小柚

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个人总结

计算机科学与技术专业应届生,专注于大语言模型微调与推理加速。熟练掌握PyTorch框架及DeepSpeed、vLLM等分布式训练工具,具备从数据清洗到模型部署的全流程实战经验。曾在实习中通过LoRA技术优化垂直领域模型,显著降低显存占用并提升推理速度,致力于在房地产科技领域落地高效AI应用。

工作经历

AI算法实习生

贝壳找房

2025-07 - 2025-10
  • 基于开源基座模型,利用DeepSpeed ZeRO-3 策略对房产问答大模型进行全量微调,在保持准确率不变的前提下,将单卡显存占用降低了45%。
  • 使用vLLM框架重构线上推理服务,引入PagedAttention机制,使高并发场景下的首字延迟(TTFT)从320ms缩短至110ms,吞吐量提升2.3倍。
  • 清洗并构建包含15万条房产交易数据的指令微调数据集,设计自动化质量过滤脚本,去除噪声数据约12%,有效提升了模型在房源描述生成任务上的流畅度。

项目经历

基于LoRA的房地产政策咨询助手

个人独立项目

2025-03 - 2025-06
  • 针对房地产政策更新频繁的特点,采用LoRA低秩适配技术对Llama 3模型进行参数高效微调,仅训练0.5%的参数即可适应新政策语境。
  • 搭建基于FastAPI的推理接口,结合vLLM进行批量请求处理,在单张RTX 4090显卡上实现了每秒处理45个并发请求的性能指标。
  • 通过RLHF人类反馈强化学习对齐模型输出,邀请5位行业专家进行多轮打分迭代,使回答的专业性评分从3.2分提升至4.6分(满分5分)。

分布式训练环境下的显存优化实验

校内科研课题

2024-10 - 2025-01
  • 在4卡A800环境下复现DeepSpeed Offload技术,将部分优化器状态卸载至CPU内存,成功将可训练模型参数量上限从7B扩展至13B。
  • 对比分析不同梯度检查点策略对训练速度的影响,最终选定静态激活重计算方案,在显存节省30%的情况下,训练时间仅增加8%。
  • 编写自动化监控脚本,实时记录训练过程中的显存峰值与GPU利用率,为后续模型选型提供数据支撑,相关代码已开源至GitHub并获得50+ Star。

教育背景

成都理工大学

本科 · 计算机科学与技术

2022-09 - 2026-06

技能专长

编程语言

Python · C++ · SQL

深度学习框架

PyTorch · Transformers · PEFT

大模型技术栈

DeepSpeed · vLLM · LoRA · RLHF · Quantization

工具与平台

Linux · Docker · Git · CUDA · WandB

技术类进阶2026/6/15

AI大模型精调工程师简历范文(互联网/房地产科技校招)

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