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标题: 明白AI大模子的架构、训练与推理 [打印本页]

作者: 何小豆儿在此 时间: 2025-3-18 19:30
标题: 明白AI大模子的架构、训练与推理
一、前言

近年来，人工智能（AI）已从传统机器学习迈向大模子（Large Language Models, LLM）的时代，无论是在自然语言处理（NLP），还是在多模态（如图像、语音、视频）领域，Transformer架构主导的大模子都展现出强大的泛化本领和跨任务迁移性能，对于想要在企业或研究中使用这些模子的人来说，明白大模子的内部原理、训练方式与推理过程并非可有可无，而是能在现实摆设与优化中带来关键的指导意义。
因此，作为一个体系架构筹划师而言，当我们审视当代AI大模子时，怎样从整体体系筹划的角度明白这些大模子的内部机制、训练流程以及推理过程，就显得尤为关键。

二、Transformer：大模子的焦点架构

Transformer作为当代大模子的焦点架构，自2017年提出以来，彻底改变了自然语言处理（NLP）和深度学习的发展方向；相比于传统的RNN和CNN，Transformer依赖“自注意力（Self-Attention）”机制来捕捉序列信息，实现更强的建模本领和更高的计算效率，这一架构不但广泛应用于NLP，还在计算机视觉（CV）、语音处理等多个领域展现出强大的适应性，为大模子的发展奠定了技能底子。

架构概述
Transformer于2017年由论文《Attention Is All You Need》提出，摆脱了RNN和CNN对序列的限定，完全依赖“自注意力（Self-Attention）”机制来捕捉序列中恣意位置间的相关性，对于大模子来说，Transformer架构具备以下关键上风：

并行化： 与RNN必要逐时刻处理序列不同，Transformer在序列长度方向可以大规模并行化训练，显著提拔训练速度；
长程依赖捕捉： 自注意力可以跨整个序列举行 Token 交互，不存在RNN/CNN的窗口或卷积步长限定；
可扩展性： Transformer的模块化筹划（多层自注意力 + 前馈网络 + 残差/LayerNorm）易于通过堆叠更多层来增大模子容量，也更易适配分布式并行。

Transformer的根本结构每每包含两个部门：Encoder和Decoder；在最初的机器翻译任务中，Encoder-Decoder结构被广泛使用，而在语言明白及语言生成任务中，通常会使用仅包含Encoder或仅包含Decoder的Transformer，近年比较知名的如BERT（告急是Encoder结构）和GPT系列（告急是Decoder结构）等大模子。
Self-Attention内部机理
为了更好地明白Transformer，我们必要弄清晰自注意力（Self-Attention）的计算过程，自注意力通常包罗以下几步：

输入映射为Q、K、V：将输入向量通过不同的线性变更，得到查询（Query）、键（Key）和值（Value）三组向量。
注意力权重计算：

这里

是缩放因子，

通常是向量Q、K的维度。

多头注意力（Multi-Head Attention）：将上述过程拆分为多个“头”，每个注意力头可以关注输入序列中不同子空间的特征，随后再将各头的输出拼接并线性映射回原维度。

凭借该机制，Transformer 可以大概在每一层、每一个位置上对其他位置的信息举行加权聚合，从而在并行模式下对序列举行更灵活、更广泛的关联建模。
三、大模子的训练：从海量数据到高效并行

随着大模子的规模不断增长，其训练过程涉及海量数据、高度并行计算以及高效的存储优化，怎样在计算资源受限的情况下，提高训练效率、降低显存占用、优化并行策略，成为大模子训练的焦点挑战；当前的主流方法围绕预训练与微调范式、分布式训练策略，以及算力和内存优化睁开，以确保大模子可以大概在大规模数据集上高效学习，并适应不同的应用场景。

预训练与微调范式

自监督预训练
使用大量无标签文本或多模态数据，对模子举行恒久预训练（如Masked Language Model、Next Token Prediction、对比学习等），让模子学到通用的特征表达；
BERT、GPT、CLIP、DALL·E等都接纳此策略，完成根本的表征或生资本领。
微调或Prompt Tuning
将预训练得到的“大模子”应用于具体任务前，用少量标注数据举行微调或编写提示（Prompt Engineering）；
这种方式令模子可轻松迁移到不同卑鄙场景，减少标注数据需求与开辟资本。

千亿级模子的训练方法
当模子参数规模从数亿到数千亿级别，单机/单卡难以容纳全部权重或负担训练负载，必要分布式训练手段：

数据并行（Data Parallelism）
将训练数据分批分发到多个GPU节点，每个节点都持有完备模子副本，各节点间同步梯度更新；
优点是实现相对简单，缺点：模子越大，对单节点显存需求也越高。
模子并行（Model Parallelism）
将模子的不同子层或切片分配给不同节点存储与计算，恰当超大模子；
必要复杂的并行调度，以及减少节点间通信开销，如 Megatron-LM中的张量并行、流水线并行联合策略。
流水线并行（Pipeline Parallelism）
将模子分割成阶段，在批次层面流水线化处理；
与张量并行等混合，形成更加灵活的混归并行（Hybrid Parallelism），平衡网络通信与GPU使用效率。

