AI 演算法工程師如何開發一個 AI 專案

【大模型工程开发】AI算法项目开发参考流程与案例

影片旨在澄清外界對 AI 演算法工程師的誤解,並介紹了 AI 專案開發的實際情況和所需技能,強調了演算法工程師在專案中除了模型開發,也需要具備工程開發能力,並能根據專案需求靈活調整開發策略。

  • 國外網站上常見兩種職位:
    • 數據科學家 (Data Scientist): 專注於演算法開發,目標是提高模型準確度和效率,並降低資源開銷。他們會參與數據競賽,優化模型,進行數據清洗等工作。
    • AI 工程師 (AI Engineer/Machine Learning Engineer): 專注於 AI 應用開發,將已開發好的模型部署成實際可用的應用。例如,將模型部署成 API 服務,並考慮模型工程化、服務穩定性、並發處理、模型可視化以及在嵌入式系統或效能不佳的機器上優化等問題。
  • 影片中也提到,還有一類頂尖的演算法工程師,他們會提出新的演算法或模型架構。

本片的 GitHub 方案


正確的 LLM 微調數據處理方法

【LLM大模型】如何整理训练数据以及微调优化建议

這部影片主要探討了大型語言模型(LLM)微調數據的整理方法,並針對微調優化提出了實用建議,核心問題包含:

  1. 微調數據集的形式: 應該如何整理微調數據集?
  2. AI 輔助數據整理: 是否能利用 AI 協助整理數據?
  3. 微調效果不佳的原因: 為什麼微調後模型效果不明顯?
  4. 業務場景數據來源: 實際業務中,微調所需的數據從何而來?

影片內容重點

  • 基礎知識科普: 影片首先簡要介紹了大型語言模型的基礎概念,例如自迴歸模型和指令微調等。
  • 數據格式探討: 深入討論了數據格式的重要性,並介紹了 llama factory 框架支持的兩種主要數據格式:Pack 和 saregpt。同時說明如何根據不同的微調任務(如指令微調、預訓練、Function Calling 等)選擇合適的數據格式。
  • 微調優化建議: 分享了多項優化微調效果的建議,包括:
    • 清晰定義任務目標
    • 確保數據質量與多樣性
    • 增加額外信息以豐富數據
    • 靈活調整訓練策略
  • 業務場景數據獲取: 探討了在實際業務場景中,如何獲取和標註微調數據,並強調了數據質量對模型性能的關鍵影響。建議觀眾在開始微調前,務必明確任務目標,並仔細整理和清洗數據。

總體而言,這部影片內容豐富且深入淺出,對於希望了解大型語言模型微調數據整理和優化方法的觀眾來說,具有相當高的參考價值。


DeepSeek-R1 深度學習模型的線上教學

涵蓋 DeepSeek-R1及其衍生模型(例如R10、R1Z)的全面介紹,包含安裝設定、效能基準測試(與OpenAI模型相比),以及各種硬體環境下的除錯和最佳化方法。課程重點在於如何有效利用 DeepSeek-R1 進行文本生成和圖像處理等 AI 任務,並強調模型優化和降低運算成本的重要性,同時展望了AI模型未來的發展趨勢。

DeepSeek-R1 Crash Course

DSPy 編程語言模型框架

DSPy,一個用於編程而非用 Prompt 的大型語言模型 (LLM) 框架。DSPy 讓使用者能以模組化方式快速建構 AI 系統,並提供演算法來優化提示和權重。它著重於使用 Python 程式碼來取代提示詞(Prompt),讓 LLM 產生高品質的輸出。其目標是提供一個強大且易用的 LLM 程式設計框架。 

Stop Prompt Engineering! Program Your LLMs with DSPy

Ollama 結構化的輸出方案

「structured-outputs」,主要展示如何利用 OpenAI 和 Ollama 這兩個大型語言模型平台,以結構化的輸出方式驗證數獨遊戲的有效性。程式碼包含一個測試架構,示範如何使用不同的模型(例如 OpenAI 的 gpt-4o-mini 和 Ollama 的 phi4)以及相應的執行指令。專案目前只有 Python 程式碼,並有簡潔的 README 檔說明使用方法,但缺乏更詳細的專案描述和資源連結,星星數和關注度也都很低。 核心目的在於展示結構化輸出的應用,並提供 OpenAI 和 Ollama 的實作範例。

Ollama Structured Outputs with Phi4 is KILLER - Get Started NOW!!

Comfy-WaveSpeed 高速圖像生成

Comfy-WaveSpeed 目標是為 ComfyUI 圖像生成工具提供全面、靈活且快速的推論優化方案。核心功能包含動態快取機制(First Block Cache),能透過重用先前計算結果來加速運算,以及增強版的 torch.compile,用以提升模型編譯效率。 專案目前仍在開發中(WIP),支援多種模型,例如 FLUX 和 LTXV,並提供使用教學和示範工作流程。 整體而言,Comfy-WaveSpeed 旨在提升 ComfyUI 的圖像生成速度,同時盡可能維持圖像品質。

以下影片是提升 ComfyUI 效能的教學,重點在於加速 AI 影像與影片生成的流程。教學內容涵蓋 Comfy WaveSpeed 的安裝設定、PyTorch 和 CUDA 的記憶體優化技巧、GGUF量化和模型快取的步驟指南,以及使用 Hunyuan Videos 和 Flux 展示效能提升的實例。 其目標在於幫助使用者解決 AI 生成任務中常見的漫長生成時間和記憶體瓶頸問題,並透過 Purge VRAM 等方法確保系統穩定運行。

ComfyUI WaveSpeed Hunyuan Video - Optimize for Any Local AI Video Generate!

90分鐘看明白人工智能和神經網絡

【漫士科普】90分鐘深度!一口氣看明白人工智能和神經網絡的講稿節目,由一位清華大學姚班人工智能博士生「漫士」主講。影片以淺顯易懂的方式,從 1956 年的達特茅斯會議——人工智能的起源——開始,循序漸進地解釋人工智能、機器學習和神經網絡的基本原理和發展脈絡。講稿涵蓋了三大 AI 流派:符號主義、聯結主義和機器學習,並深入淺出地闡述了感知機、多層感知機、卷積神經網絡、殘差網絡和 Transformer 等模型的演進,以及梯度下降和反向傳播算法在訓練神經網絡中的核心作用。 最後,影片探討了人工智能的泛化能力、局限性以及對就業市場的潛在影響,並鼓勵觀眾積極學習,適應AI時代的變化。 總體而言,這段文字旨在普及人工智能相關知識,幫助零基礎觀眾理解這項前沿技術的來龍去脈。

【漫士科普】90分钟深度!一口气看明白人工智能和神经网络#人工智能 #神经网络




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