学习总结
课程名称： 极客时间训练营-AI 大模型微调训练营
课程内容：
- 大模型微调技术：课程涵盖了主流的大模型微调技术方法，帮助学员提升 LLM（Large Language Models，大型语言模型）应用性能。
- 实战训练：通过全量微调、模型量化、LORA 微调、QLoRA 微调、私有数据微调、指令微调和分布式训练等多种实战训练，学员可以全面掌握微调核心技能。
- 技术覆盖：课程包括但不限于 BERT 模型的全量微调、GPTQ 和 AWQ 模型量化（基于 OPT）、Whisper-Large-v2 中文语音识别的 LORA 微调、ChatGLM3-6B 的 QLoRA 微调、ChatGLM3 的私有数据微调、LLaMA2-7B 的指令微调等。
- 分布式训练：介绍了如何使用 DeepSpeed ZeRO-2 和 ZeRO-3 进行分布式训练。
硬件要求：
- 需要 NVIDIA 显卡或者 GPU 云服务器，至少 16GB 以上显存，40GB 显存更佳。
学习感想
收获与成长： 通过参加极客时间训练营的 AI 大模型微调训练营，我对大模型微调技术有了更深入的理解和掌握。课程内容全面，涵盖了从基础理论到实战应用的各个方面，使我能够系统地学习并应用这些技术。
实战训练的重要性： 实战训练是课程的一大亮点。通过全量微调、模型量化等实战项目，我不仅掌握了理论知识，更重要的是学会了如何在实际应用中解决问题。这种实践与理论相结合的学习方式极大地提升了我的技能水平。
学习氛围： 班级社群的建立为学员提供了一个良好的学习交流平台。在这里，我能够与其他学员和老师进行互动，分享学习心得，解决学习中遇到的问题。这种互动式学习极大地提升了我的学习效率和兴趣。
硬件需求的挑战： 课程对硬件有一定的要求，需要 NVIDIA 显卡或者 GPU 云服务器。这对于我这样的初学者来说是一个挑战，但也让我意识到高性能硬件在 AI 训练中的重要性。通过这次学习，我学会了如何利用这些资源进行高效的模型训练。
课程服务的便利： 课程提供的全方位学习服务，包括助教答疑和直播答疑，极大地方便了我的学习。特别是直播答疑，能够及时解决我在学习过程中遇到的问题，提升了学习效果。
总结： 总体来说，这次学习经历非常宝贵。通过系统的学习，我不仅提升了自己在 AI 大模型微调方面的技能，还结识了许多志同道合的朋友。我相信这些知识和技能将在我的未来职业生涯中发挥重要作用。
