LLM 大模型学习必知必会系列(十三)：基于SWIFT的VLLM推理加速与部署实战

1.环境准备

GPU设备: A10, 3090, V100, A100均可.

代码语言：javascript

#设置pip全局镜像 (加速下载)
pip config set global.index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
#安装ms-swift
pip install 'ms-swift[llm]' -U

#vllm与cuda版本有对应关系，请按照`https://docs.vllm.ai/en/latest/getting_started/installation.html`选择版本
pip install vllm -U
pip install openai -U

#环境对齐 (通常不需要运行. 如果你运行错误, 可以跑下面的代码, 仓库使用最新环境测试)
pip install -r requirements/framework.txt  -U
pip install -r requirements/llm.txt  -U

2.推理加速

2.1 qwen-7b-chat

代码语言：javascript

import os
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0'

from swift.llm import (
    ModelType, get_vllm_engine, get_default_template_type,
    get_template, inference_vllm
)

model_type = ModelType.qwen_7b_chat
llm_engine = get_vllm_engine(model_type)
template_type = get_default_template_type(model_type)
template = get_template(template_type, llm_engine.hf_tokenizer)
#与`transformers.GenerationConfig`类似的接口
llm_engine.generation_config.max_new_tokens = 256

request_list = [{'query': '你好!'}, {'query': '浙江的省会在哪？'}]
resp_list = inference_vllm(llm_engine, template, request_list)
for request, resp in zip(request_list, resp_list):
    print(f"query: {request['query']}")
    print(f"response: {resp['response']}")

history1 = resp_list[1]['history']
request_list = [{'query': '这有什么好吃的', 'history': history1}]
resp_list = inference_vllm(llm_engine, template, request_list)
for request, resp in zip(request_list, resp_list):
    print(f"query: {request['query']}")
    print(f"response: {resp['response']}")
    print(f"history: {resp['history']}")

"""Out[0]
query: 你好!
response: 你好！很高兴为你服务。有什么我可以帮助你的吗？
query: 浙江的省会在哪？
response: 浙江省会是杭州市。
query: 这有什么好吃的
response: 杭州是一个美食之城，拥有许多著名的菜肴和小吃，例如西湖醋鱼、东坡肉、叫化童子鸡等。此外，杭州还有许多小吃店，可以品尝到各种各样的本地美食。
history: [('浙江的省会在哪？', '浙江省会是杭州市。'), ('这有什么好吃的', '杭州是一个美食之城，拥有许多著名的菜肴和小吃，例如西湖醋鱼、东坡肉、叫化童子鸡等。此外，杭州还有许多小吃店，可以品尝到各种各样的本地美食。')]
"""

2.2 流式输出

代码语言：javascript

import os
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0'

from swift.llm import (
    ModelType, get_vllm_engine, get_default_template_type,
    get_template, inference_stream_vllm
)

model_type = ModelType.qwen_7b_chat
llm_engine = get_vllm_engine(model_type)
template_type = get_default_template_type(model_type)
template = get_template(template_type, llm_engine.hf_tokenizer)
#与`transformers.GenerationConfig`类似的接口
llm_engine.generation_config.max_new_tokens = 256

request_list = [{'query': '你好!'}, {'query': '浙江的省会在哪？'}]
gen = inference_stream_vllm(llm_engine, template, request_list)
query_list = [request['query'] for request in request_list]
print(f"query_list: {query_list}")
for resp_list in gen:
    response_list = [resp['response'] for resp in resp_list]
    print(f'response_list: {response_list}')

history1 = resp_list[1]['history']
request_list = [{'query': '这有什么好吃的', 'history': history1}]
gen = inference_stream_vllm(llm_engine, template, request_list)
query = request_list[0]['query']
print(f"query: {query}")
for resp_list in gen:
    response = resp_list[0]['response']
    print(f'response: {response}')

history = resp_list[0]['history']
print(f'history: {history}')

