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Distilabel DeepSeek-R1/Qwen3-4B 模型蒸馏实战

本文探讨了一条结合 distilabel 与 QLoRA 的前沿技术路径,旨在高效、低成本地构建领域专属大语言模型。distilabel 框架通过其自动化的数据处理流水线,巧妙地利用强力教师模型(DeepSeek-R1)的能力

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vLLM & Ray 分布式推理模型部署

通过 vllm 和 ray 结合,使用 4 台 A10 显卡 部署 qwen2.5 14b 全参数推理模型。实现分布式推理模型部署的方法。解决单机单卡显存不够,模型推理效率低等问题。

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#分布式
DeepSeek-R1-0528 推理模型文件拆解分析

以非人工智能科班,跨界研发人员的视角拆解分析 deepseek r1 的推理模型文件的层次结构,希望能从最小的计算机实体存在的方式认识推理模型为何物?通过直观的认识再去了解大模型相关

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#机器学习
SGLang 实战介绍 (张量并行 / Qwen3 30B MoE 架构部署)

本文主要介绍了 SGLang 的基本特性以及核心概念。然后针对用三个示例,阐述 SGLang 的不同场景的用法。单机,分布式和 MoE 架构的模型部署等

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DeepSpeed-Train 分布式模型训练(小白入门)

DeepSpeed 是一个基于 PyTorch 构建的深度学习优化库。它提供了一系列先进的技术,使得用户能够训练参数量高达数万亿的模型,并显著提升训练和推理的速度与效率。DeepSpeed 的核心目标是让大规模模型训练变得更加普惠和高效。

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#分布式#云原生#机器学习 +1
LangChain RAG 系统实战(Qwen3 Embedding&Reranker)

LangChain 框架,并结合了业界领先的 Qwen3 Embedding 和 Reranker 模型,构建了一个功能完善、性能RAG优异的知识库问答系统

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#RAG
Triton + TensorRT 推理模型部署

Triton Inference Server与TensorRT_LLM 结合实战,提高推理模型服务的吞吐量和效率

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Kubernetes RDMA 概述与实战(大模型场景)

本篇主要介绍了 Kubernetes 使用 rdma 高速网络的介绍和实战。将高性能技术扩展到容器领域

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#kubernetes#容器#云原生
DeepSpeed-Train 分布式模型训练(小白入门)

DeepSpeed 是一个基于 PyTorch 构建的深度学习优化库。它提供了一系列先进的技术,使得用户能够训练参数量高达数万亿的模型,并显著提升训练和推理的速度与效率。DeepSpeed 的核心目标是让大规模模型训练变得更加普惠和高效。

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#分布式#云原生#机器学习 +1
奖励模型POLAR微调教程

复现验证了 POLAR 论文中的设计思路和方法。

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#机器学习
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