例如，网页1提到的基础知识问题，如主流模型体系、预训练和微调的区别，这些都是基础问题。用户提供的搜索结果有多个，比如网页1提到了大模型的基础知识、训练过程、应用和挑战，还有一些面试题，这可能涉及一些常见问题。考虑到用户要求的是100个问题，但可能搜索结果中的信息不足以覆盖这么多，我需要尽量整合各个网页的内容，确保问题涵盖基础概念、模型架构、训练过程、应用场景、工具使用、项目开发流程、常见问题解决等

* 作家普鲁斯特曾说：“真正的发现之旅，不在于寻找新的风景，而在于拥有新的眼睛。这种适应性本是进化优势（让我们追求更多），却也让我们**忽视当下拥有的价值**。进化心理学发现：**人对损失的敏感度远高于获得**。现代社会推崇效率与即时反馈（刷短视频、点外卖），导致我们**对需要长期投入的事物（如关系、健康）缺乏耐心**。**人生的智慧常常以遗憾为学费，但毕业证上刻下的，是下一次失去前更深的拥抱。*

虽然它是一个Web框架，但结合机器学习模型，可以快速创建API来提供模型服务，类似于Web应用中的后端开发。: 这是一个流行的开源库，提供了许多预训练的大模型，便于进行微调和部署。: 这两个框架是构建深度学习模型的基础，广泛应用于研究和生产环境。如果你对特定功能或者使用场景有更多的需求，可以告诉我，我可以提供更相关的建议！: 另一个轻量级Web框架，可以与机器学习模型结合使用，简化模型的部署过程。

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Docker是容器的基础，适合管理单个容器的生命周期。则是一个更高层次的工具，擅长管理多个服务的组合。在开发和测试阶段，特别是复杂的微服务架构中，Docker Compose 提供了便捷的解决方案。如果你还有其他具体的问题或者需要更深刻的解释，随时问我！

将绝对路径修改为相对路径或者将相对路径修改为绝对路径，尝试一下。

特性通信图时序图重点对象间结构关系与消息顺序消息按时间顺序排列布局对象自由布局，消息沿连接线标注对象垂直排列，消息水平箭头顺序表示数字编号（1, 1.1, 2）垂直位置（从上到下）控制结构依赖文本标注使用组合片段（loop、alt等）通过以上步骤，可系统地将通信图转换为时序图，确保交互逻辑的准确性和可读性。

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