大参数模型效果好,但成本高、响应慢。针对该问题,可以用大参数模型的输出去微调小参数模型,使其在特定任务中的表现接近大参数模型,这一过程也被称为模型蒸馏。本方案介绍如何通过模型蒸馏提升 Qwen3-0.6B 模型在特定任务的表现(本案例中准确率从14%提升至90%以上)。
本方案将使用 PAI 的 Model Gallery,帮助您零代码、高效快捷地完成开源大模型的微调和部署。
本方案将用到 PAI 的 DSW(Data Science Workshop),其为您提供云端 AI 开发 IDE,对于熟悉 Notebook/VSCode 的开发者,可以快速开始模型的开发和微调。
本方案介绍如何在 GPU 云服务器上,通过 Qwen3-235B-A22B 模型生成的物流填单数据微调 Qwen3-0.6B 模型,增强其特定能力。凭借 GPU 云服务器的高性能并行计算能力,可以加速大模型的微调与推理。