模型训练

读完本文，你可以建立《大模型微调工具怎么选？LoRA、QLoRA与DeepSpeed适配分析》的评估框架，并判断当前更该优先关注哪些能力、架构与取舍。

读完本文，你可以快速把握《大模型分布式训练架构怎么设计？千卡级GPU集群的挑战与方案》的关键问题与落地重点，并判断当前更值得优先推进哪些能力。

读完本文，你可以建立《分布式训练框架怎么选？PyTorch DDP、DeepSpeed、Megatron-LM对比》的评估框架，并判断当前更该优先关注哪些能力、架构与取舍。

读完本文，你可以建立《分布式训练调度策略怎么选？数据并行、模型并行与流水线并行》的评估框架，并判断当前更该优先关注哪些能力、架构与取舍。

AI训练平台怎么搭建，是企业从零散模型实验走向规模化模型研发时必须回答的问题。早期算法团队可以在单机、Notebook 或临时 GPU 环境里完成训练，但当模型数量、训练任务、数据版本和多人协作复杂度不断上升后，单点工具就很难支撑长期生产。本文讨论的是企业级训练平台的搭建路径，重点是先补哪些能力、怎样分阶段建设，而不是单一组件的安装教程。 本文适用范围 本文…

模型推理和模型训练有什么区别，是很多团队开始接触 AI 基础设施时必须先弄清楚的问题。读完本文，你可以快速判断三件事：模型训练和模型推理分别解决什么问题；为什么两者虽然都会用到 GPU，但资源模式、平台重点和指标目标完全不同；如果你的目标是企业级落地，为什么训练平台和推理平台通常不能按同一套思路建设。 写在前面 本文适用范围： 适合正在建设 AI 训练平台、…

MLOps是什么，是很多企业把机器学习从实验阶段推进到真实生产环境时必须回答的问题。读完本文，你可以快速判断三件事：为什么很多模型项目不是卡在训练效果，而是卡在上线和持续迭代；一个完整的 MLOps 体系通常要覆盖哪些流程和平台能力；如果你的目标是企业级落地，为什么数据、模型、部署、监控和治理必须被当成一条完整链路来建设。 写在前面 本文适用范围： 适合正在…