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引言 在深度学习领域,大模型微调是一个常见任务,可是,在实际操作中,咱们常常会遇到内存、计算资源限制难题,如何有效地应对这一挑战,变成当下研究重点方向,本文旨在探讨大模型微调时如何应对内存、计算资源限制,并供应实用主张。
引言 伴随深度学习技术飞速发展,大模型应用越来越广泛,可是,在实行大模型微调时,往往会遇到内存、计算资源限制难题,本文将探讨如何在面对这些挑战时采取有效策略,以确保大模型微调过程顺利实行。