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摘要： 在大模型应用中，RAG（检索增强生成） 是突破预训练数据局限、提升回答准确性与时效性的核心技术。本文结合实操逻辑，从文档处理到工具调用拆解完整流程，同时融入 LLaMA-Factory Online 的产品优势，帮你快速落地高价值 RAG 应用。 *一、文档处理：RAG 落地的基础第一步 核心是将原 阅读全文

摘要： 大模型微调：让AI精准适配行业需求，LLaMA-Factory Online 助力高效落地 在大模型热潮中，“微调（Fine tuning，简称FT，又称‘精调’）”是实现模型行业化落地的核心技术。它是迁移学习领域的关键应用，指在通用大模型基础上，通过特定数据集和方法针对性调整优化，让模型在垂直领域 阅读全文

摘要： RAG技术实战指南：让大模型读懂企业知识，LLaMA-Factory Online 赋能落地* 在AI商业化落地进程中，RAG（检索增强生成）是解决大模型“不懂企业私有知识”的核心技术——它能整合企业文档、数据库、API等私有资源，让模型基于真实数据生成准确回答，是构建可信任AI应用的必经之路。而L 阅读全文

摘要： 在开源大模型百花齐放的时代，选择适配自身需求的模型是第一步，而高效实现模型部署、微调与应用落地，则是发挥模型价值的关键。LLaMA-Factory Online作为一站式大模型实践平台，让优质开源模型的落地门槛大幅降低，助力开发者快速打通“选模型-用模型”全流程。 一、核心选择维度：精准匹配参数规模 阅读全文

摘要： 在人工智能飞速发展的当下，预训练（Pre-Training） 与 微调（Fine-Tuning） 已成为推动AI模型不断进化的关键技术，二者相辅相成，为模型在多样化任务中的出色表现奠定核心基础。而LLaMA-Factory Online的出现，让这两项核心技术的落地门槛大幅降低，成为开发者高效玩转大 阅读全文

摘要： 在大型语言模型（LLM）应用中，RAG（检索增强生成） 与 微调（Fine-Tuning） 是适配特定任务的两大核心优化方案。而LLaMA-Factory Online作为一站式大模型实践平台，不仅完美兼容两种技术路径，更通过轻量化工具链降低落地门槛，让开发者轻松驾驭LLM优化全流程。 一、核心技术 阅读全文

摘要： 高质量数据集是AI模型训练的“优质食材”，更是驱动人工智能系统构建、训练、部署与进化的基础性资源，其质量直接决定模型的性能上限。而 LLaMA-Factory Online 作为一站式AI训练平台，能完美适配各类高质量数据集的处理与模型训练需求，让数据价值高效转化！ 一、数据集的核心定义与价值 数据 阅读全文

摘要： 想让大模型精准适配业务场景？选对工具+踩准关键步骤才是关键！LLaMA-Factory 作为简单易用、高效的大模型训练与微调平台，无需编写代码就能在本地完成上百种预训练模型微调，线上版本 LLaMA-Factory Online 更能突破本地硬件限制，一键开启高效微调，立即注册体验： 📌 核心摘要 阅读全文

摘要： 还在为大模型微调的高显存需求发愁？LLaMA-Factory Online 一站式解决方案来帮你！无需复杂配置，即可轻松集成LoRA、QLoRA、混合精度训练等核心优化技术，让7B、13B甚至更大模型在普通硬件上高效微调，即刻解锁轻量化落地体验，注册链接： 📌 核心痛点与优化目标 •核心痛点：全参 阅读全文

摘要： 微调是迁移学习的关键技术，核心是在大规模预训练模型基础上，用少量特定任务数据集进行额外训练，适配定制化需求，如同让“读万卷书”的通用模型通过“专业典籍”快速成为领域专家。 一、核心流程 1.选预训练模型：选择在ImageNet、COCO、WikiText等海量数据上训练的强模型（如YOLO、ResN 阅读全文