我是多双升（liegu），一名 NLP 工程实践者，日常工作围绕 Transformer 架构展开。从 BERT 微调到模型部署，覆盖自然语言处理工程化的完整链路。
相信工具的价值在于解决真实问题，而不是追热点。每一个模型都应该为业务创造可衡量的价值。
BERT 系列模型的微调与部署，覆盖文本分类、命名实体识别、语义相似度等 NLP 核心任务。
从实验代码到生产服务：模型量化、ONNX 导出、API 服务搭建，让模型真正上线运行。
数据清洗、标注体系设计、训练流程搭建。从原始语料到可用模型的完整链路。