"""Out[0]
query_list: ['你好!', '浙江的省会在哪？']
...
response_list: ['你好！很高兴为你服务。有什么我可以帮助你的吗？', '浙江省会是杭州市。']
query: 这有什么好吃的
...
response: 杭州是一个美食之城，拥有许多著名的菜肴和小吃，例如西湖醋鱼、东坡肉、叫化童子鸡等。此外，杭州还有许多小吃店，可以品尝到各种各样的本地美食。
history: [('浙江的省会在哪？', '浙江省会是杭州市。'), ('这有什么好吃的', '杭州是一个美食之城，拥有许多著名的菜肴和小吃，例如西湖醋鱼、东坡肉、叫化童子鸡等。此外，杭州还有许多小吃店，可以品尝到各种各样的本地美食。')]
"""

2.3 chatglm3

代码语言：javascript

import os
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0'

from swift.llm import (
    ModelType, get_vllm_engine, get_default_template_type,
    get_template, inference_vllm
)

model_type = ModelType.chatglm3_6b
llm_engine = get_vllm_engine(model_type)
template_type = get_default_template_type(model_type)
template = get_template(template_type, llm_engine.hf_tokenizer)
#与`transformers.GenerationConfig`类似的接口
llm_engine.generation_config.max_new_tokens = 256

request_list = [{'query': '你好!'}, {'query': '浙江的省会在哪？'}]
resp_list = inference_vllm(llm_engine, template, request_list)
for request, resp in zip(request_list, resp_list):
    print(f"query: {request['query']}")
    print(f"response: {resp['response']}")

history1 = resp_list[1]['history']
request_list = [{'query': '这有什么好吃的', 'history': history1}]
resp_list = inference_vllm(llm_engine, template, request_list)
for request, resp in zip(request_list, resp_list):
    print(f"query: {request['query']}")
    print(f"response: {resp['response']}")
    print(f"history: {resp['history']}")

"""Out[0]
query: 你好!
response: 您好，我是人工智能助手。很高兴为您服务！请问有什么问题我可以帮您解答？
query: 浙江的省会在哪？
response: 浙江的省会是杭州。
query: 这有什么好吃的
response: 浙江有很多美食,其中一些非常有名的包括杭州的龙井虾仁、东坡肉、西湖醋鱼、叫化童子鸡等。另外,浙江还有很多特色小吃和糕点,比如宁波的汤团、年糕,温州的炒螃蟹、温州肉圆等。
history: [('浙江的省会在哪？', '浙江的省会是杭州。'), ('这有什么好吃的', '浙江有很多美食,其中一些非常有名的包括杭州的龙井虾仁、东坡肉、西湖醋鱼、叫化童子鸡等。另外,浙江还有很多特色小吃和糕点,比如宁波的汤团、年糕,温州的炒螃蟹、温州肉圆等。')]
"""

2.4 使用CLI

代码语言：javascript

#qwen
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 swift infer --model_type qwen-7b-chat --infer_backend vllm
#yi
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 swift infer --model_type yi-6b-chat --infer_backend vllm
#gptq
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 swift infer --model_type qwen1half-7b-chat-int4 --infer_backend vllm

2.5 微调后的模型

单样本推理:

使用LoRA进行微调的模型你需要先merge-lora, 产生完整的checkpoint目录.

使用全参数微调的模型可以无缝使用VLLM进行推理加速.

代码语言：javascript

import os
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0'

from swift.llm import (
    ModelType, get_vllm_engine, get_default_template_type,
    get_template, inference_vllm
)

ckpt_dir = 'vx-xxx/checkpoint-100-merged'
model_type = ModelType.qwen_7b_chat
template_type = get_default_template_type(model_type)

llm_engine = get_vllm_engine(model_type, model_id_or_path=ckpt_dir)
tokenizer = llm_engine.hf_tokenizer
template = get_template(template_type, tokenizer)
query = '你好'
resp = inference_vllm(llm_engine, template, [{'query': query}])[0]
print(f"response: {resp['response']}")
print(f"history: {resp['history']}")

使用CLI:

代码语言：javascript

#merge LoRA增量权重并使用vllm进行推理加速
#如果你需要量化, 可以指定`--quant_bits 4`.
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 swift export \
    --ckpt_dir 'xxx/vx-xxx/checkpoint-xxx' --merge_lora true

