ChatGPT编写量化代码 量化代码分为

本文目录一览：

• 1、实操用Langchain,vLLM,FastAPI构建一个自托管的Qwen-7B-Chat
• 2、通俗解读大模型微调Fine-Tuning
• 3、常见的量化平台有哪些?
• 4、InsTag开放式标签集,量化SFT数据集的多样性和复杂性
• 5、太通透了!大模型训练和推理优化技术最全汇总!

实操用Langchain,vLLM,FastAPI构建一个自托管的Qwen-7B-Chat

部署模型并使用FastAPI启动Web服务，处理请求并生成LLM响应。API在端口5001上运行，确保离线推理过程已经完成，无需重复下载模型。借助Langchain增加知识库功能，通过FAISS库构建向量数据库，并利用embedding模型将知识转换为向量形式。导入知识后，将向量数据库集成到代码中，引导LLM考虑背景知识。

要实操构建一个自托管的微调模型LLama38B，利用unsloth、vLLM、FastAPI、Open webUI，可以按照以下步骤进行： 选择合适的GPU 推荐配置：选择A100 80G PCIe实例，以确保在推理中获得更好的准确性和更高的吞吐量。

通俗解读大模型微调Fine-Tuning

大模型微调FineTuning是一种有效的技术，可以使预训练的大模型更好地适应特定任务或领域。通过选择合适的微调策略，可以在保证模型性能的同时，降低训练成本和避免灾难性遗忘。在实际应用中，可以根据具体需求选择合适的微调方案。

大模型微调是一种针对预训练大模型的优化技术，旨在通过调整模型参数，使其在特定任务或领域上表现更佳。以下是通俗解读： 微调的核心目的： 避免高昂训练成本：预训练大模型已经在大规模数据集上进行了训练，微调可以在此基础上进行小范围调整，无需从头开始训练。

大模型微调方法的通俗解读如下： LoRA方法： 核心思想：基于模型的内在低秩特性，通过增加旁路矩阵来模拟全参数微调。 优点：实现轻量级的微调方案，适用于大规模预训练模型的下游任务，减少了计算和存储资源的需求。

我们深入浅出地理解大模型微调(Fine Tuning)技术，以揭示其背后的原理和应用价值。在AI时代，预训练大模型如同基础设施一般，对大多数用户而言，掌握如何高效利用大模型的技术尤为重要。

Transformer模型能够快速适应多种下游任务，通过在预训练模型中添加适配器或残差块，进行高效的参数微调，实现对特定任务的精准学习。综上所述，模型微调Finetuning是神经网络算法中一项强大而灵活的技术，它通过利用预训练模型的知识，降低了资源消耗，提高了学习效率，为解决各类复杂问题提供了有力支持。

微调（fine-tuning）是深度学习领域中的一种策略，主要用于在已有模型的基础上，针对特定任务进行进一步优化。预训练模型，即经过大规模数据集训练的模型，通过微调可以使其在特定任务上达到更好的性能。

常见的量化平台有哪些?

市面上常见的量化平台主要包括以下几个：聚宽平台 特点：提供详尽文档，确保数据准确；无需客户端，回测效率高；具备实时模拟交易功能。不足：目前无法进行实盘操作；存在回测时间限制。Ptrade平台 特点：拥有详尽文档；策略在云端运行。不足：实盘机会有限；回测速度相对较慢；不开源。

国内常见的量化交易平台主要有以下几个：聚宽JoinQuant：特点：提供丰富的数据支持，包括股市Level数据、财务数据等。功能：研究平台以IPython Notebook为基础，支持Python2和3，提供强大的API接口和回测功能。适用人群：适合初学者和需要全面数据支持的量化交易者。

国内常见的量化交易平台主要有以下几个：聚宽JoinQuant：提供丰富的股票、基金、期货和宏观经济数据，支持Tick级数据和Python接口。功能全面，支持多品种的回测和模拟交易，实盘交易涵盖多种金融产品。社区活跃，学习资源丰富，适合新手入门。

常见的量化交易平台主要包括以下几类：国内平台：迅投QMT：功能：集行情显示、策略研究等功能于一体。编程支持：支持Python和VBA编程，方便用户根据需求进行策略开发。恒生PTrade：目标用户：专为高净值投资者和机构设计。金融产品支持：支持多种金融产品，满足多样化的投资需求。

高频交易：支持量化和高频交易。数据分析：提供多语言支持和强大的数据分析及图表功能，适合专业投资者。天勤量化（TqSdk）：全面功能：适合有编程基础的投资者，提供全面的功能和丰富的技术分析工具。易盛极智量化：策略开发：适合有编程经验的投资者，提供策略开发和交易执行功能。

InsTag开放式标签集,量化SFT数据集的多样性和复杂性

1、数据处理涉及人机协作打标和自动数据合成。人机协作阶段通过InsTag生成标签，人工筛选和改进，利用Self-Evolution进行数据生成，同时也包含人工标注。自动合成中，如Rejection Sampling和Execution Feedback用于筛选和验证数据，确保数据质量和任务相关性。

太通透了!大模型训练和推理优化技术最全汇总!

1、关键内容：DeepSpeed的ZeRO技术能够减少单卡的内存负担，通过数据并行和零冗余优化模型存储，提高训练效率。Torch FSDP + CPU Offloading：关键内容：FSDP可以优化内存使用，而CPU Offloading技术则能够动态地在GPU和CPU之间转移参数，以减轻GPU的负载。

2、DeepSpeed分布式训练： ZeRO技术减少单卡内存负担，通过数据并行和零冗余优化模型存储。Torch FSDP + CPU Offloading： FSDP优化内存使用，CPU offload动态地在GPU和CPU间转移参数。3D并行： 除数据并行外，模型并行和流水线并行也是优化手段。

3、- **模型训练**：微调框架SWIFT已支持Qwen5全系列模型的微调和推理，以自我认知任务为例给出千问5-7b-chat模型的训练参数配置。- **训练参数配置**：ms-bench数据集、Loss收敛情况、训练的显存使用情况。- **训练后推理效果**：提供脚本进行推理。

4、)程式性现代设计方法研究设计的全过程，要求设计者从产品规划、方案设计、技术设计、施工设计到试验、试制进行全面考虑，按步骤有计划地进行设计。强调设计、生产与销售一体化。