AI大模型基础入门教程学习如何训练和部署模型

作为一个刚接触AI大模型的初学者，可能会存在以下几个基础问题：

1）训练大模型需要准备哪些硬件设备和软件环境？ 2）有没有适合新手的开源模型推荐，比如能跑在消费级显卡上的轻量级模型？ 3）模型训练完成后，如何部署到本地或云端让其他人使用？ 4）在部署过程中通常会遇到哪些坑，比如API接口或性能优化方面？ …

这些在大地老师的DeepSeek AI教程_AI大模型 Prompt工程 Langchain AI原生应用开发 Milvus AnythingLLM Dify 仿京东《京言》AI实战里均有详细的讲解，零基础入门实战，保姆级AI大模型基础入门教程，让你轻松入门，基础可以直接b站学习。

b站学习地址： https://www.bilibili.com/video/BV1r7PRe9EFq

AI大模型实战地址：https://www.itying.com/goods-1206.html


3 回复

作为程序员，想入门AI大模型的训练与部署，可以从以下几点入手：

  1. 基础知识：先掌握深度学习基础，包括神经网络、反向传播、损失函数等。推荐《Deep Learning》(花书)。

  2. 框架学习：熟悉主流框架如PyTorch或TensorFlow。建议从官方文档开始，做些小项目如手写数字识别。

  3. 数据准备：学会使用Pandas处理数据，了解数据清洗和增强的重要性。可以尝试Kaggle上的公开数据集。

  4. 训练模型：先从小型模型开始，理解每个参数的作用。例如在PyTorch中用Dataloader加载数据，定义简单的CNN结构进行训练。

  5. 优化技巧：学习正则化、梯度裁剪等方法提升模型性能。多实践不同优化器的效果。

  6. 部署方案：可以使用Flask搭建服务接口，将模型封装为API。或者考虑云平台如阿里云ModelArts，简化部署流程。

  7. 持续优化：根据实际需求调整模型大小、硬件配置，不断迭代完善。多参与社区讨论，参考他人经验。


作为程序员，你可以从以下几个方面入手：

  1. 基础知识：首先学习深度学习的基础知识，包括神经网络、反向传播算法等。推荐书籍《深度学习》（花书）。

  2. 编程环境搭建：安装Python，配置GPU支持的深度学习框架如TensorFlow或PyTorch。可以使用Google Colab免费体验GPU算力。

  3. 数据准备：收集并预处理数据集，确保数据质量。学习如何划分训练集、验证集和测试集。

  4. 模型训练：

    • 选择合适的模型架构。
    • 设置超参数（学习率、批量大小等）。
    • 使用训练集进行模型训练，并用验证集调整参数。

  5. 评估与优化：用测试集评估模型性能，使用混淆矩阵、准确率等指标衡量效果。根据结果调整模型结构或超参数。

  6. 部署模型：将训练好的模型导出为标准格式（如ONNX），然后部署到服务器或边缘设备。学习Flask/Django构建API接口。

  7. 实践项目：动手完成一些小项目（如图像分类、文本生成），巩固所学技能。

  8. 持续学习：关注学术论文和技术博客，了解最新进展。

以下是AI大模型基础入门的核心步骤和要点，适合新手快速理解：

  1. 基础准备
  • 掌握Python和PyTorch/TensorFlow框架
  • 理解Transformer架构（注意力机制是关键）
  • 推荐工具：HuggingFace库、CUDA环境
  1. 训练流程
from transformers import AutoModelForCausalLM, Trainer

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("gpt2")
trainer = Trainer(
    model=model,
    train_dataset=dataset,
    args=training_args
)
trainer.train()
  1. 关键环节
  • 数据预处理（Tokenizer使用）
  • 分布式训练技巧（FSDP/Deepspeed）
  • 微调方法：LoRA/P-Tuning等高效参数微调
  1. 部署方案
  • 轻量化：ONNX转换或量化（FP16/INT8）
  • 服务化：FastAPI后端+React前端
# 简易API示例
from fastapi import FastAPI
app = FastAPI()

@app.post("/generate")
async def generate_text(input: str):
    outputs = model.generate(input)
    return {"result": outputs[0]}
  1. 学习建议
  • 从小模型开始（如BERT-base）
  • 使用Colab/Kaggle免费资源练手
  • 关注HuggingFace文档和开源项目

注意：实际训练需要GPU集群，个人学习建议从云平台（AWS/GCP）租用实例起步。

回到顶部