#使用数据集评估
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 swift infer \
    --ckpt_dir 'xxx/vx-xxx/checkpoint-xxx-merged' \
    --infer_backend vllm \
    --load_dataset_config true \

#人工评估
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 swift infer \
    --ckpt_dir 'xxx/vx-xxx/checkpoint-xxx-merged' \
    --infer_backend vllm \

3.Web-UI加速

3.1原始模型

代码语言：javascript

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 swift app-ui --model_type qwen-7b-chat --infer_backend vllm

3.2 微调后模型

代码语言：javascript

#merge LoRA增量权重并使用vllm作为backend构建app-ui
#如果你需要量化, 可以指定`--quant_bits 4`.
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 swift export \
    --ckpt_dir 'xxx/vx-xxx/checkpoint-xxx' --merge_lora true

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 swift app-ui --ckpt_dir 'xxx/vx-xxx/checkpoint-xxx-merged' --infer_backend vllm

4.部署

swift使用VLLM作为推理后端, 并兼容openai的API样式.

服务端的部署命令行参数可以参考: deploy命令行参数.

客户端的openai的API参数可以参考: https://platform.openai.com/docs/api-reference/introduction.

4.1原始模型

qwen-7b-chat

服务端:

代码语言：javascript

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 swift deploy --model_type qwen-7b-chat
#多卡部署
RAY_memory_monitor_refresh_ms=0 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 swift deploy --model_type qwen-7b-chat --tensor_parallel_size 4

客户端:

测试:

代码语言：javascript

curl http://localhost:8000/v1/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "qwen-7b-chat",
"messages": [{"role": "user", "content": "晚上睡不着觉怎么办？"}],
"max_tokens": 256,
"temperature": 0
}'

使用swift:

代码语言：javascript

from swift.llm import get_model_list_client, XRequestConfig, inference_client

model_list = get_model_list_client()
model_type = model_list.data[0].id
print(f'model_type: {model_type}')

query = '浙江的省会在哪里?'
request_config = XRequestConfig(seed=42)
resp = inference_client(model_type, query, request_config=request_config)
response = resp.choices[0].message.content
print(f'query: {query}')
print(f'response: {response}')

history = [(query, response)]
query = '这有什么好吃的?'
request_config = XRequestConfig(stream=True, seed=42)
stream_resp = inference_client(model_type, query, history, request_config=request_config)
print(f'query: {query}')
print('response: ', end='')
for chunk in stream_resp:
    print(chunk.choices[0].delta.content, end='', flush=True)
print()

"""Out[0]
model_type: qwen-7b-chat
query: 浙江的省会在哪里?
response: 浙江省的省会是杭州市。
query: 这有什么好吃的?
response: 杭州有许多美食，例如西湖醋鱼、东坡肉、龙井虾仁、叫化童子鸡等。此外，杭州还有许多特色小吃，如西湖藕粉、杭州小笼包、杭州油条等。
"""

使用openai:

代码语言：javascript

from openai import OpenAI
client = OpenAI(
    api_key='EMPTY',
    base_url='http://localhost:8000/v1',
)
model_type = client.models.list().data[0].id
print(f'model_type: {model_type}')

query = '浙江的省会在哪里?'
messages = [{
    'role': 'user',
    'content': query
}]
resp = client.chat.completions.create(
    model=model_type,
    messages=messages,
    seed=42)
response = resp.choices[0].message.content
print(f'query: {query}')
print(f'response: {response}')

#流式
messages.append({'role': 'assistant', 'content': response})
query = '这有什么好吃的?'
messages.append({'role': 'user', 'content': query})
stream_resp = client.chat.completions.create(
    model=model_type,
    messages=messages,
    stream=True,
    seed=42)

print(f'query: {query}')
print('response: ', end='')
for chunk in stream_resp:
    print(chunk.choices[0].delta.content, end='', flush=True)
print()

"""Out[0]
model_type: qwen-7b-chat
query: 浙江的省会在哪里?
response: 浙江省的省会是杭州市。
query: 这有什么好吃的?
response: 杭州有许多美食，例如西湖醋鱼、东坡肉、龙井虾仁、叫化童子鸡等。此外，杭州还有许多特色小吃，如西湖藕粉、杭州小笼包、杭州油条等。
"""

qwen-7b

服务端:

