知识点速查。

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本文介绍了Qwen25大模型的微调实战系列，重点讲解了监督微调(SFT)方法。文章详细说明了LLaMAfactory框架的使用步骤，包括项目下载安装、数据格式要求(Alpaca和ShareGPT两种格式)以及配置文件编写。针对SFT微调过程，提供了完整的yaml配置示例和训练命令，并介绍了模型部署方法，包括融合模型部署和adapter动态部署两种方式。该系列后续还将涵盖DPO微调和大模型上线监控等