面向开发者的 LLM 入门教程 - 全面学习大模型开发技术-原创手记-慕课网

引言 - 大模型在改变我们生活的方式，如何利用 LLM 开发技术便捷地构建应用

大模型正深刻影响着我们的生活，通过学习LLM（大模型）开发技术，开发者能够便捷构建应用，解决复杂问题。大模型具有功能强大、易用性高、跨平台以及丰富的开源支持等优势。学习路径建议包括基础知识、理论学习、实践操作、深度探索和项目实践，确保系统理解与实际应用并重。要充分利用在线课程、官方文档、社区论坛和相关博客等资源。在计算机环境配置上，应确保安装最新版本的Python并设置环境变量，安装必要的库如torch、transformers等。模型部署时，考虑模型量化、CPU部署以及多GPU部署等低成本策略。构建自己的大模型通常包含选择基座模型、数据准备和有监督微调等步骤，需遵循详细指南。学习资源包括官方文档、在线课程和社区支持，帮助开发者深入理解并实践大模型开发技术。

为何学习大模型？

在快速变化的技术领域，大模型因其强大的功能和广泛的应用，正在成为推动创新和效率提升的关键因素。它们能够处理复杂的数据和任务，适用于数据挖掘、信息检索、知识发现等场景，在自动化测试、网络安全、智能决策系统等前沿领域都有应用。学习大模型不仅能够提升你的技术能力，更能够为你的职业发展和项目创新提供强大的支持。

大模型的优势

大模型在以下几个方面展现出优势：

功能强大：能处理复杂问题，减轻程序设计负担，显著提升项目质量。
易用性：结构清晰，灵活性高，易于快速上手。
跨平台：支持多种环境，能够方便地与其他技术集成。
开源支持：拥有丰富的预训练模型，社区活跃，资源丰富。

学习路径建议

基础知识：了解大模型的基本概念，熟悉其原理和结构。
理论学习：系统学习大模型的理论知识，包括模型架构、训练方法等。
实践操作：动手实践，通过项目经验深化理解，解决实际问题。
深度探索：研究特定领域的大模型应用，如自然语言处理、图像识别等。
项目实践：参与实际项目，将理论知识应用于实践。
社区支持：利用社区资源，参与讨论，解决遇到的问题。

大模型学习资源

在线课程：如慕课网等网站提供的大模型开发课程。
官方文档：查阅模型官方文档，获取准确信息。
社区论坛：参与论坛讨论，获取经验和解答疑问。
技术分享：关注技术博客、专业社区，了解最新动态和实践案例。

计算机环境配置

首先需要为学习大模型搭建相应的计算机环境。以下是一个简单的步骤指导：

安装Python

大模型开发通常基于Python环境，确保安装了最新版本的Python，并设置环境变量，以便在任何目录下都能使用Python。

conda install python=3.8
python --version

安装必要的库

在Python环境中，使用pip安装用于大模型开发的常用库：

pip install torch torchvision transformers datasets pandas tokenizers tqdm

大模型部署

对于资源有限的个人用户来说，部署大模型可能面临成本和硬件限制。以下是一些低成本部署技巧：

模型量化

模型默认为FP16精度，占用约13GB显存。可以通过模型量化的方式降低资源需求：

python -m torch.quantization.quantize_dynamic --model model --qconfig_args '{"qconfig':'torch.ao.quantization.QConfigDynamic.default_qat'}' --output quantized_model.pth

CPU部署

在没有高性能显卡的环境下，可以考虑使用CPU部署模型：

python -m torch.quantization.quantize_dynamic --model model --qconfig_args '{"qconfig':'torch.ao.quantization.QConfigDynamic.default_qat'}' --output quantized_model_cpu.pth

多GPU部署

若有多张GPU可用，可以通过模型并行部署模型以提高性能：

from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel

model = Model()
model = DistributedDataParallel(model, device_ids=[0, 1])

构建自己的大模型

选择基座模型

选取合适的基座模型是构建大模型的关键。以ChatGLM3-6B为例，这是一个开源的对话预训练模型，参数量适中，效果优秀且成本较低：

git clone https://github.com/THUDM/ChatGLM3
cd ChatGLM3
pip install -r requirements.txt

from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm3-6b", trust_remote_code=True)
model = AutoModel.from_pretrained("THUDM/chatglm3-6b", trust_remote_code=True)

数据准备

对于某些特定任务，如广告词生成，需要准备相应的训练数据：

wget https://example.com/AdvertiseGen/train.json
wget https://example.com/AdvertiseGen/dev.json

import json
train_data = json.load(open("AdvertiseGen/train.json", "r"))
dev_data = json.load(open("AdvertiseGen/dev.json", "r"))

有监督微调

对模型进行微调以适应特定任务：

pip install deepspeed rouge_chinese nltk jieba datasets

LR=1e-5
MASTER_PORT=$(shuf -n 1 -i 10000-65535)
deepspeed --num_gpus=8 --master_port $MASTER_PORT main.py \
    --deepspeed deepspeed.json \
    --do_train \
    --preprocessing_num_workers 32 \
    --train_file AdvertiseGen/train.json \
    --test_file AdvertiseGen/dev.json \
    --prompt_column content \
    --response_column summary \
    --model_name_or_path ../models/chatglm3-6b \
    --output_dir output/adgen-chatglm3-6b-ft \
    --overwrite_output_dir \
    --max_source_length 512 \
    --max_target_length 512 \
    --per_device_train_batch_size 16 \
    --per_device_eval_batch_size 1 \
    --gradient_accumulation_steps 1 \
    --predict_with_generate \
    --logging_steps 10 \
    --save_steps 1000 \
    --learning_rate $LR \
    --fp16

学习资源

官方文档

查看模型官方文档，获取详细的安装、使用和调优指南。

在线课程

慕课网等网站提供大模型开发的在线课程，适合不同阶段的学习需求。

社区支持

加入如GitHub、论坛等社区，参与讨论，获取问题解答和实践支持。

小结

总结大模型开发的关键步骤和最佳实践，包括环境配置、模型部署、微调策略和学习资源选择。

常见问题与解答

整理学习过程中常见的问题，并提供解答，帮助解决实际开发中的具体挑战。

结语

感谢每一位开发者对大模型技术的热情和贡献，邀请大家参与到项目贡献中来，共同推动大模型技术的发展和应用。