代码语言：javascript

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 swift deploy --model_type qwen-7b
#多卡部署
RAY_memory_monitor_refresh_ms=0 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 swift deploy --model_type qwen-7b --tensor_parallel_size 4

客户端:

测试:

代码语言：javascript

复制

curl http://localhost:8000/v1/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "qwen-7b",
"prompt": "浙江 -> 杭州\n安徽 -> 合肥\n四川 ->",
"max_tokens": 32,
"temperature": 0.1,
"seed": 42
}'

使用swift:

代码语言：javascript

from swift.llm import get_model_list_client, XRequestConfig, inference_client

model_list = get_model_list_client()
model_type = model_list.data[0].id
print(f'model_type: {model_type}')

query = '浙江 -> 杭州\n安徽 -> 合肥\n四川 ->'
request_config = XRequestConfig(max_tokens=32, temperature=0.1, seed=42)
resp = inference_client(model_type, query, request_config=request_config)
response = resp.choices[0].text
print(f'query: {query}')
print(f'response: {response}')

request_config.stream = True
stream_resp = inference_client(model_type, query, request_config=request_config)
print(f'query: {query}')
print('response: ', end='')
for chunk in stream_resp:
    print(chunk.choices[0].text, end='', flush=True)
print()

"""Out[0]
model_type: qwen-7b
query: 浙江 -> 杭州
安徽 -> 合肥
四川 ->
response:  成都
广东 -> 广州
江苏 -> 南京
浙江 -> 杭州
安徽 -> 合肥
四川 -> 成都

query: 浙江 -> 杭州
安徽 -> 合肥
四川 ->
response:  成都
广东 -> 广州
江苏 -> 南京
浙江 -> 杭州
安徽 -> 合肥
四川 -> 成都
"""

使用openai:

代码语言：javascript

from openai import OpenAI
client = OpenAI(
    api_key='EMPTY',
    base_url='http://localhost:8000/v1',
)
model_type = client.models.list().data[0].id
print(f'model_type: {model_type}')

query = '浙江 -> 杭州\n安徽 -> 合肥\n四川 ->'
kwargs = {'model': model_type, 'prompt': query, 'seed': 42, 'temperature': 0.1, 'max_tokens': 32}

resp = client.completions.create(**kwargs)
response = resp.choices[0].text
print(f'query: {query}')
print(f'response: {response}')

#流式
stream_resp = client.completions.create(stream=True, **kwargs)
response = resp.choices[0].text
print(f'query: {query}')
print('response: ', end='')
for chunk in stream_resp:
    print(chunk.choices[0].text, end='', flush=True)
print()

"""Out[0]
model_type: qwen-7b
query: 浙江 -> 杭州
安徽 -> 合肥
四川 ->
response:  成都
广东 -> 广州
江苏 -> 南京
浙江 -> 杭州
安徽 -> 合肥
四川 -> 成都

query: 浙江 -> 杭州
安徽 -> 合肥
四川 ->
response:  成都
广东 -> 广州
江苏 -> 南京
浙江 -> 杭州
安徽 -> 合肥
四川 -> 成都
"""

4.2 微调后模型

服务端:

代码语言：javascript

#merge LoRA增量权重并部署
#如果你需要量化, 可以指定`--quant_bits 4`.
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 swift export \
    --ckpt_dir 'xxx/vx-xxx/checkpoint-xxx' --merge_lora true

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 swift deploy --ckpt_dir 'xxx/vx-xxx/checkpoint-xxx-merged'

客户端示例代码同原始模型.

