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答案：通过基准测试、大模型裁判、私有测试集和人工评估四类方法可科学衡量通义千问在知识问答、代码生成等任务中的实际表现，涵盖自动化指标与人类判断，确保评估全面可靠。

若通义大模型在特定场景表现不佳，需通过数据准备、训练方式选择、环境配置、训练执行与评估部署五步优化。首先根据任务类型收集并清洗数据，按8:1:1划分训练集；选用全量微调、LoRA或P-Tuningv2等策略；安装Transformers等依赖库，加载Qwen-7B-Chat模型，设置学习率、batchsize等参数；使用TrainerAPI启动训练，监控loss变化；最后在测试集评估性能，通过vLLM或FastAPI部署为API服务。

1、采用模型量化技术可降低显存占用50%-60%，如使用Qwen-7B-Chat-Int4；2、实施分布式训练通过DDP或DeepSpeed提升吞吐量并摊薄成本；3、利用云平台抢占式实例结合Checkpoint恢复机制，最高节省70%算力成本；4、优化推理批处理与缓存，使用vLLM或TensorRT-LLM提升GPU利用率；5、应用算子融合与图优化，通过TensorRT编译生成高效.plan模型，P99延迟降低超50%。

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首先使用LLaMA-Factory框架在NVIDIAA100环境下对通义千问进行微调，通过克隆项目、安装依赖、准备数据集及执行命令行训练；其次可通过ModelScope平台在Notebook中可视化完成模型微调；最后采用LoRA技术降低资源消耗，设置相应参数并导出融合后的模型权重。

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通义大模型通过内容过滤、敏感信息防护和API权限管控三重机制保障安全：首先对输入输出内容进行实时扫描，识别并拦截违法、违规或敏感信息，高风险内容被直接阻止，争议性内容添加免责声明；其次在终端与模型间部署数据防泄漏代理，监控通信流量，防止用户上传国家秘密或个人信息，发现敏感数据时可阻断请求或触发告警；最后通过API接口的严格认证控制，确保仅授权应用可调用服务，需提供有效密钥并支持IP白名单、频率限制及多因素认证，全面防范未授权访问与数据泄露风险。

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