大模型部署与微调的指导

在处理多模态任务时，利用大模型进行回归结果解释是一个创新的方法。根据您的情况，实验室的算力有限，推荐使用较小的模型，如4B参数的模型，它们相对容易部署且对硬件资源的要求较低。对于代码框架，PyTorch和TensorFlow都是很好的选择，它们提供了丰富的库和工具来帮助您进行模型的部署和微调。至于教程，您可以参考一些在线课程平台，如Coursera、Udemy等，这些平台上有很多关于深度学习和自然语言处理的课程，其中不乏针对大模型部署和微调的教程。此外，GitHub上也有许多开源项目和代码示例，可以帮助您更好地理解和实践大模型的部署和微调。