关键知识
- 按教程在 Linux 环境部署一个开源模型并提供接口服务
- 了解 LoRA 微调的数据准备与训练流程
- 比较 vLLM、Ollama、llama.cpp 等推理方式的适用场景
前置知识
Linux 命令行、Python;需要 GPU 或云算力。 访问说明:仓库在 GitHub,国内访问可能较慢;下载模型权重需要较大的流量与存储空间。
建议练习
选一个参数量最小的模型教程,先参考站内本地推理手册估算它在你的硬件上需要多少显存,再按教程部署,记录加载时间、生成速度和显存占用;没有 GPU 时只做估算并写明假设。
依据与出处
编辑整理,依据已获取的简介或片段。请结合原始资料核对技术细节。
AI 评测实操:用五道固定题比较两版提示词
先写标准答案与拒答条件,再记录正确性、格式和失败;附可运行计分例子,避免只挑一张好结果宣布升级。
打开站内手册 →来源与内容说明
Datawhale · Datawhale
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收录:2026年10月19日
核对原始资料待核验公开版本 1
适用范围:2026-10-09 核对:仓库最近提交 2026-09-12;README 已含 Qwen3.5、GLM-5.2、MiniMax-M3 等新模型。
人工核验:尚无核验记录