湖南
一、Hugging Face核心組件實戰(zhàn)
1.1 Transformers庫架構解析
Hugging Face Transformers庫由三大核心模塊構成：
Tokenizer：將文本轉換為模型可識別的數字張量，支持自動填充（Padding）和截斷（Truncation）
Model：提供預訓練模型的加載接口，支持BERT/GPT/T5等主流架構
Pipeline：封裝文本分類/生成/問答等任務的端到端流程
1.2 模型快速推理技巧
使用混合精度推理加速：
二、工業(yè)級模型部署方案
2.1 ONNX Runtime部署
將PyTorch模型導出為ONNX格式：
部署后推理速度提升2-3倍
2.2 Triton推理服務器
構建Docker鏡像部署服務：
三、數據工程最佳實踐
3.1 數據清洗流水線
3.2 數據增強技術
四、DeepSpeed分布式訓練
4.1 Zero優(yōu)化器配置
4.2 多機訓練啟動命令
五、指令微調(SFT)實戰(zhàn)
5.1 LoRA微調配置
5.2 訓練參數設置
六、模型合并與部署
6.1 權重合并技術
6.2 移動端部署
使用Core ML轉換工具：
七、模型量化實戰(zhàn)
7.1 8bit量化
7.2 GPTQ 4bit量化
八、模型蒸餾指南
8.1 知識蒸餾流程
九、模型評估體系
9.1 生成質量評估
9.2 倫理安全評估
使用HuggingFace的Ethics評估套件：
本文來源：聚客AI學院（https://edu.guangjuke.com/haowen/252.html）
特別聲明：以上內容(如有圖片或視頻亦包括在內)為自媒體平臺“網易號”用戶上傳并發(fā)布，本平臺僅提供信息存儲服務。
Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.
