開發一款大模型需要經過哪些步驟？開發一款大模型的完整流程 原創
?“ 打造一款模型是一件非常復雜的事情，設計的問題也非常非常多，因此大家要做好心理準備 ”
這段時間寫的文章主要都在講大模型的應用問題，以及自己在工作中遇到的一些問題；而今天我們就從大模型服務的角度，來思考一下打造一款大模型需要經過哪些步驟，也就是怎么打造一款大模型。
怎么打造一款大模型？
可能不同的人對大模型有不同的理解，不同的企業實現大模型的方式可能也不太一樣；但其大體上的步驟和過程還是差不多的。
打造一款大模型第一步應該做什么？
有人說打造大模型的第一步是做訓練數據的收集與整理；從技術的角度來說這么說也沒錯，但從流程上來說就有點問題了，你都不知道你想要一個什么樣的大模型，那你怎么收集數據？
在上一篇文章中講過怎么設計一款大模型，但設計模型只是打造模型的其中一個步驟。
要想打造一款模型，基本上要經過以下幾個重要步驟：
- 需求采集與分析
不論做任何事情，第一步都要明白自己想要做什么；因此，第一步就是采集需求，分析需求，然后根據需求設計功能點。
這里面還涉及到很多細節方面的東西，比如需求評審，需求確認，需求文檔等等，這里就不詳細展開討論了。
- 模型的設計與實現
模型的設計與實現，是大模型的項目的關鍵環節，這個環節可以說是打造模型過程中最復雜，也是最難的一點，其直接決定著模型的性能。具體來說主要包括以下幾點：
設計一款模型，需要結合項目目標，數據特性以及算法理論選擇或設計一款模型架構。
理解問題：首先你要理解你的需求，就是你到底想做一個什么樣的模型，分類，聚類，生成模型等
設計模型架構：比如選擇模型架構，transformer，bert，rnn等；然后根據你的需求，設計神經網絡的層數，節點數，正/反向傳播，損失函數等。
算法選擇：現在需求有了，架構也有了，那么采用哪種算法來實現，比如自然語言處理的分詞算法，圖像處理的卷積算法等。
正則化與優化策略：為了防止過擬合或欠擬合，并提升模型的泛化能力，所以有時需要使用正則等方式對模型進行優化。
設置評估指標：設計一款模型的目的不是為了好玩，而是這個模型能夠解決什么問題，因此就需要有一個標準來評估其好壞。
- 準備訓練數據
這一步可能很多人都會覺得很簡單，訓練數據用爬蟲爬一下不就有了，或者掏錢買一點就行了；但事實上，在模型訓練過程中數據準備也是很重要的一環，模型的好壞除了取決于模型的設計和架構之外，其次就是訓練數據的質量了。
數據采集：數據采集包括數據需求定義，數據源，數據采集，數據存儲等等。
數據清洗與預處理：由于數據采集時，數據來源不一而足，數據質量也不一而足，因此數據的清洗和預處理就顯得特別重要，其作用就是保證給到大模型的訓練數據是高質量的，而不是隨便找的。比如，數據缺失，異常值，數據重復，數據轉換等多種操作。
數據標注：數據標注應該大部分人都知道，監督學習過程中，需要大量的標注數據才能進行模型訓練；但數據標注也有很多注意點，比如數據標注的目的，如何標注，使用哪種工具，標注質量的檢查等等；由于訓練數據一般比較龐大，因此很難人工進行檢查；因此，其難度可想而知。
數據集的劃分：有過模型訓練經驗的人應該都知道，模型訓練一般會把數據集劃分成訓練集，測試集，驗證集等多個模塊；但數據集應該怎么劃分，有哪些標準；比如劃分策略，是隨機劃分，還是分層抽樣，或者根據時間劃分等。
最后，還要數據的分割工具，數據的存儲與加載等等問題。
- 模型初始化
說到模型初始化，可能有些人聽過，有些人根本不知道這玩意；所謂的模型初始化就是，新設計的模型其參數值是默認的或者沒有值；因此就需要在訓練之前給模型設置一個初始值；這個值可以是隨機的，也可以是來自某些經驗值。
初始化也是一個復雜的過程，由于某些模型參數量巨大，因此就需要有一個初始化的策略；還有一些參數的權重，包括一些超參數的設計等；比如訓練的批次大小，訓練速率等。
模型初始化可能會影響到模型的訓練成果，或者影響模型的訓練效率等。
- 模型訓練
模型訓練可能是很多人比較感興趣的一個話題，而且可能有部分人已經自己訓練過一些小模型；因此，這里就不再多說了。
模型訓練是一個系統性的過程，涉及到訓練數據的收集，整理；超參數的設定，正反向傳播函數的選擇等等。
- 模型測試與驗證
模型測試與驗證這個就更不用多說了，一款模型的效果怎么樣，設計的好不好，訓練結果是否達到預期；這些都需要在對模型做過測試和驗證之后，才能得到結論。
而模型測試與驗證，又涉及到前面的訓練數據的劃分，以及評估指標的實現等等。
- 模型部署與維護
最后，就是大模型的部署與維護了；大模型與傳統的普通企業項目不同，大模型體積巨大，不但自己體積大，而且訓練數據體積也很龐大；因此單一機器無法承載大模型的訓練，部署與維護；因此分布式就成了一個必然選擇。
但，大模型在分布式場景中怎么實現，怎么實現并行計算，怎么進行數據和模型的加載，存儲；自動化運維應該怎么做，怎么保證模型的高可用性等等。
還有就是，大模型部署完成后的接口封裝，怎么把大模型應用到業務系統中，怎么保證其在高并發環境下的性能和穩定性問題等。
總之，大模型由于其體量問題，其部署與維護需要專業的運維團隊，并且還要有完善的自動化運維系統，否則靠人力很難完成。
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本文轉載自公眾號AI探索時代 作者：DFires
