这是 《Flutter 工程化框架选择》 系列的第四篇 ，就像之前说的，这个系列只是单纯告诉你，创建一个 Flutter 工程，或者说搭建一个 Flutter 工程脚手架，应该如何快速选择适合自己的功能模块，可以说这是一个指引系列，所以比较适合新手同学。在 Flutter 里进行混合开发一直都是“痛点”，其中最主要的原因就是：Flutter 有自己独立的渲染引擎，因为 Flutter 控件渲染脱离

本文将详细梳理从零开始训练大语言模型的全过程，包括预训练阶段、指令微调、奖励模型和 强化学习的实现方式。

大语言模型的预训练：基本概念原理、神经网络的语言模型、Transformer模型原理详解、Bert模型原理介绍

我们都知道大模型训练需要提供数据，企业常见的数据有网页、Word、PDF 等文档数据，那么能否直接把 Word、PDF 和网页直接给大模型训练呢？答案是否定的，因为这些文档格式不统一、内容分散且未经处理，难以直接用于训练，那么大模型训练需要的数据到底长什么样？

本文详细介绍了如何构建智能体，自动将Excel、Word、PDF等文档转换为可视化报表。通过工作流搭建，包括读取文档内容、提取表格数据、利用DeepSeek大模型生成交互式图表等步骤，实现数据可视化。文章提供了在扣子平台上注册、发布和使用该智能体的完整教程，帮助财务和运营人员快速处理报表数据，大幅提高工作效率，解决月底年底报表制作的痛点。

LangChain 是一个为各种大型语言模型应用提供通用接口的框架，旨在简化应用程序的开发流程。通过 LangChain，开发者可以轻松构建如图所示的 RAG（Retrieval-Augmented Generation）应用。在这里插入图片描述。

如何利用计算中心成千上百的AI加速芯片的集群，训练参数量超过百亿的大规模模型？并行计算是一种行之有效的方法，除了分布式并行计算相关的技术之外，其实在训练大模型的过程还会融合更多的技术，如新的算法模型架构和内存/计算优化技术等。

学习训练大模型需要深度学习知识、计算资源、实践经验和一定的方法。以下是学习训练大模型的一般步骤

DeepSeek 的诞生源于对传统数据处理技术的挑战和创新需求。随着数据量的爆炸式增长和数据类型的日益复杂，传统的数据处理方法在处理效率、准确性和灵活性方面逐渐显得力不从心。DeepSeek 应运而生，它融合了深度学习、机器学习和大数据处理等先进技术，旨在提供一种更加智能、高效的数据处理解决方案。

运行之后如下图，会启动一个容器，用一大串字母表示，该字母是Docker 为该容器分配一个唯一的 ID，这个 ID 主要用于在 Docker 系统中管理容器。截至目前大模型已经超过200个，在大模型纵横的时代，不仅大模型技术越来越卷，就连大模型相关的岗位和面试也开始越来越卷了。想要学习一门新技术，你最先应该开始看的就是学习路线图，而下方这张超详细的学习路线图，按照这个路线进行学习，学完成为一名。光学