ID:400900

Bacchus 身份已认证

python

  • 公司信息:
  • 中电科技
  • 工作经验:
  • 1年
  • 兼职日薪:
  • 600元/8小时
  • 兼职时间:
  • 周六
  • 周日
  • 可工作日远程
  • 所在区域:
  • 天津
  • 全区

技术能力

{
"语言和框架": ["Python", "PyTorch"],
"大语言模型预训练": ["Transformer", "NLP", "梯度累计", "混合精度训练", "超参数调优", "FlashAttention", "CUDA"],
"AI应用": ["LangChain", "LangGraph", "向量数据库", "RAG", "MCP", "AI Agent"],
"LLM微调和评估": ["LoRA", "HellaSwag"],
"操作系统和部署": ["Linux", "Docker"],
"个人情况": [ "身体健康", "思路清晰","这么多年过去了依然热爱编程" ]
}

项目经验

项目一:pet-healthy-life
基于langchain,langgraph,向量数据库weaviate,目前实现了以下功能:
● 文字嵌入向量数据库,可进行相似度检索
● 图片嵌入向量数据库,可进行相似度检索
● 智能问答,提高大语言模型回复的准确度
● 智能体,主要包括:执行“生成查询或回复”操作,并判断是否需要调用检索工具;使用“工具条件”进行下一步的路由,如果“生成查询或回复”返回了工具调用列表,则调用检索工具来获取信息,否则,直接回复给用户;对检索到的文档内容进行相关性评分,然后进行下一步的路由,如果不相关,则使用“重写问题”功能重新编写问题,然后再次调用“生成查询或回复”操作,如果相关,则继续执行“生成答案”操作,并使用检索到的文档上下文通过“工具消息”生成最终回复。
● 多智能体,由一个supervisor agent进行协调。监督agent,控制所有的通信流程和任务分配,并根据当前的环境和任务要求来决定调用哪个agent。

项目二:复现GPT-2 (124M参数)​​+FP8混合精度训练
● 基于Transformer架构
● 训练数据是HuggingFaceFW/fineweb-edu中的sample-10BT
● GPU租用的是智星云,GeForce RTX 4090 (24G),系统Ubuntu,单机4卡
● 相关版本如下:CUDA Version: 12.4, Driver Version: 550.127.05, torch 2.5.0, triton 3.1.0

项目三:进出口贸易
● 服务于进出口贸易各环节的业务需求。
● 包括数据采集,整理和分析等。
● 基于LangChain,向量数据库Weaviate,大语言模型ChatGPT等搭建知识库,知识图谱等。根据业务需求进行混合检索(向量+标量过滤),基于客户的基础属性和行为,构建用户画像,分析购买路径,进行情感与需求挖掘。

案例展示

  • pet-healthy-life

    pet-healthy-life

    独立完成,基于langchain,langgraph,向量数据库weaviate,目前实现了以下功能: ● 文字嵌入向量数据库,可进行相似度检索 ● 图片嵌入向量数据库,可进行相似度检索 ● 智能问答,提高大语言模型回复的准确度 ● 智能体,主要包括:执行“生成查

  • GPT-2 (124M)​​+FP8

    GPT-2 (124M)​​+FP8

    独立完成,复现GPT-2 (124M参数)​​+FP8混合精度预训练 ● 基于Transformer架构 ● 训练数据是HuggingFaceFW/fineweb-edu中的sample-10BT ● GPU租用的是智星云,GeForce RTX 4090 (24G),

  • 微调qwen2.5-3b

    微调qwen2.5-3b

    独立完成,模型微调。 ● 原模型:qwen2.5-3b-instruct ● 数据集:meow_reasoning_100k ● 设备:GeForce RTX 4090 (24G),系统Ubuntu,单机4卡

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