大模型开发与部署教程

1. 编程能力

1.1 Python 基础与进阶

Python 是 AI 开发的基石，确保熟悉以下内容：

• 基础：列表推导、字典操作、文件读写、异常处理。
• 进阶：多线程/多进程（threading、multiprocessing）、装饰器、上下文管理器。
• 示例：用 Python 实现简单的矩阵运算（为后续 PyTorch/TensorFlow 打基础）：

  import numpy as np
  a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
  b = np.array([[5, 6], [7, 8]])
  print(a @ b)  # 矩阵乘法
  

1.2 PyTorch 与 TensorFlow

• PyTorch（推荐研究型开发）：
  • 动态计算图，适合调试和快速原型。
  • 核心模块：torch.nn（神经网络）、torch.optim（优化器）、torch.utils.data（数据加载）。
  • 示例：定义并训练简单神经网络：

    import torch
    import torch.nn as nn
    import torch.optim as optim
    
    # 定义模型
    class SimpleNN(nn.Module):
        def __init__(self):
            super(SimpleNN, self).__init__()
            self.fc1 = nn.Linear(2, 4)
            self.fc2 = nn.Linear(4, 1)
    
        def forward(self, x):
            x = torch.relu(self.fc1(x))
            x = self.fc2(x)
            return x
    
    # 数据与训练
    model = SimpleNN()
    optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
    criterion = nn.MSELoss()
    x = torch.tensor([[1.0, 2.0]])
    y = torch.tensor([[3.0]])
    for _ in range(100):
        optimizer.zero_grad()
        output = model(x)
        loss = criterion(output, y)
        loss.backward()
        optimizer.step()
    print("Loss:", loss.item())
    

• TensorFlow（工业部署常见）：
  • 静态图（Eager Execution 默认开启后更灵活）。
  • 示例：类似网络的 TF 实现（略，结构类似，可参考官方文档）。

1.3 Hugging Face Transformers

• 用途：加载预训练模型（如 BERT、LLaMA）、微调、推理。
• 安装：pip install transformers
• 示例：加载 BERT 并进行文本分类微调：

  from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification, Trainer, TrainingArguments
  from datasets import load_dataset
  
  # 加载数据和模型
  dataset = load_dataset("imdb")
  tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
  model = BertForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased")
  
  # 数据预处理
  def tokenize_function(examples):
      return tokenizer(examples["text"], padding="max_length", truncation=True)
  
  tokenized_dataset = dataset.map(tokenize_function, batched=True)
  
  # 训练配置
  training_args = TrainingArguments(
      output_dir="./results",
      num_train_epochs=3,
      per_device_train_batch_size=8,
      save_steps=10_000,
  )
  trainer = Trainer(model=model, args=training_args, train_dataset=tokenized_dataset["train"])
  trainer.train()
  

2. 工程化技能

2.1 分布式训练

• 概念：
  • Data Parallelism：数据分片到多个 GPU，每块独立计算梯度后同步。
  • Model Parallelism：模型分片到多个设备，适合超大模型。
• 工具：
  • PyTorch：torch.nn.DataParallel（简单），torch.distributed（灵活）。
  • 示例（DataParallel）：

    model = SimpleNN()
    if torch.cuda.device_count() > 1:
        model = nn.DataParallel(model)
    model = model.cuda()
    

  • DeepSpeed：支持大模型分布式训练，需安装 pip install deepspeed。

2.2 模型部署

• 模型压缩与优化：

  • ONNX：将模型转为通用格式，pip install onnx。

    import torch.onnx
    model = SimpleNN()
    dummy_input = torch.randn(1, 2)
    torch.onnx.export(model, dummy_input, "model.onnx")
    

  • TensorRT：NVIDIA GPU 加速推理，需安装 TensorRT SDK。

• API 部署（FastAPI）：

  from fastapi import FastAPI
  import torch
  
  app = FastAPI()
  model = SimpleNN()
  model.load_state_dict(torch.load("model.pth"))
  model.eval()
  
  @app.post("/predict")
  async def predict(data: list):
      input_tensor = torch.tensor(data)
      with torch.no_grad():
          output = model(input_tensor)
      return {"prediction": output.tolist()}
  

  • 运行：uvicorn main:app --reload

• 云服务：

  • AWS SageMaker：上传模型到 S3，创建端点。
  • GCP AI Platform：类似流程，参考官方文档。

2.3 容器化

• Docker：
  • Dockerfile 示例：

    FROM python:3.9
    WORKDIR /app
    COPY . /app
    RUN pip install torch fastapi uvicorn
    CMD ["uvicorn", "main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "80"]
    

  • 构建与运行：docker build -t mymodel . && docker run -p 80:80 mymodel
• Kubernetes（基础）：
  • 部署 YAML 示例：

    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    metadata:
      name: model-deployment
    spec:
      replicas: 3
      selector:
        matchLabels:
          app: model
      template:
        metadata:
          labels:
            app: model
        spec:
          containers:
          - name: model
            image: mymodel:latest
            ports:
            - containerPort: 80
    

  • 应用：kubectl apply -f deployment.yaml

3. 相关库和框架

3.1 NumPy 与 Pandas

• NumPy：数组操作，矩阵计算。
  • 示例：np.linalg.inv(a) 计算矩阵逆。
• Pandas：数据处理。
  • 示例：df = pd.read_csv("data.csv") 读取 CSV。

3.2 Scikit-learn

• 用途：评估指标（如准确率、F1 分数）。

  from sklearn.metrics import accuracy_score
  y_true = [0, 1, 1]
  y_pred = [0, 1, 0]
  print(accuracy_score(y_true, y_pred))  # 输出 0.666...
  

3.3 大模型生态工具

• DeepSpeed：优化大模型训练，参考 PyTorch 分布式。
• Ray：分布式计算框架。
  • 示例：并行任务：

    import ray
    ray.init()
    
    @ray.remote
    def compute(x):
        return x * x
    
    results = ray.get([compute.remote(i) for i in range(4)])
    print(results)  # [0, 1, 4, 9]
    

4. 学习建议

• 实践：找一个开源数据集（如 IMDB），用 Transformers 微调模型，然后用 FastAPI 部署。
• 文档：查阅 PyTorch、Hugging Face、DeepSpeed 官方文档。
• 进阶：尝试用 Kubernetes 管理多节点训练与推理。