前向传播是数据流动的过程，全连接层和激活函数是构建模型的基础，输出层和任务头决定任务类型，学习率和损失函数驱动训练，反向传播和优化器调整权重，而过拟合是需要避免的陷阱。②、模型架构（任务头+反向传播+）：在预训练模型的基础上，添加任务特定的输出层。①、使用测试集评估模型性能。大模型预训练后，针对不同的下游任务添加的“专用输出层”（后面接不同的任务头来做具体任务，预训练模型通常不包括任务特定的输出层

GPU类型：g5.xlarge（NVIDIA A10G，24GB显存）或p3.2xlarge（V100，16GB显存），根据模型大小调整（如13B模型需g5.2xlarge）CPU≥16核，内存≥64GB（用于加载模型和缓存）可选优化：使用量化工具（如bitsandbytes）将模型从FP32转为4/8位整数（INT4/INT8），降低显存占用（7B模型INT4仅需约6GB显存）编写推理脚本（in

SpringAI整合DeepSeek生成图表

Transformer基于注意力机制的神经网络架构【原始结构是“Encoder-Decoder”（编码器-解码器）】，及其变体【Encoder-only只保留“编码器”（理解输入）， Decoder-only​只保留“解码器”（生成输出）， Encoder-Decoder​编码器（理解输入）+ 解码器（生成输出）】Common Crawl：通过AWS S3或HTTP接口下载（如https://da

若需高性能（如实时对话），可将大模型推理引擎（如vLLM、TGI）封装为Java可调用的SDK（通过JNI或gRPC）；通过HTTP API调用第三方大模型（如OpenAI API、阿里通义千问），或在本地部署开源模型（如LLaMA系列），封装为RESTful服务供Java系统调用。开发模型网关服务（Spring Boot应用），接收Java业务系统请求，转发至第三方API（如OpenAI），处理

高性能、开源的远程过程调用（RPC）框架，由Google开发，基于Protocol Buffers（Protobuf）​ 序列化协议，支持多语言、流式通信、负载均衡。将复杂系统（如大模型推理引擎）的能力，通过标准化接口、工具集、文档封装成易用的软件开发包（SDK），供上层业务系统直接调用。Java提供的跨语言调用接口，允许Java代码与C/C++等“原生代码”直接交互（如调用本地动态库.so/.d

ai:execution://推荐使用：@ConfigurationProperties@Data@Data//其他配置类……略@Service@Autowired自定义业务配置app:payment:new-checkout-enabled: true # 功能开关//使用JSR-303校验配置@Validated@NotBlank@Min(1000)

ORM： 用Python对象操作数据库，无需直接编写SQL。数据库驱动：database.pymodels.py使用Python类定义数据表结构Pydantic模式定义请求/响应数据的序列化和验证crud.pymain.pyDjango ORM 案例models.pyserializers.pyviews.pyadmin.pyFlask + SQLAlchemy 案例config.py显式配置管理

评估目标：评估模型在预训练阶段获得的基本语言能力、知识表示和通用推理能力，确保模型具备良好的基础性能。评估方法：基准测试：使用多个标准基准数据集进行零样本（zero-shot）或少样本（few-shot）评估，例如：困惑度计算：在保留的验证集上计算模型的困惑度（perplexity），以衡量语言建模质量。损失曲线分析：监控训练损失和验证损失曲线，检查过拟合或欠拟合现象。定性分析：手动检查模型在开放

任务类型：是文本生成、对话、代码编写、信息抽取、复杂推理还是多模态理解？性能要求：需要“最好”的效果，还是“足够好”即可？对响应速度（延迟）和吞吐量有何要求？成本预算：是按调用次数付费（API）还是一次性投入（私有化部署）？预算是多少？数据敏感性：处理的数据是否涉及商业秘密、个人隐私？是否需要私有化部署？技术能力：团队是否有能力进行模型的微调、部署和运维？