随着大模型技术的飞速发展，众多大模型如谷歌的LaMDA和阿里云的通义千问等，在人工智能领域中展现出强大的能力。对于初学者而言，如何从零开始掌握创建和部署大模型的核心步骤成为了一大挑战。本文旨在提供一套全面的指南，帮助初学者逐步掌握大模型的构建和部署。
一、选择合适的基座模型
要构建大模型，首先需要选择一款合适的基础模型作为基座。理想的大模型应具备良好的综合能力，并且部署成本相对较低，以便于在私有数据上进行微调。根据开源评测平台的数据，当前综合能力最强的十大开源基座模型中，清华大学于2023年发布的60亿参数大模型ChatGLM3-6B脱颖而出，不仅参数量最少，效绩也非常突出。
安装环境是第一步，通过Git仓库克隆代码，使用pip安装相应的依赖库，确保环境配置符合推荐版本。
加载ChatGLM3-6B模型可以通过代码调用、网页版、命令行等方式实现。
二、低成本部署
部署模型时，除了需要考虑高性能计算资源的需求外，成本控制也是非常重要的一环。降低部署成本的方法包括模型量化、CPU部署、Mac部署和多卡部署等。
模型量化可以通过减少模型内存需求来降低部署成本。在资源受限的环境中，可以使用CPU部署模型，是一种成本较低的选择。对于Mac用户，可以利用MPS后端在GPU上运行模型，简化部署流程。如果拥有多个GPU，可以采用模型并行的方式进行分布式部署，以充分利用硬件资源。
三、构建自己的大模型
要构建个性化的大模型，关键在于数据准备和微调优化。需要将特定领域或特定任务的数据集进行准备和格式化，确保数据集与目标任务相匹配。然后，通过有监督的方式对基础模型进行微调，使其能够适应特定的使用场景。完成微调后，可以将模型部署至各种环境，包括网页版、命令行等。
在进行多任务学习时，模型可能会面临灾难遗忘问题，即学习新任务时忘记旧任务的知识。为了减轻这种现象，可以结合多个数据集进行训练，提升模型的泛化能力。
构建和部署大模型是一个复杂而有趣的过程。初学者可以逐步掌握大模型的构建和部署的核心步骤，为未来的人工智能应用和创新打下坚实的基础。四、程序思维提示——赋能复杂数值推理
面对涉及复杂数值计算和逻辑推理的任务时，大型人工智能模型有时会面临挑战。这时，通过设计具有引导性的程序思维提示，可以有效地引导模型生成正确的程序逻辑。结合外部计算引擎的执行能力，能够显著提高模型在这些复杂任务上的表现。通过这种方式，我们不仅能让模型更好地解决数值问题，还能进一步增强其逻辑推理能力。
五、AI大模型学习盛宴，丰厚福利等你来享
为了帮助学习者快速融入AI大模型的精彩世界，我们精心准备了一系列学习资源。
学习路径清晰明了：
基础知识铺垫：从AI大模型的原理讲起，带你深入了解其训练流程和应用场景。
实践操作指南：手把手教你如何从零开始构建自己的小型模型，积累实践经验。
专项领域深入：无论是自然语言处理还是图像识别，都能找到对应的学习路径。
项目实战演练：将所学知识应用到实际项目中，解决实际问题。
拓展研究展望：探索大模型的前沿研究和技术趋势，走在科技前沿。
资料分享大放送：
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学习建议三点要记牢：
理论与实践并重：在掌握理论的多动手实践。
保持技术更新：AI领域日新月异，要时刻关注最新技术动态。
社区交流互助：加入相关论坛和社区，与同行分享经验，共同进步。
构建大模型不仅是人工智能领域发展的关键步骤，也是推动技术革新的重要力量。通过深入学习和实践应用，不仅能够提升个人技能，更能在社会层面创造巨大价值。大模型在解决复杂问题、推动产业升级、提高工作效率等方面发挥着举足轻重的作用。掌握构建和应用大模型的技术，对于个人职业发展和行业创新都具有深远的意义。 |
