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2026最新大模型微调实战全套教程，从模型训练、本地部署到微调实战全流程，七天让你从小白变成大神，全程干货无废话！AI大模型/LLaMA-Factory

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2026-10-23 14:00:24

2026最新大模型微调全套实战教程，依托LLaMA-Factory框架，完整覆盖数据集制作、参数选型、模型训练、本地推理部署、效果调优等全链路。手把手演示微调完整流程，帮你理清LoRA、全参数微调等不同方案的适用场景。零基础也能跟着一步步落地，七天建立大模型微调的实操能力，适合想要入门大模型二次开发、做模型私有化部署的开发者，全程干货无废话。

大模型微调

大模型入门

大模型开发

码士集团-马小小发消息

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1.微调的重要性及微调工具的介绍

08:20

3.LLaMA-Factory开源项目的下载及上传安装

20:55

4.通过webui使用 LLaMA-Factory

10:26

6.模型的下载及拷贝

06:02

7.模型的参数设置

07:57

8.大模型的chat过程介绍

08:56

9.大模型Train过程介绍

30:26

10.大模型的测试

07:22

11.大模型的导出及课程总结

20:23

12.AI大模型学习指南

23:20

13.大模型的就业市场和就业方向

10:40

14.AI大模型的基本概念

08:48

15.DeepSeek-R1本地部署实

08:31

16.提升模型能力的方法：RAG与微调

01:39

17.前端界面工具Anything LLM配置

09:12

18.DeepSeek损失函数分析

01:31

19.DeepSeek蒸馏分析

01:40

20.DeepSeek训练成本优势分析

01:00

21.DeepSeek论文图表解析

04:23

22.大模型微调流程图详解

03:32

23.参数的本质是什么？

05:12

24.Token定义

01:38

25.微调实战代码解析

43:57

26.大语言模型需要多少显

03:35

27.微调的意义使用场景

05:23

28.AI大模型学习路线规划

04:10

29.大模型RAG流程介绍

12:37

30.Embedding模型两大功能介绍

09:14

31.为什么要训练Embedding

04:59

32.Embedding微调的本质变化

06:03

33.国内如何下载模型

18:04

34.基于Lora全量参数微调代码解析

10:50

35.模型训练之前的推理预测

06:57

36.Embedding模型训练代码解析

40:05

37.面试中是否考微调算法

04:04

38.vLLM部署Qwen3命令行解析

01:06

39.大模型横向解析

06:44

40.大模型纵向剖析

13:22

41.什么是大模型的推理？

18:04

42.大模型推理最重要的两个阶段

15:53

43.大模型推理核心问题：显存利用率

15:29

44.Page Attention注意力机制计算方式

24:06

45.大模型推理核心问题：批次处理

05:24

46.Continous Batching技术点讲解

07:45

47.什么是推理引擎？

27:28

48.智普GLM大模型介绍

19:00

49.GLM-4大模型的开发环境介绍

12:44

50.GLM-4大模型的调用方式

19:08

51.使用魔塔社区的Embeddings(一)

14:26

52.使用魔塔社区的Embeddings(二)

09:43

53.自定义Tools(一)

26:01

54.自定义Tools(二)

24:52

55.GLM整合数据库操作

18:25

56.自定义长Chain(链)执行SQL

22:23

57.RAG文件加载器(一)

17:48

58.RAG文件加载器(二)

25:05

59.RAG文本拆分器(一)

21:19

60.RAG文本拆分器(二)

26:06

61.RAG文本拆分器(三)

06:36

63.RAG综合案例和向量数据库

28:04

64.关于AI大模型的选择(必看)

16:50

65.Qwen3大模型私有化部署(一)

21:48

66.Qwen3大模型私有化部署(二)

16:22

69.国内外各种大模型的调用(二)

15:52

70.Deepseek-R1-0528大模型的部署和测试

12:22

71.提示词模板(一)

11:39

72.提示词模板（二）ICL技术

17:32

73.聊天和消息占位符

09:56

74.输出解析和结构化(一)

22:03

75.输出解析和结构化(二)

13:03

76.输出解析和结构化(三)

13:30

77.结构化输出的总结和多模态机器人案例

13:54

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