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馮張馳LLaMAFactory核心開發(fā)者LLaMAFactory核心開發(fā)者，北京航空航天大學碩士。在ACMMM、KDD等國網(wǎng)絡(luò)大會等頂級學術(shù)會議發(fā)表主題演講。演講主題：LLaMAFactory多模態(tài)LLM高效微調(diào)原理與實踐 馮張馳LLaMA-Factory核心開發(fā)者錄1.多模態(tài)大模型簡介錄2.LLaMA-Factory整體介紹3.高效微調(diào)算法4.多模態(tài)統(tǒng)一架構(gòu)5.多模態(tài)應(yīng)用案例6.多模態(tài)大模型展望多模態(tài)大模型簡介多模態(tài)大模型演變-縱向擴展多模態(tài)大模型演變-縱向擴展多模態(tài)大模型演變-縱向擴展多模態(tài)大模型演變-縱向擴展多模態(tài)大模型演變-縱向擴展需要高效微調(diào)算法降低訓(xùn)練成本多模態(tài)大模型演變-橫向擴展多模態(tài)大模型演變-橫向擴展多模態(tài)大模型演變-橫向擴展多模態(tài)大模型演變-橫向擴展多模態(tài)大模型演變-橫向擴展需要多模態(tài)統(tǒng)一架構(gòu)降低適配成本Qwen2.5-Omni:全模態(tài)理解LLaMA-Factory整體介紹LLaMA-Factory特性一覽LLaMA-Factory升級之路LLaMA-Factory社區(qū)支持LLaMA-Board功能介紹使用LLaMA-Factory零代碼微調(diào)百種大模型訓(xùn)練推理一站式服務(wù)使用vLLM加速DeepSeekR1推理高效微調(diào)算法高效微調(diào)算法微調(diào)方法全覆蓋初始顯存分析多場景顯存管理優(yōu)化后顯存分析Transformer算子加速長文本訓(xùn)練性能?Llama38B全參微調(diào)樣本最大長度：4k->32k?Llama38BLoRA微調(diào)樣本最大長度：8k->64k硬件利用效率?Llama38B全參微調(diào)硬件利用率：33%->58%?Llama38BLoRA微調(diào)硬件利用率：39%->65%多模態(tài)統(tǒng)一架構(gòu)多模態(tài)統(tǒng)一架構(gòu)新模型架構(gòu)Day0適配多模態(tài)模型支持多模態(tài)混合推理多模態(tài)應(yīng)用案例多模態(tài)應(yīng)用案例多模態(tài)旅游助手多模態(tài)旅游助手多模態(tài)旅游助手多模態(tài)旅游助手Virgo:多模態(tài)思考助手Virgo:多模態(tài)思考助手Virgo:多模態(tài)思考助手多模態(tài)大模型展望EasyR1:多模態(tài)強化學習框架EasyR1:多模態(tài)強化學習框架GitHub:/Osilly/Vision-R1

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