4.3 多LoRA部署

目前pt方式部署模型已经支持peft>=0.10.0进行多LoRA部署，具体方法为：

• 确保部署时merge_lora为False
• 使用--lora_modules参数, 可以查看命令行文档
• 推理时指定lora tuner的名字到模型字段

举例：

代码语言：javascript

#假设从llama3-8b-instruct训练了一个名字叫卡卡罗特的LoRA模型
#服务端
swift deploy --ckpt_dir /mnt/ckpt-1000 --infer_backend pt --lora_modules my_tuner=/mnt/my-tuner
#会加载起来两个tuner，一个是`/mnt/ckpt-1000`的`default-lora`，一个是`/mnt/my-tuner`的`my_tuner`

#客户端
curl http://localhost:8000/v1/chat/completions -H "Content-Type: application/json" -d '{
"model": "my-tuner",
"messages": [{"role": "user", "content": "who are you?"}],
"max_tokens": 256,
"temperature": 0
}'
#resp: 我是卡卡罗特...
#如果指定mode='llama3-8b-instruct'，则返回I'm llama3...，即原模型的返回值

[!NOTE] --ckpt_dir参数如果是个lora路径，则原来的default会被加载到default-lora的tuner上，其他的tuner需要通过lora_modules自行加载

5. VLLM & LoRA

VLLM & LoRA支持的模型可以查看: https://docs.vllm.ai/en/latest/models/supported_models.html

5.1 准备LoRA

代码语言：javascript

#Experimental environment: 4 * A100
#4 * 30GB GPU memory
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 \
NPROC_PER_NODE=4 \
swift sft \
    --model_type llama2-7b-chat \
    --dataset sharegpt-gpt4-mini \
    --train_dataset_sample 1000 \
    --logging_steps 5 \
    --max_length 4096 \
    --learning_rate 5e-5 \
    --warmup_ratio 0.4 \
    --output_dir output \
    --lora_target_modules ALL \
    --self_cognition_sample 500 \
    --model_name 小黄 'Xiao Huang' \
    --model_author 魔搭 ModelScope \

将lora从swift格式转换成peft格式:

代码语言：javascript

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 swift export \
    --ckpt_dir output/llama2-7b-chat/vx-xxx/checkpoint-xxx \
    --to_peft_format true

5.2 VLLM推理加速

推理:

代码语言：javascript

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 swift infer \
    --ckpt_dir output/llama2-7b-chat/vx-xxx/checkpoint-xxx-peft \
    --infer_backend vllm \
    --vllm_enable_lora true

运行结果:

代码语言：javascript

"""
<<< who are you?
I am an artificial intelligence language model developed by ModelScope. I am designed to assist and communicate with users in a helpful and respectful manner. I can answer questions, provide information, and engage in conversation. How can I help you?
"""

单样本推理:

代码语言：javascript

import os
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0'
import torch
from swift.llm import (
    ModelType, get_vllm_engine, get_default_template_type,
    get_template, inference_stream_vllm, LoRARequest, inference_vllm
)

lora_checkpoint = 'output/llama2-7b-chat/vx-xxx/checkpoint-xxx-peft'
lora_request = LoRARequest('default-lora', 1, lora_checkpoint)

model_type = ModelType.llama2_7b_chat
llm_engine = get_vllm_engine(model_type, torch.float16, enable_lora=True,
                             max_loras=1, max_lora_rank=16)
template_type = get_default_template_type(model_type)
template = get_template(template_type, llm_engine.hf_tokenizer)
#与`transformers.GenerationConfig`类似的接口
llm_engine.generation_config.max_new_tokens = 256

#use lora
request_list = [{'query': 'who are you?'}]
query = request_list[0]['query']
resp_list = inference_vllm(llm_engine, template, request_list, lora_request=lora_request)
response = resp_list[0]['response']
print(f'query: {query}')
print(f'response: {response}')

#no lora
gen = inference_stream_vllm(llm_engine, template, request_list)
query = request_list[0]['query']
print(f'query: {query}\nresponse: ', end='')
print_idx = 0
for resp_list in gen:
    response = resp_list[0]['response']
    print(response[print_idx:], end='', flush=True)
    print_idx = len(response)
print()
"""
query: who are you?
response: I am an artificial intelligence language model developed by ModelScope. I can understand and respond to text-based questions and prompts, and provide information and assistance on a wide range of topics.
query: who are you?
response:  Hello! I'm just an AI assistant, here to help you with any questions or tasks you may have. I'm designed to be helpful, respectful, and honest in my responses, and I strive to provide socially unbiased and positive answers. I'm not a human, but a machine learning model trained on a large dataset of text to generate responses to a wide range of questions and prompts. I'm here to help you in any way I can, while always ensuring that my answers are safe and respectful. Is there anything specific you'd like to know or discuss?
"""

