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ia-qa.com/mcp llm and RAG testing - Dev/QA toolbox
IA-QA as an MCP Server
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kunlun-llm-finetuning-practice-guide
大模型微调从决策到落地的完整方法论：先判断「该不该微调」（提示词/RAG/微调三选一决策树），再走数据构建、方法选型（全参/LoRA/QLoRA）、训练参数起步值、评测与回归、部署合并的全流程。覆盖「行业话术定制、格式稳定输出、私有知识注入误区」等高频场景，附显存估算速查表与训练翻车排查清单。适合要做模型定制的工程团队与 AI 落地负责人
模型生成摘要（rules/v1 · 2026-11-10 12:53）：大模型微调从决策到落地的完整方法论：先判断「该不该微调」（提示词/RAG/微调三选一决策树），再走数据构建、方法选型（全参/LoRA/QLoRA）、训练参数起步值、评测与回归、部署合并的全流程
这是模型对公开材料的总结，不是官方声明，请以原链内容为准。
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存档时间线
| 版本 | 存档时间 | 内容哈希 | 内容 |
|---|---|---|---|
| v1 | 2026-11-10 12:53 | 1e5e3d7d | 可取 |
版本索引永久保留；内容副本只保留最新 1 份，更早版本仅留索引与哈希（存档时间线的证据链不会因此断裂）。
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