算力与内存优化

**混合精度训练（FP16/BF16）：**减少显存占用并加快计算速度；
**梯度查抄点（Gradient Checkpointing）：**在长序列或超大层深下，用分段前向来节省内存；
**ZeRO、DeepSpeed：**分块存储优化，减少冗余梯度副本，占用更少显存。

四、大模子推理：从离线批量到在线服务

大模子推理涉及离线批量生成和在线实时推理两种模式，前者注重吞吐量，而后者则要求低耽误相应；随着模子规模的增长，怎样优化推理效率、降低计算资本、提拔并发处理本领成为关键问题，为了满足不同应用场景的需求，研究者们提出了算子优化、模子剪枝、量化、流水线推理等优化方案，以提拔推理性能和摆设效率。

离线推理与批量生成
当使用大模子举行海量文本或图像生成时，每每不需实时相应，因此可以在云上或本地集群中举行批量推理：

批处理推理的特点： 对耽误要求不高，但必要尽量提拔吞吐量；
优化手段： 接纳推理加快库（TensorRT、ONNX Runtime等），对模子举行算子融合、量化等。

在线推理与低耽误
对于谈天机器人、搜索保举等场景必要毫秒级耽误，则在线推理时面临以下挑战：

模子大小
若模子参数超大，无法放进单个GPU，必要思量分片推理或模子蒸馏减小体量。
并发扩容
使用容器编排（Kubernetes）来对推理容器举行主动伸缩，以应对流量高峰。
希罕激活（MoE）推理
假如使用Mixture of Experts，必要在推理阶段举行 Token路由到专家网络，这会增加通信与路由复杂度，必要专门的工程化支持。

推理加快方案

算子优化： 各大深度学习框架提供针对特定硬件（NVIDIA、AMD、ARM）的算子级优化；
模子剪枝、量化： 如INT8、BF16等，使计算吞吐提拔，同时保持精度；
流水线推理： 在多卡/多节点间分拆推理工作负载，减少单点存储和通信开销。

五、分布式数据处理

在大模子的训练和推理过程中，数据处理的效坦白接影响模子的性能和可扩展性；由于训练数据通常达到TB到PB级别，传统的数据处理方式已难以满足大规模AI训练的需求，分布式存储、计算和数据流管理成为支撑大模子发展的告急技能体系。

大规模数据采集与预处理
在训练大模子前，必要对海量数据举行洗濯、格式转换、标注和存储，以确保数据质量和多样性。

分布式数据存储： 接纳HDFS、对象存储（S3、OSS、GCS）举行高效的数据存储和管理，支持训练数据的分布式访问。
分布式计算： 使用Spark、Flink等大数据框架，对大规模文本、图像、语音数据举行分词、去重、去噪、格式转换等处理。
数据质量管理： 接纳去重、数据增强等方法，确保模子学习到的内容丰富且无重复，提高泛化本领。

分布式数据加载
由于大模子训练涉及数百到数千张GPU，高效的数据加载至关告急。

数据并行加载：接纳Data Parallel方式，每个训练节点或GPU 从分布式存储拉取数据，确保计算资源充分使用。
多线程DataLoader：通过PyTorch DataLoader/TensorFlow Data Pipeline举行数据预加载、缓存（Cache）和随机打乱（Shuffle），减少I/O瓶颈，提高数据吞吐量。
高效数据格式：接纳Parquet、TFRecord等二进制数据格式，减少存储开销，提高读取效率；针对NLP任务，可使用Tokenized Dataset预处理文本，以减少训练时的重复计算。

在线数据流
对于必要持续训练、增量更新的模子，如搜索保举、个性化AI生成等场景，接纳流式数据处理提高体系的适应性。

消息队列（Kafka/Pulsar）： 用于实时收集、存储和分发数据流，支持高并发、高吞吐的数据输入。
流式计算（Spark Streaming/Flink）：通过实时数据洗濯方式过滤无效样本，去重并举行非常检测；通过增量样本更新方式动态添加新数据到训练会合，确保模子可以大概学习最新的趋势。

六、结语

大模子（LLM）已在语言、视觉、多模态等领域展现了强大的性能与广阔应用远景，归根结底依赖Transformer架构所提供的自注意力与并行训练机制，明白其工作原理、训练方式与推理流程，对于构建或摆设大模子有着至关告急的意义。
而且，随着模子参数从十亿到万亿量级的跃升，研究者在语言、视觉、声学等模态的多任务统一建模上不断拓展边界，大模子已从任务特定的管理模式逐渐进化至统一问答、翻译、文本总结、代码生成乃至多模态感知等复合本领。
在工程层面上，大模子对分布式计算、海量数据处理、算力资源与体系维护都提出了新的高度要求，必要开辟者具备体系化、端到端的思维来应对训练、推理和版本管理等挑战；面向未来，大模子将进一步走向跨模态融合、多任务统一、可表明与安全合规等方向，为各行业创造更全面、灵活且智能的AI解决方案。
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为什么要做 RAG
什么是模子
什么是模子训练
求解器 & 丧失函数简介
小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
Transformer结构简介
轻量化微调
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热身：基于阿里云 PAI 摆设 Stable Diffusion
在本地计算机运行大模子
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基于 vLLM 摆设大模子
案例：怎样优雅地在阿里云私有摆设开源大模子
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内容安全
互联网信息服务算法存案
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