Finetuner+：为企业实现大模型微调和私有化部署

原创 已于 2023-04-23 21:22:25 修改 · 2.8k 阅读 · 5 ·
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于 2023-04-23 14:22:56 首次发布
Finetuner+ 是一个帮助企业将通用大模型微调为行业专家的工具，确保数据安全并提供定制化服务。通过无监督的二阶预训练、指令微调等技术，Finetuner+ 可以在金融、汽车营销等领域提高模型的领域适应性。此外，其数据并行训练策略保护了数据隐私，提供灵活的部署方式，以满足不同企业的安全需求。

如 ChatGPT、GPT4 这样的大型语言模型就像是你为公司请的一个牛人顾问，他在 OpenAI、Google 等大公司被预训练了不少的行业内专业知识，所以加入你的公司后，你只需要输入 Prompt 给他， 介绍一些业务上的背景知识，他就能马上上手干活了。然而，由于这个顾问专家不是你们公司所独有的，最重要的是你们之前没有签订任何数据安全协议，他既不能保证数据安全，也不能保证内容受控不外流。

此外，由于它们都是公有的大型语言模型，可以作为一个基础模型来帮助解决一些基本问题，但是当您需要更好地应对特定领域的问题时，比如法律领域内的专业案例分析时，它的回答就不够理想了。尤其对于变化快、专业词汇复杂的领域时，这类大模型的回答就会显得不够令人满意了，甚至常有事实性错误发生。

随着这些大型语言模型、文本图像生成模型在各行各业的应用越来越广泛，我们如何在既享有公有的 ChatGPT 知识和能力的基础上，再微调训练出一个 私有化部署的、数据安全的、更擅长特定行业应用的 ChatGPT 或 Midjourney，让它能更好地服务企业自己或客户使用呢？

而这就是我们推出 Finetuner+ 的原因：让通用的大模型转变为客户所在行业的专家。我们将根据客户的数据和需求，对这类通用大型语言模型进行定制化微调，让它更适合解决客户所在行业的问题。并且将微调权重完全保留在客户组织的基础设施内。也就是说，微调后的模型将完全部署在企业的内网里，从而大大降低了数据泄露的风险。

