ms-swift（ModelScope Swift）是阿里云ModelScope联合微软推出的大模型开发工具包，核心定位是低代码、高效、通用原生支持多模态模型（视觉-语言为主），兼容Qwen-VL、LLaVA、MiniCPM-V、BLIP-2等主流多模态模型；内置LoRA/QLoRA/全量微调等策略，针对多模态模型优化显存占用；统一的配置化开发模式，通过YAML文件管理所有训练参数，无需大量代码开

ms-swift（ModelScope Swift）是阿里云ModelScope联合微软推出的大模型开发工具包，核心定位是低代码、高效、通用原生支持多模态模型（视觉-语言为主），兼容Qwen-VL、LLaVA、MiniCPM-V、BLIP-2等主流多模态模型；内置LoRA/QLoRA/全量微调等策略，针对多模态模型优化显存占用；统一的配置化开发模式，通过YAML文件管理所有训练参数，无需大量代码开

LLaMA Factory为量化提供了统一的接口，Ubuntu 22.04环境下可快速实现9种量化方法的落地。快速部署选PTQ/bitsandbytes；精度优先选QAT/AWQ/GPTQ；极致压缩选HQQ；推理速度优先选EETQ；大模型选AQLM；任务适配选OFTQ。量化的核心是平衡“精度、速度、显存”，建议根据实际场景（显存限制、任务精度要求、推理速度需求）选择合适的方法。

LLaMA Factory为量化提供了统一的接口，Ubuntu 22.04环境下可快速实现9种量化方法的落地。快速部署选PTQ/bitsandbytes；精度优先选QAT/AWQ/GPTQ；极致压缩选HQQ；推理速度优先选EETQ；大模型选AQLM；任务适配选OFTQ。量化的核心是平衡“精度、速度、显存”，建议根据实际场景（显存限制、任务精度要求、推理速度需求）选择合适的方法。

阶段核心目标适用场景显存要求通用语言规律学习从头/增量预训练≥16G领域知识适配垂直领域（医疗/法律）≥8GSFT指令-回复映射学习基础功能对齐≥8GRLHF人类偏好对齐高要求的生成质量≥16GDPO简化版偏好对齐快速对齐、低算力场景≥8GKTO偏好+知识对齐事实性要求高的场景≥8G建议优先使用 SFT + DPO 组合（低成本、高效果），垂直领域场景先做 Post-training 再做 SFT

摘要： 本文详细介绍了在Ubuntu 22.04上部署Kubernetes集群并运行vLLM推理框架的完整流程。vLLM凭借PagedAttention和动态批处理技术显著提升GPU推理效率，支持多GPU并行及主流大模型。部署过程涵盖环境准备（NVIDIA驱动、容器运行时）、K8s集群搭建、vLLM容器化部署及优化（GPU调度、模型持久化）。通过K8s的Device Plugin实现GPU资源管理

摘要： 本文详细介绍了在Ubuntu 22.04上部署Kubernetes集群并运行vLLM推理框架的完整流程。vLLM凭借PagedAttention和动态批处理技术显著提升GPU推理效率，支持多GPU并行及主流大模型。部署过程涵盖环境准备（NVIDIA驱动、容器运行时）、K8s集群搭建、vLLM容器化部署及优化（GPU调度、模型持久化）。通过K8s的Device Plugin实现GPU资源管理

本文介绍了一个完全本地化的RAG系统构建方案，基于LangChain框架和A40 48G显卡资源实现。系统采用的技术栈包括Ubuntu 22.04、Conda环境管理、SGLang推理框架、Chroma向量数据库等。详细阐述了环境配置步骤（包括系统更新、Conda安装、Python环境创建）和核心组件安装（LangChain、SGLang、PyTorch等）。文章提供了文档处理模块和向量存储模块的

本文介绍了基于维基百科的知识问答系统架构及实现方案。系统采用模块化设计，包含知识获取（维基百科实时抓取）、文本处理（LangChain）、向量存储（FAISS）、本地推理（vLLM引擎）和Web界面（Streamlit）五大组件。详细说明了Ubuntu 22.04环境下的配置流程，包括Anaconda安装、CUDA 12.4环境配置以及Python依赖包管理。核心代码实现了维基百科内容检索、文本分

作者：吴业亮博客：wuyeliang.blog.csdn.net2. 创建并激活Conda环境3. 安装依赖（匹配V100 CUDA 11.8）二、项目结构三、完整代码实现1. requirements.txt2. config.py（核心配置，需替换模型路径）3. model_wrapper.py（VLLM模型封装）4. langgraph_agent.py（LangGraph评估流程）5. w