今天分享的是：大模型专题：大模型的本地部署和微调（40页PPT）
报告共计：40页
这份大模型本地部署和微调的PPT核心围绕垂直领域应用展开，指出大模型存在幻觉、时效性不足、专业知识欠缺等问题，可通过RAG和微调解决，二者选择有8大依据，也可结合使用，还介绍了RAG开发的框架与数据分割、搜索等技巧。微调分为Prompt Learning、LoRA、RLHF、全量微调四类，配套Hugging Face PEFT等工具框架，同时给出算力、硬件、软件开发的费用估算方法，以及微调所需数据体量、格式要求。此外，详细讲解了三类微调的常用技巧并附实战案例，最后分析了垂直领域部署失败的八大原因，包括数据质量低、算法选择不当、模型过拟合、预算不足等。
以下为报告节选内容
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