大模型训练平台建设（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了

大模型训练平台建设（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/leah126/article/details/140600980

随着人工智能技术的飞速发展，大模型训练平台的建设成为了当前科技领域的重要课题。本文将系统性地介绍大模型训练平台的建设思路，从平台建设的节奏、系统层次架构、算法训练流程到模型管理和应用等方面，为读者提供全面的指导和参考。

大模型训练平台建设

在构建大模型平台时，需要遵循一个整体的节奏来进行。首先是第一阶段，使用脚本的方式来跑通百亿级参数的大模型，并支持分布式训练和推理服务。接着是第二阶段，在这个阶段中，使用脚本方式来跑通千亿级参数的大模型，并同样支持分布式训练和推理服务。最后是第三阶段，在这个阶段中，构建大模型平台（LLMOps），实现统一资源调度，并支持模型训练管理、模型训练和模型推理等功能。通过这样一套节奏建，可以更加高效、有序地构建大模型平台，以满足未来的应用需求。

大模型管理和应用，我们需要建立一套完整的系统来满足各个方面的需求。

1. 模型管理层：该层需要管理大模型的代码、微调代码、预训练模型、微调训练数据以及微调模型版本等。同时，还需要建立一个算法模型仓库，管理不同算法模型及其版本。

2. 模型训练层：这个层面需要实现大模型分布式训练管理，并构建一键训练脚本，规范好模型训练相关的依赖和存储规范。此外，还需要进行训练任务的健康检查和监控报警，以确保任务训练的稳定性。多机训练效率和效果的检测也十分重要。

3. 模型推理层：需要进行分布式部署，并且支持动态扩缩容。在此基础上，建立相关的健康和灾备方案，确保模型的稳定运行。

4. 业务应用层：需要根据具体的业务场景准备相关的业务知识库、兜底知识库、检索模型和策略规则等。同时，还需要进行敏感信息过滤和相关安全合规处理，以确保模型出去的结果都是安全可控的。通过以上的措施，可以建立起一个完善的大模型应用系统，满足各方面的需求。

大模型平台系统架构概览：

大模型训练流程构建

针对大模型训练流程的构建，需要做好以下几个方面。

首先是模型数据收集。要收集外部开源语料和内部业务语料，并进行数据标注预处理。

其次是算法模型选型。在大模型类型中，有许多可供选择的模型，例如ChatGLM、MOSS、PaLM、LLaMA、Vicuna、OPT等。在选择大语言模型时，需要了解基础语言大模型和微调语言模型的区别。

基础语言大模型：

在基础语言模型基础上进行指令微调、人类反馈、对齐等优化的大模型：

模型训练方式

模型训练有三种方式，即预训练（Pretrain）、微调（Fine-tune）和联合训练。

• 预训练（Pretrain）：
  预训练是指在一个大规模数据集上训练模型，以便模型能够学习到更全局和通用的特征。通常情况下，预训练模型的任务是自监督的，以便模型能够自行发现数据中的模式，而无需参考标签数据。预训练模型的输出经常被用作其他任务的特征提取器，以便提高这些任务的性能。

• 微调（Fine-tune）：
  微调是指在一个较小的标签数据集上对预训练模型进行重新训练，以便能够适应新的任务。相比于从头开始训练模型，微调通常需要更少的标签数据，并且可以更快地达到高精度。

• 联合训练
  联合训练是指将不同类型的神经网络在一个模型中进行联合训练。这种方法的主要思想是让不同类型的模型共享特征，并且在相互关联的任务之间共享知识，以便提高所有任务的性能。联合训练适用于多任务学习或具有时间序列数据的任务。

接下来是多机分布式训练，需要注意训练效率和效果问题。其中，需要注意验证多机训练的效率，网络带宽、RDMA、多机性能折损情况，也要考虑数据加载效率问题。分布式训练框架，主要DeepSpeed的基础上进行数据并行、流水线并行、模型并行的分布式训练。

在模型评测方面，需要考虑到效果评测和性能评测。

对于效果评测，需要规定相应的评测指标并且进行自动化评测；
对于性能评测，需要在不同GPU类型和共享GPU的情况下进行推理性能验证。

通过以上措施，就可以构建起一个完善的大模型训练流程，以提升训练效率和效果。

大模型管理和应用

1. 模型管理：大型模型的管理需要采用标准化的方法，统一管理存储在仓库中的数据。目前流行的管理方法包括预训练模型仓库、微调模型仓库以及训练数据仓库。

2. 模型推理：为了更好地管理和处理大规模的模型，需要建立一个统一的推理服务，并抽象化推理服务，使得出入参数的管理更加容易。支持的服务包括Pytorch serving、写相应的handler、流式服务websocket、API服务等。此外，还需要持续监控和评估模型的推理效果和性能。

3. 场景策略算法：需要适应不同的业务场景，并解决相关上下文信息，如对于同一用户的多通电话、用户信息数据库、配套的系统接口等。

4. 模型应用交互：需要为大型模型应用建立一个可视化的交互界面，实现直观的数据交互和用户体验。这包括web界面交互以及大型模型服务API的支持。

总结

本文旨在系统性建设大型模型训练平台的思路，从大模型训练平台等建设节奏、系统层次架构、算法训练流程、模型管理和应用等方面介绍构建大模型训练平台的思考过程。本文虽然无法涵盖所有的方方面面，但重点介绍大型模型平台的建设思路和相关注意事项。后续将持续分享大规模模型针对实际情况的实现和相关技术选型的思考。

作为普通人，入局大模型时代需要持续学习和实践，不断提高自己的技能和认知水平，同时也需要有责任感和伦理意识，为人工智能的健康发展贡献力量。