一文搞懂大语言模型的训练和推理

模型训练（Training）和推理（Inference）是深度学习中的两个核心过程。 训练过程通过调整模型参数来优化模型性能，而推理过程则利用训练好的模型进行预测。

训练和推理在目标、过程、计算资源等方面存在差异。训练过程注重模型的参数调整和优化，需要大量的标注数据和计算资源；而推理过程则注重模型的预测能力，需要快速且准确地生成预测结果。

一、模型训练（Training）

什么是模型训练（Training）？模型训练是指利用一组已知的数据（通常称为训练数据）来教导或学习一个模型的过程。

在这个过程中，模型会尝试捕捉数据的内在规律和特征。一旦模型经过充分的训练（模型收敛），它就能够基于这些学到的规律对新数据进行准确的预测或分类。

大语言模型（LLM）的训练方法（Pre-training + Post-training）是什么？ 大语言模型的训练方法包括预训练（Pre-training）和后训练（Post-training）两阶段。

其中预训练为模型奠定了坚实的基础，使其具备较好的先验知识；而后训练则使模型更加适应特定任务或数据集，从而提高其性能和用户满意度。

1、预训练（Pre-training）

预训练是在大规模无标注数据集上对模型进行的初步训练。这个阶段的目的是让模型学习到语言的普遍规律和特征，为后续任务提供坚实的基础。

预训练通常发生在模型开发的早期阶段，使用广泛的数据集，追求数据的多样性和规模。通过预训练，模型可以捕捉到语言的底层结构和模式，如词汇、语法和句子结构等，从而提高其泛化能力和表现力。

同时Hugging Face的Transformers库是一个功能强大的NLP库，它提供了对各种预训练模型的统一接口，支持PyTorch和TensorFlow框架，并包含了数千种可用于多种任务的预训练模型。

2、后训练（Post-training）

后训练是指在预训练模型的基础上，针对特定的任务或数据集进行的额外训练。这个阶段的目的是优化模型性能，使其更好地适应特定任务或数据集。

后训练通常发生在模型部署前或部署初期，后训练可以包括监督微调（Supervise Fine-tuning，SFT）、参数高效微调（Parameter-Efficient Finetuning, PEFT）和其他高级方法，如基于人类反馈的强化学习（RLHF）、蒸馏技术(Distillation)等。

二、模型推理（Inference）

什么是模型推理（Inference）？ 在模型训练完成后，使用训练好的模型对新数据进行预测或生成的过程。

在模型训练阶段，模型通过大量数据的学习，掌握了某种特定的能力或模式。 而在推理阶段，模型则利用这种能力对新的、未见过的数据进行处理，以产生预期的输出。

如何调用大语言模型（LLM）进行模型推理？训练好的大语言模型（LLM）需导出为可部署格式（如ONNX、PyTorch、TensorFlow模型文件），并保存模型权重和配置文件。在部署平台上加载模型后进行初始化，就可以开始进行模型推理。

Hugging Face设计了一种新的模型存储格式，如.safetensors，主要存储的内容为tensor的名字（字符串）及内容（权重），这种格式以更加紧凑、跨框架的方式存储模型数据，使得模型数据可以在不同的深度学习框架（PyTorch、TensorFlow）之间轻松迁移和使用。

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