大模型微调与私有化部署

系统讲解 LLM 微调的完整工程路径，覆盖 SFT、全参数更新、LoRA、QLoRA、数据血缘、聊天模板、防泄漏切分、可复现实验清单、未触碰测试集、产物身份、安全门禁、部署与回滚。通过 Go 数据校验与评测示例，帮助团队区分训练目标、可训练参数和量化策略，避免照搬固定显存、数据量、超参数或质量承诺。

LoRA 微调教程，系统讲解低秩适配原理、rank、alpha、target_modules 与 dropout 参数配置，提供 Hugging Face PEFT 和 QLoRA 训练示例，对比显存占用、全量微调与量化微调差异，并覆盖适配器合并、推理部署、过拟合控制和多任务维护，帮助开发者在目标硬件上评估并定制大语言模型。

RLHF 如何把人类偏好转化为可训练的奖励信号？本文从偏好数据、Bradley-Terry 奖励模型到 PPO 策略优化，系统讲清数据契约、KL 约束、奖励过度优化、标注分歧、离线评测与生产发布门禁，并对比 SFT、DPO、RLAIF 和 RLVR，帮助团队判断何时值得采用 RLHF，避免把高奖励误当成事实正确、安全或通用对齐。

系统讲解大模型量化的生产方法：区分权重、激活与 KV Cache 量化，解释 GPTQ、AWQ、SmoothQuant、bitsandbytes 与 GGUF 的层级和边界；建立模型制品契约、校准数据、运行时与硬件兼容矩阵，并用业务质量、长上下文、工具调用、结构化输出、延迟、吞吐、显存和 Goodput 门禁完成灰度与回滚。

系统讲解 Ollama 的本地模型与云端 API：区分本地无鉴权接口、登录后云模型代理和直连云端 Bearer 鉴权，使用 Modelfile 固化模型配置，以 Go 调用并校验结构化输出，再通过上下文、模型驻留、真实并发、数据流、安全边界与回滚证据判断是否适合生产，并厘清 Ollama、LM Studio 与 vLLM 在本地开发、共享服务和运维治理上的选型边界。

从真实浏览器约束出发设计 WebLLM 应用：运行时检测 WebGPU、固定 MLC 模型制品、启用可选 SRI 完整性校验、治理 Cache API 与 OPFS 生命周期、区分 Web Worker 和 Service Worker、验证 OpenAI 风格接口边界，并通过隐私审查、设备丢失恢复、工作负载评测和显式远端或非 AI 回退建立可上线方案。

系统对比 DPO 与 RLHF 两大大模型对齐技术。覆盖奖励模型、PPO、KL 惩罚、偏好数据、DPO 损失函数、reward hacking、LoRA/QLoRA 结合，以及 IPO、KTO、ORPO 等变体，帮助团队按模型规模、数据量和工程能力选择对齐策略，避免把复杂 RLHF 用在不必要场景。

系统拆解企业级 LLMOps 架构：用不可变行为发布包统一代码、Prompt、模型、检索、工具与策略，通过分层评估、灰度发布、隐私友好观测、事故响应和完整回滚，把大模型应用从原型演进为可审计、可恢复、可持续优化的生产系统，并建立发布证据、责任边界、成本归因、风险门禁与副作用对账机制，避免只管理 Prompt 或只依赖单一 Judge 分数。

系统讲解小语言模型与端侧 AI 的生产评估方法：不以参数量代替设备适配，而是固定模型制品、Tokenizer、量化格式、运行时和设备身份，测量峰值内存、首字延迟、逐字延迟、任务质量、热降频、能耗、离线成功率与云端回退，并通过隐私、许可证、完整性和设备群发布门禁决定本地、混合或云端部署，适合规划移动端、浏览器、车载与工业边缘 AI 的开发和平台团队。

建立可核验的 AI 推理成本模型，统一比较托管 API、自部署与端侧 TCO，覆盖计费账本、GPU 有效利用率、SLO 合格吞吐、小模型路由、缓存、量化、重试、回退与质量门禁。使用可运行的 Python 敏感性模型计算单次验收结果成本，帮助平台团队在相同工作负载、质量、延迟、安全和可靠性契约下完成容量规划、预算评审与迁移决策，避免固定价格表、通用盈亏点和参数量等价误判。

系统对比 Ollama、vLLM 与 llama.cpp 的本地大模型部署边界，覆盖模型与量化契约、并发调度、KV Cache、OpenAI 兼容接口、多 GPU 扩展、可复现基准、TTFT 与 ITL、SLO 合格吞吐、安全隔离、迁移验证和回滚门禁。帮助团队按真实工作负载选择推理运行时，避免用固定吞吐数字、用户数量或单机测试替代生产容量评估。