【AI大模型学习路线】第一阶段之大模型开发基础——第二章（大模型的训练与应用）大模型发展史？大模型预训练、微调到应用的过程？

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🧠 一、大模型发展历史全景（简明年表）

🧩 二、大模型完整开发流程

包括三个关键阶段：

1️⃣ 大模型预训练（Pretraining）

目的：学习海量数据中的通用表示能力（语言、图像、知识等）

方式：

• 自监督学习（Masked Language Modeling、Causal Language Modeling）
• 使用数百GB到TB级别数据训练（如 CommonCrawl）

常用代码框架：transformers, accelerate, torch.distributed

# 示例：从头预训练语言模型（以GPT为例）
from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModeltokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("gpt2")
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("gpt2")# 预训练数据准备（伪代码）
inputs = tokenizer("Hello, I am learning...", return_tensors="pt")
labels = inputs["input_ids"]# 自监督损失训练
outputs = model(**inputs, labels=labels)
loss = outputs.loss
loss.backward()

• 预训练阶段通常只由大型机构完成，如 OpenAI、Google、Meta、阿里、百度等。

2️⃣ 微调（Fine-tuning）

目的：让大模型适配特定任务，如问答、分类、摘要、翻译、遥感分割等。

技术点：

• 全参数微调（fine-tuning）：对所有模型参数进行训练
• 参数高效微调（PEFT）：如 LoRA、Prefix-Tuning，仅调整小部分参数

🌟 示例：使用LoRA对大模型微调（huggingface + peft）

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
from peft import get_peft_model, LoraConfig, TaskTypemodel = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("meta-llama/Llama-2-7b-hf")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("meta-llama/Llama-2-7b-hf")# 配置LoRA微调参数
config = LoraConfig(task_type=TaskType.CAUSAL_LM,r=8,lora_alpha=32,lora_dropout=0.1,bias="none"
)# 添加LoRA adapter层
model = get_peft_model(model, config)
model.print_trainable_parameters()

• 该方法可将原本需要几百G显存的训练变成单卡可完成的微调任务。

3️⃣ 应用部署（Inference & Serving）

目的：将训练好的大模型部署为可用服务（如API、Web界面、插件）

✅ 常用部署方式

示例：用 Gradio 部署大模型

import gradio as gr
from transformers import pipelinegenerator = pipeline("text-generation", model="gpt2")def respond(prompt):result = generator(prompt, max_new_tokens=50)return result[0]["generated_text"]gr.Interface(fn=respond, inputs="text", outputs="text").launch()

🚀 三、大模型应用场景

✅ 总结：大模型开发三步法