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本文系统介绍了大模型微调技术及其应用。首先阐述了通用大模型的概念与分类，包括语言、视觉和多模态模型。重点分析了微调的必要性：适应专业领域、提高数据安全性、降低计算成本等。详细比较了微调与RAG等技术的特点，并通过医疗、法律等行业案例说明微调的实际价值。文章深入讲解了全量微调、参数高效微调（PEFT）等多种方法，包括LoRA、Adapter等具体技术。最后介绍了DeepSpeed、LLaMAFact

北京大学和清华大学分别推出DeepSeek系列教程文档，涵盖技术原理、部署方案、应用场景及安全防护等内容。北京大学教程重点介绍DeepSeek模型的MoE架构、GRPO算法等技术优势，以及私有化部署方案；清华大学教程则聚焦大模型安全框架、AI幻觉应对及家庭教育应用。两套教程均提供夸克网盘下载地址，包含5份核心文档，从不同维度解析这一国产开源强推理模型的特点与使用方法，适用于开发者、企业用户及普通学

这个工具中,无论是对话分析数据,还是查找一些VBA代码,或者函数公式,速度和准确性都非常感人,例如下图就是一份2M找有的文件,3W多行的基本对话产生的数据分析.问题是:如果加班不满半个小时不算加班,如果加班时间超过半个小时,不到一个小时算半个小时,如果加班1个小时不到1个半小时,算1个小时,这个怎么做?如果加班不满半个小时不算加班,如果加班时间超过半个小时,不到一个小时算半个小时,如果加班1个小时

虽然 AMD 已将 “amdgpu” 驱动程序贡献到官方 Linux 内核源代码的上游，但该版本较旧，可能无法支持所有 ROCm 功能。为了让您的 Radeon GPU 获得最佳支持，我们建议您从 “Linux® 版 AMD Radeon™ 及 Radeon PRO™ 显卡驱动程序” 安装最新驱动程序。在安装脚本中使用 `OLLAMA_VERSION` 环境变量来安装特定版本的Ollama，包括预

格式，需严格使用预设的标识符分隔不同对话回合。DeepSeek模型的对话模板通常遵循。需根据实际文件调整数据格式。需根据具体模型文档调整。

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随着AI应用的普及，越来越多的开发者需要在本地环境部署智能模型。本文将详细介绍如何在本地机器上部署DeepSeek模型，并提供完整的配置指南和优化建议。通过本文的指导，您已经成功在本地部署了DeepSeek模型。建议定期关注官方GitHub仓库获取最新更新，也欢迎在评论区分享您的部署经验！DeepSeek官方部署文档GitHub示例项目。

通过以上流程，可在10分钟内完成本地部署并实现API调用，满足私有化场景的智能化需求‌12。库，支持文本补全、对话生成等任务‌23。

本文摘要： Java核心知识点摘要：1)面向对象三大特性：封装、继承、多态；2)重载与重写区别；3)ArrayList（动态数组）与HashSet（哈希表）底层结构；4)Spring Bean生命周期四阶段；5)联合索引命中规则与索引下推；6)进程/线程/协程区别；7)Linux六种进程通信方式；8)设计模式六大原则；9)Redis五种基础数据类型及四种扩展类型应用场景；10)SQL与NoSQL特