Battery Ventures 调查发现,尽管市场低迷,但技术支出保持稳定,甚至增加

杨东杰 2022-10-09 17:37:48

这一发现有点违反直觉,但也许并不令人惊讶。毕竟,云、DevOps 和其他与软件相关的技术可以为当今的组织带来显着的效率——这些效率通常可以帮助公司在通货膨胀的环境中控制成本。我们的 Battery 普通合伙人 Dharmesh Thakker最近就这一趋势撰文指出,Snowflake 和 Elastic 等公共数据公司最近发布的强劲收益报告显示,企业客户急于将本地数据存储迁移到云端以提高生产力并减少不必要的劳动力和资本支出。下一代云、数据、机器学习和其他 B2B 技术还可以帮助企业更好地瞄准客户、增加销售额和增加收入。

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原文链接: https://www.battery.com/blog/battery-ventures-tech-spending-survey_2022/?utm_source=pocket_mylist

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内容概要:本文系统介绍了基于LlamaFactory框架对大语言模型Qwen3-1.7B进行LoRA微调以实现商品十分类任务的完整流程,涵盖环境搭建、数据预处理、模型微调、性能评估与Badcase分析,以及使用vLLM进行推理加速部署的全过程。通过DeepSpeed技术实现训练加速,并结合实际分类效果进行准确率分析,将模型原始准确率从59.6%提升至91.3%,显著优化分类表现。同时针对低召回率类别(如冷藏即饮果汁)开展Badcase分析,定位训练数据不足问题并提出增量训练改进方案。最后通过vLLM部署实现推理性能大幅提升,批处理时间由54秒缩短至22秒。; 适合人群:具备一定深度学习与自然语言处理基础,熟悉Python编程和Linux环境,从事AI算法研发或模型优化工作的工程师及研究人员,尤其适合有大模型微调与部署需求的从业者; 使用场景及目标:①掌握基于LoRA的大模型高效微调方法;②学习如何利用DeepSpeed加速训练过程;③提升分类任务准确率与召回率的调优策略;④实现高性能推理部署与端到端模型优化闭环; 阅读建议:建议结合代码实践操作,重点关注数据构造、参数配置、Badcase分析与推理部署环节,深入理解微调机制与性能瓶颈优化思路,配合日志与评估指标迭代改进模型。

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