大模型的部署与微调是实现其实际应用的关键步骤。在部署阶段，大模型通常需要经过优化以适应不同的硬件环境和性能需求。例如，通过模型压缩、量化和分布式计算等技术，可以在保证模型性能的同时降低计算资源的消耗。微调则是针对特定任务或领域对预训练模型进行进一步训练的过程。通过使用领域特定的数据集，微调可以使大模型更好地适应目标任务的特性，从而提升模型的表现。在实际操作中，微调通常需要结合迁移学习和数据增强技术，以确保模型在有限数据下的泛化能力。无论是部署还是微调，都需要综合考虑模型性能、资源消耗和应用场景，以实现最优的解决方案。

我们准备了两段演示视频，分别展示了deepseek-r1-7b模型的部署流程和qwen系列模型的部署与微调全流程。这些视频将帮助您更直观地了解大模型在实际应用中的部署和微调过程。通过观看这些视频，您可以掌握从模型优化到实际应用的关键步骤，从而更好地利用大模型技术解决实际问题。

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