2025年5月28日，深度求索正式发布开源推理模型DeepSeek-R1-0528，在编程能力、复杂推理和长时思考等核心指标上实现重大突破。该模型基于660B参数的MoE架构优化，通过动态路由策略提升推理速度至26token/s，并实现30-60分钟的连续推理能力。在代码生成和数学推理任务中表现优异，接近商业顶级模型水平。采用MIT许可证开源策略，同步发布6个蒸馏版本，显著降低企业应用成本。其创新

在人工智能领域，在有限算力条件下实现高性能模型一直是研究热点。Deepseek 通过一系列创新技术，成功打造出低算力成本高性能的模型，为该领域带来新的突破，下面将详细介绍其实现方式。

克隆仓库创建虚拟环境安装依赖pip install modelscope -U # 国内用户推荐命令行训练（示例）YAML配置文件（以为例）### model### methodstage: sft### train。

本文是大模型面试系列中微调篇的基础知识部分，重点介绍大模型微调技术中的一些常用算法，数据标注方法，微调参数设置等内容，旨在帮助读者快速掌握大模型微调的技术技术。

2025年8月，全球AI技术加速演进，呈现多元化发展态势。OpenAI推出双轨战略，发布推理旗舰GPT-5和非监督学习模型GPT-4.5；谷歌升级Gemini 2.5系列，强化多模态能力；微软测试自研模型MAI-1，寻求技术独立性；Cohere发布企业级翻译模型，强调数据安全。开源社区也取得突破，oLLM库实现低成本长上下文推理。这些进展表明，AI正从通用模型竞争转向多元化生态，推动技术向应用场景

在PyTorch中，可以使用来实现cosine decay with warmup。

在大语言模型蓬勃发展的当下，掌握模型的本地部署与调用技术，对于开发者深入探索模型性能、实现个性化应用至关重要。本文将以QWQ-32B模型为例，详细阐述其部署与调用的全流程，为大家提供一份全面且具有实操性的技术指南。

本文主要介绍了大模型训练过程中的一些训练优化技巧

模型并行显存最优，但通信开销最大；数据并行显存压力大但通信简单；流水线并行适合长模型，需平衡气泡与显存。

通过修改中的generate# 原有代码...# 添加自定义处理逻辑custom_output = process_chunk(chunk) # 自定义处理函数在加载模型时，某些模型可能会依赖于一些自定义的代码逻辑。例如，一些模型使用了特殊的架构或者自定义的前向传播方法，这些代码并不是库中默认支持的。当你使用参数时，vLLM 会允许从远程源加载并执行这些自定义代码。这样就能让 vLLM 顺利加载和