AI大模型从训练到部署全流程指南

一、Hugging Face核心组件实战

1.1 Transformers库架构解析

Hugging Face Transformers库由三大核心模块构成：

Tokenizer：将文本转换为模型可识别的数字张量，支持自动填充（Padding）和截断（Truncation）

Model：提供预训练模型的加载接口，支持BERT/GPT/T5等主流架构

Pipeline：封装文本分类/生成/问答等任务的端到端流程

1.2 模型快速推理技巧

使用混合精度推理加速：

二、工业级模型部署方案

2.1 ONNX Runtime部署

将PyTorch模型导出为ONNX格式：

部署后推理速度提升2-3倍

2.2 Triton推理服务器

构建Docker镜像部署服务：

三、数据工程最佳实践

3.1 数据清洗流水线

3.2 数据增强技术weibo.com/ttarticle/p/show?id=2309405233899755405530 weibo.com/ttarticle/p/show?id=2309405233900900712792

四、DeepSpeed分布式训练

4.1 Zero优化器配置

4.2 多机训练启动命令weibo.com/ttarticle/p/show?id=2309405233911642325324 weibo.com/ttarticle/p/show?id=2309405233911402987549

五、指令微调(SFT)实战

5.1 LoRA微调配置

5.2 训练参数设置

六、模型合并与部署

6.1 权重合并技术

6.2 移动端部署

使用Core ML转换工具：

七、模型量化实战

7.1 8bit量化

7.2 GPTQ 4bit量化

八、模型蒸馏指南

8.1 知识蒸馏流程

九、模型评估体系

9.1 生成质量评估

9.2 伦理安全评估

使用HuggingFace的Ethics评估套件：