5.3 部署

服务端:

代码语言：javascript

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 swift deploy \
    --ckpt_dir output/llama2-7b-chat/vx-xxx/checkpoint-xxx-peft \
    --infer_backend vllm \
    --vllm_enable_lora true

客户端:

测试:

代码语言：javascript

curl http://localhost:8000/v1/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "default-lora",
"messages": [{"role": "user", "content": "who are you?"}],
"max_tokens": 256,
"temperature": 0
}'

curl http://localhost:8000/v1/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "llama2-7b-chat",
"messages": [{"role": "user", "content": "who are you?"}],
"max_tokens": 256,
"temperature": 0
}'

输出:

代码语言：javascript

"""
{"model":"default-lora","choices":[{"index":0,"message":{"role":"assistant","content":"I am an artificial intelligence language model developed by ModelScope. I am designed to assist and communicate with users in a helpful, respectful, and honest manner. I can answer questions, provide information, and engage in conversation. How can I assist you?"},"finish_reason":"stop"}],"usage":{"prompt_tokens":141,"completion_tokens":53,"total_tokens":194},"id":"chatcmpl-fb95932dcdab4ce68f4be49c9946b306","object":"chat.completion","created":1710820459}

{"model":"llama2-7b-chat","choices":[{"index":0,"message":{"role":"assistant","content":" Hello! I'm just an AI assistant, here to help you with any questions or concerns you may have. I'm designed to provide helpful, respectful, and honest responses, while ensuring that my answers are socially unbiased and positive in nature. I'm not capable of providing harmful, unethical, racist, sexist, toxic, dangerous, or illegal content, and I will always do my best to explain why I cannot answer a question if it does not make sense or is not factually coherent. If I don't know the answer to a question, I will not provide false information. My goal is to assist and provide accurate information to the best of my abilities. Is there anything else I can help you with?"},"finish_reason":"stop"}],"usage":{"prompt_tokens":141,"completion_tokens":163,"total_tokens":304},"id":"chatcmpl-d867a3a52bb7451588d4f73e1df4ba95","object":"chat.completion","created":1710820557}
"""

使用openai:

代码语言：javascript

from openai import OpenAI
client = OpenAI(
    api_key='EMPTY',
    base_url='http://localhost:8000/v1',
)
model_type_list = [model.id for model in client.models.list().data]
print(f'model_type_list: {model_type_list}')

query = 'who are you?'
messages = [{
    'role': 'user',
    'content': query
}]
resp = client.chat.completions.create(
    model='default-lora',
    messages=messages,
    seed=42)
response = resp.choices[0].message.content
print(f'query: {query}')
print(f'response: {response}')

#流式
stream_resp = client.chat.completions.create(
    model='llama2-7b-chat',
    messages=messages,
    stream=True,
    seed=42)

print(f'query: {query}')
print('response: ', end='')
for chunk in stream_resp:
    print(chunk.choices[0].delta.content, end='', flush=True)
print()

"""Out[0]
model_type_list: ['llama2-7b-chat', 'default-lora']
query: who are you?
response: I am an artificial intelligence language model developed by ModelScope. I am designed to assist and communicate with users in a helpful, respectful, and honest manner. I can answer questions, provide information, and engage in conversation. How can I assist you?
query: who are you?
response:  Hello! I'm just an AI assistant, here to help you with any questions or concerns you may have. I'm designed to provide helpful, respectful, and honest responses, while ensuring that my answers are socially unbiased and positive in nature. I'm not capable of providing harmful, unethical, racist, sexist, toxic, dangerous, or illegal content, and I will always do my best to explain why I cannot answer a question if it does not make sense or is not factually coherent. If I don't know the answer to a question, I will not provide false information. Is there anything else I can help you with?
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如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 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
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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