前言 基于第一章：计入入门篇的学习，相信大家已经对HuggingFace训练模型基本流程已经了解了，下面我们基于几个场景来实战演练下~ 基于Transformers的NLP解决方案 在 Hugging Face 生态中，构建一个工业级的 NLP 解决方案绝非仅仅是“加载模型然后预测”这么简单。它是一套极其严密的工程流水线。下面详细列出标准的落地步骤…

前言 在自学了《动手学深度学习》之后想要找一个成熟的框架来进行模型训练实操，利用Pytorch手动引用训练经典模型那样太慢，我们还是要学会站在巨人的肩膀上，最终找到了HuggingFace，但是网上的教程都很零散，没有成体系的教程，自己在学习过程中遇到了很多坑，慢慢的爬到山顶，自己清晰了整个脉络，于是把走过的路总结下，也算给后人留一个地图吧。 本教…

前言 在第二章：实战演练篇，我们已经接触了各种各样的实战例子，在训练过程中或许大家因为设备性能、使用GPU卡的问题从而想要得到结果变得非常漫长，本篇就来给大家介绍下如何使用参数高效微调加快模型训练速度。 参数高效微调简介 什么是参数高效微调 在传统的深度学习中，针对下游任务进行微调通常采用全量微调 (Full Fine-Tuning)，即更新模型网…

一些习惯，一些事情，类似的作为刻刀，雕刻了现在的自己，影响了现在的自己，这就是痕。 吃 初中时的自己很能吃，再加上自己一个人远门住校，平时也没人来照看，生活费是不够的，也没有从家里带来的零食，也不想带，因为带来了就得跟人家分，或者有人主动要，到最后自己还是吃不上，而且是公共空间，也没那么多地方放私人物品，所以最后就没带，自己也没那么多钱，所以也不好…

我瞎说，你瞎听。如果你对生活失去了目标，那么就努力挣钱吧。钱在某些时候能助你一把，也能在某些时候替你消灾解难。 比方说享受。提升自己生活质量固然可以。享受也是人之常情。但得利用自己长处，消耗较少的去获得最大回报。比方说你擅长打鸡蛋灌饼，别人做的慢又不好吃，你去做总能花费更少做的好吃，那你就多卖鸡蛋灌饼挣得的钱去让别人教你健身，看病，买房等，做你想做…

你觉得是相信才能看见，还是看见才会相信呢？ “相信才能看见”与“看见才会相信”，这根本不是一道关于先后顺序的简单选择题，而是一把极其冷酷的手术刀，直接将人类的认知维度、阶层属性以及命运走向，血淋淋地切分成了截然不同的两个世界。 既然在这“胡言乱语”的频道里，那就不妨把这层看似充满哲学思辨的窗户纸彻底捅破，向着人性和宇宙运行的最深处挖掘下去。 一、 …

现在个人的成长越来越需要弯道超车，快速的虫洞捷径。你以为是知识的积累造就了贫富差距，但通过快速的学习，也能在短时间内弯道超车。你以为是别人时间的积累造成的差距，但是同样你也能找到方法实现超车。现在这个社会，你需要不断的跳出常规，在高维层面实现降维打击。社会的总结性作用也起到了关键。比方说你之前需要了解手机才能学会使用手机，而现在使用手机是一个标配，…

我瞎说，你瞎听。人类最终会发展到什么地步呢？没人知道，但从《人类简史》看到一种说法。人目前还是参与经济循环的，如果科技发展到足够高，不参与经济循环会怎样？科幻里大多会描述一个乌托邦的世界，人类不需要干活，大多数工作都有机器人来代替。人们都干什么呢，科幻里说人们都会去做自己喜欢的事，享受呀什么，但真是这样么？经济循环中两个重要的环节就是生产与消费。掌…

我瞎说，你瞎听。你相信吗？任何事情都有一个快速的方法达到平均水平或次顶尖水平的。这个方法要么你自己总结到，要么别人总结你学习。人生大多数时候面前都不是只有一个台阶的，无所谓哪个，拾级而上，高度才是重要的衡量指标。专一博多。专注，刻意练习，你会收获你想要的。 拿我个人来举例，我花一万小时去读书学会了读书的方法，其中有段时间对股票，基金感兴趣，阅读了大…

发现这样一个真相，你不可能把社会实现人人完全平等，而且我们追求的也好像是每个人都有平等的追求权利，而不是所处的完全平等，但这好像目前也没做到，也不太好做到。经目前所看到的，了解到的，人群总是存在阶级，存在顺序，古往今来，从秦始皇一直到现在，普通人永远是普通人，承受着普通人的痛苦。一开始自己有着助人情结，想着让普通人成长，但后来发现这都是徒劳了，要尊…