谁喜欢在模型训练时盯着屏幕？如果想训练大模型，单 GPU 训练往往不够理想。这四种策略能帮到你：

实现代码在此

  • 面向初学者的多 GPU 模型训练指南[3]

  • 扩展 ML 模型训练的实用指南[4] .

#3) 4 种在生产环境中测试 ML 模型的方法[5]

立即用新模型替换旧模型可能是个糟糕的主意。然而，在替换旧模型之前，以下这些方式可以无风险地测试模型：

我们在这里介绍了它们的实现：**5 种必须掌握的线上机器学习模型测试方法（含实现）[6]**。

#4) 优化神经网络训练的15种方法[7]

了解机器学习工程师真正应该做什么——工程化模型，而不仅仅是训练它们。

我们在这里介绍了实现方法：优化神经网络训练的 15 种方法（含实现）[8]。

#5) 10 种机器学习算法的训练与推理时间复杂度[9]

根据你的数据集，判断某个算法是否值得继续推进。

考虑到规模，传统微调对 LLMs 并不奏效。以下是 5 种常见策略：

我们在这里详细介绍了它们：

  • 理解用于优化 LLM 微调的 LoRA 衍生技术[11] .

  • 从零开始实现 LoRA 以微调 LLMs[12].

#7) 40 个最常用方法的 NumPy 速查表[13]

用了多年 NumPy，我可以肯定地说，你在使用 NumPy 时 95% 的时间都会用到这些方法。

数据科学家必须掌握的一些最常见术语。

参考资料

#1) 15 个 Pandas ↔ Polars ↔ SQL ↔ PySpark 对照表: https://blog.dailydoseofds.com/p/15-pandas-polars-sql-pyspark-translations

#2) 4 种多 GPU 训练策略: https://www.dailydoseofds.com/a-beginner-friendly-guide-to-multi-gpu-model-training/

面向初学者的多 GPU 模型训练指南: https://www.dailydoseofds.com/a-beginner-friendly-guide-to-multi-gpu-model-training/

扩展 ML 模型训练的实用指南: https://www.dailydoseofds.com/how-to-scale-model-training/

[5]

#3) 4 种在生产环境中测试 ML 模型的方法: https://www.dailydoseofds.com/5-must-know-ways-to-test-ml-models-in-production-implementation-included

[6]

5 种必须掌握的线上机器学习模型测试方法（含实现）: https://www.dailydoseofds.com/5-must-know-ways-to-test-ml-models-in-production-implementation-included

[7]

#4) 优化神经网络训练的15种方法: https://www.dailydoseofds.com/15-ways-to-optimize-neural-network-training-with-implementation/

[8]

优化神经网络训练的 15 种方法（含实现）: https://www.dailydoseofds.com/15-ways-to-optimize-neural-network-training-with-implementation/

[9]

#5) 10 种机器学习算法的训练与推理时间复杂度: https://blog.dailydoseofds.com/p/training-and-inference-time-complexity-912

[10]

#6) 5 种 LLM 微调技术可视化解析: https://www.dailydoseofds.com/understanding-lora-derived-techniques-for-optimal-llm-fine-tuning/

[11]

理解用于优化 LLM 微调的 LoRA 衍生技术: https://www.dailydoseofds.com/understanding-lora-derived-techniques-for-optimal-llm-fine-tuning/

[12]

从零开始实现 LoRA 以微调 LLMs: https://www.dailydoseofds.com/implementing-lora-from-scratch-for-fine-tuning-llms/

[13]

#7) 40 个最常用方法的 NumPy 速查表: https://blog.dailydoseofds.com/p/a-comprehensive-numpy-cheat-sheet

[14]

#8) 数据科学中最重要的图表: https://blog.dailydoseofds.com/p/most-important-plots-in-data-science

[15]

#9) 数据科学必知术语表: https://blog.dailydoseofds.com/p/the-data-science-glossary-chart

[16]

#10) 10 个回归与分类损失函数: https://blog.dailydoseofds.com/p/10-regression-and-classification

[17]

#11) 数据集中的11种变量类型: https://blog.dailydoseofds.com/p/11-types-of-variables-in-a-dataset

#12) 7 种分类数据编码技术: https://blog.dailydoseofds.com/p/7-categorical-data-encoding-techniques

#13) 20 个最常用的魔术方法: https://blog.dailydoseofds.com/p/20-most-common-magic-methods

#14) 全模型微调 vs. LoRA vs. RAG: https://blog.dailydoseofds.com/p/full-model-fine-tuning-vs-lora-vs

[21]

#15) 迁移学习、微调、多任务学习与联邦学习: https://blog.dailydoseofds.com/p/transfer-learning-fine-tuning-multitask