大模型玩家七七 -
大模型成本刺客退散！1/3算力跑出同等效果的秘訣
大模型成本刺客退散！1/3算力跑出同等效果的秘訣
破解算力成本難題，1/3 算力實現同等效果
大家好，我是七七！前陣子幫一個創業團隊做大模型落地諮詢，他們吐槽最狠的就是算力成本——微調一個7B模型，用雲GPU跑一次要花800塊，推理時高併發場景每月算力賬單超2萬，本來小團隊預算就緊，硬生生被算力拖慢了項目進度。
其實這是很多人和企業的共同痛點：做大模型微調與推理，要麼盲目堆硬件、拉滿參數，導致算
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微調 + RAG 組合方案：1+1＞2 的大模型應用技巧
微調 + RAG 組合方案：1+1＞2 的大模型應用技巧
微調 + RAG 互補發力，解鎖大模型 1+1＞2 效果
大家好，我是七七！上個月幫一家連鎖藥店做智能客服項目，一開始踩了個大坑：只用微調，模型對最新的醫保政策一問三不知；只用RAG，模型又看不懂專業的醫學術語，回答總是驢唇不對馬嘴。後來我把微調與RAG結合起來，先用行業數據微調模型讓它“懂醫學”，再用RAG掛載實時醫保知識庫讓它“知政策
後端
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大模型從“瞎聊”到“幹活”：指令微調核心邏輯全拆解
大模型從“瞎聊”到“幹活”：指令微調核心邏輯全拆解
指令微調破局，讓大模型從 “瞎聊” 變 “能幹”
大家好，我是七七！剛入門大模型時，我總被一個問題困擾：明明Llama 2、Qwen這些模型能聊天説地，可一讓它幹具體活就掉鏈子——讓它寫電商文案，通篇空話套話；讓它整理會議紀要，邏輯混亂漏重點；讓它做客服話術，答非所問不專業。
後來才明白，預訓練大模型就像“剛識字的小孩”，只會基礎的語言表達，卻
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企業大模型微調別亂花錢！從ROI看值不值（附測算工具）
企業大模型微調別亂花錢！從ROI看值不值（附測算工具）
企業微調避坑：以 ROI 為核心把控成本
大家好，我是七七！上個月幫朋友的電商公司做技術諮詢，他們老闆一拍腦袋要花20萬買GPU服務器，給大模型做微調，説“別人都調，我們也得跟上”。我幫他們算完賬發現：他們的客服對話任務用現成的Qwen 7B加提示詞就能達標，微調後轉化率提升不到2%，投入產出比直接倒掛，最後硬生生把項目攔了下來。
其實這是
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5 分鐘搞懂開源大模型選型核心維度，16G顯卡也能選對
5 分鐘搞懂開源大模型選型核心維度，16G顯卡也能選對
快速拿捏開源大模型選型，關鍵維度一文説清
大家好，我是七七！剛入門大模型的時候，我踩過最蠢的坑就是“盲目跟風選模型”——當時看到朋友圈都在曬Llama 2 70B，腦子一熱就下載了，結果16G顯卡直接OOM（顯存溢出），折騰了整整一天，最後發現自己只是想做個簡單的中文情感分析，根本用不上70B模型。
後來跟身邊的技術大佬聊才明白：開源大模型
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16G顯卡也能調大模型？先搞懂顯存消耗的3大核心原因
16G顯卡也能調大模型？先搞懂顯存消耗的3大核心原因
（一）引言：為什麼顯存是大模型微調的“攔路虎”？
大家好，我是七七，看到經常有網友：“博主，我用16G顯卡微調7B模型，一跑就報OOM（顯存溢出），是不是必須換24G以上的卡？”“同樣是微調13B模型，為什麼別人單卡能跑，我卻要多卡並行？”
其實在大模型微調場景裏，顯存不足是最常見的“踩坑點”，尤其是中小開發者、學生黨和個人研究者，手
後端
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告別盲目試錯！大模型微調核心參數的“油門、檔位與里程
告別盲目試錯！大模型微調核心參數的“油門、檔位與里程
（一）引言：參數沒調對，微調全白費
大家好，我是七七！剛入門大模型微調時，我踩過最致命的坑就是“瞎調參數”——拿着7B模型，隨便設個學習率、batch_size就跑訓練，結果要麼模型不收斂（損失一動不動），要麼顯存直接炸了，折騰兩三天都沒調出正經效果。
後來跟身邊的技術大佬請教才明白：大模型微調的核心不是“跑通代碼”，而是“調好參數”。
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微調完怎麼判斷好不好？大模型效果評估入門指南（附代碼）
微調完怎麼判斷好不好？大模型效果評估入門指南（附代碼）
（一）引言：微調評估不是“算個數”，是模型落地的關鍵一步
大家好，我是七七！每天都能看到一堆新手提問，核心就一個：“博主，我把7B模型微調完了，準確率82%，這效果算合格嗎？”“生成任務怎麼判斷模型調得好不好，總不能憑感覺吧？”
其實這也是我剛入門時踩過的坑——當時對着微調完的模型，只知道算個準確率就交差，結果落地到業務場景才發現，要
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