Finetuner+ 如何微调

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大模型微调部署实战及类GPT工具的高效使用
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本文主要介绍了专栏《大模型微调部署实战及类GPT工具的高效使用》的核心内容，希望对使用大语言模型的同学们有所帮助。 文章目录 1. 前言 2. 专栏亮点 3. 你的收获 4. 详细目录
理论七、大模型-什么是Fine-tuning
xiaoqi270620903的专栏
03-20 3519
Fine-tuning 是指在一个已经训练好的模型基础上，通过使用新的数据集或任务来进一步调整模型参数的过程。通常情况下，已经训练好的模型是在大规模数据集上进行训练得到的，而 Fine-tuning 则可以使模型适应新的特定任务或数据集。
私有化大模型部署
cancer_s的博客
12-23 2183
不同的私有化大模型部署方式适用于不同的业务需求和技术场景，企业可以根据以下因素选择最适合的部署方式：数据隐私要求：如果对数据隐私有极高要求，可以选择本地部署或私有云部署。计算资源需求：大模型推理需要高性能的计算资源，公有云或混合云部署提供了灵活的计算资源。低延迟要求：边缘计算适合对延迟要求极高的实时应用场景。灵活性和扩展性：云端部署提供更高的弹性和可扩展性，适用于需求波动较大的应用。选择合适的部署方式能够帮助企业更好地平衡成本、性能和安全需求，实现大模型在实际业务中的高效运作。
企业AI大模型私有化部署解决方案
2301_82275412的博客
06-19 2731
在解决方案上，建议企业建立专门的AI服务器集群，配置高性能计算资源，实现大规模模型训练和推理任务。为了实施严格的数据安全，需要提供安全隔离和访问控制的措施，以防止数据泄露或非法获取。在部署流程上，包括环境搭建、数据准备、模型训练、模型优化和推理部署等多个步骤。每个步骤都需要严格的操作和测试，以确保最终部署的模型能够稳定运行并达到预期的性能指标。在报价方面，需要根据具体项目需求的特点进行定价。此外，还需要考虑培训和技术支持等增值服务，以满足企业的各种需求。
什么是大模型微调？一文让你搞懂大模型微调，一文彻底搞懂大模型微调！
最新发布
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10-12 1519
《大模型微调技术与AI学习资源概览》摘要：本文系统介绍了大模型微调技术，包括其定义（基于预训练模型的二次训练）、应用价值（领域适配/任务定制/成本效益）和主流方法（全参数/参数高效/提示微调）。重点解析了LoRA、Adapter等参数高效微调技术实现，以及混合专家系统、强化学习微调等前沿方案。同时提供了一套104G的AI大模型学习资源包，包含视频课程、技术文档、实战项目和面试指南，适合从入门到进阶的学习需求。资源由行业专家整理，强调通过实践掌握核心技术，助力职业转型与发展。
浅谈大模型私有化+精调：面向垂直行业与特定场景之需
ytt0523_com的博客
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大模型私有化（Model Private Deployment）指的是将预训练的大型人工智能模型（如GPT、BERT等）部署到企业自己的硬件环境或私有云平台上。与公有云服务或模型即服务（Model-as-a-Service）相比，私有化部署能够给企业带来更高级别的数据安全性和自主控制能力。对数据隐私和安全要求高、需要自主控制AI模型运行环境的企业而言，或者在特定地理位置因法律法规限制不能使用公有云服务的情况下，这种需求是确实存在的。
大白话！大模型(LLMs)私有化的三种方式：Prompts、Embeddings、Fine-tuning
kaka0722ww的博客
05-15 1424
私有化大模型的三种方式随着我们使用大模型的深入呢，我们会发现这样一个现象，我们正常情况下问大模型的问题，会得到一个非常普适的回答，就是大模型会根据自己的训练的这个过往的一些知识的积累，然后告诉我们他认为最好的一个答案，但是如果我们问到一些非常具体的针对啊我们自己生活或工作的一些问题，比如说一个文档，或者说公司里边的一些情况的时候，这个时候呢，大模型的回答的这个就不会包括这部分知识。那如何做这样的定制呢？
大模型的本地私有化部署
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今天分享下关于大模型本地部署的一些基础知识，做一个简单的入门，并科普相关的工具使用。
AIGC大模型微调与私有化部署的应用及案例
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AIGC（人工智能生成内容）大模型与私有化部署的结合，特别适用于需要高度数据隐私和定制化需求的场景。以下是AIGC大模型与私有化部署的应用及具体案例分析：1. 医疗健康应用- 临床决策支持：通过私有化部署大模型对患者数据进行分析，生成个性化的诊疗建议和健康管理方案。- 病历自动生成：大模型可以帮助医生自动生成标准化的电子病历，提高文书工作效率。案例- 描述：Mayo Clinic使用私有化部署的大模型对患者的医疗数据进行分析，提供适时的临床决策支持和疾病预防建议。
构建企业专属AI基座：大模型私有化部署全景指南（以 DeepSeek 为例）
2401_88419115的博客
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kfashfasf的博客
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m0_59163425的博客
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通过LangChain和Streamlit我们可以方便的整合任何的LLM模型，并且通过GGML我们可以将大模型运行在消费级的硬件中，这对我们个人研究来说使非常有帮助的。作者：Afaque Umer。
年度AI对话|达观陈运文：做私有部署的大模型，数据安全更具优势
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本文内容来源于达观数据董事长兼CEO陈运文受邀出席36氪数字时氪的《年度AI对话》专栏采访内容 大模型既带来了压力，也带来了机会 文|杨俊 编辑|石亚琼 封面来源｜企业官方 掌握了人工智能就掌握了新时代的生产力密码。在ChatGPT爆火的当下，大模型火遍全球，中国产业也激发了对人工智能应用的新热情。因此，这个时间点，36氪数字时氪团队正式启动《年度AI对话》专栏，希望与国内在大模型领域有着深度研究的专业人士进行热点话题的探讨，通过一系列报道，还原AI新的技术能力与应用潜力。
【人工智能时代】- 大模型的私有化部署
xiaoli8748的专栏
08-21 1099
企业在进行大模型私有化部署时，还可能面临一些挑战，如模型选择、AI算力选择、框架和部署模式的确定、以及模型二次开发和精调的复杂性。一些企业已经推出了私有化部署的解决方案和产品，如达观数据的“曹植”大模型一体机、科大讯飞的星火一体机等。此外，企业还可以采用不同的模型部署策略，如蓝绿部署、金丝雀部署、A/B测试等，以确保模型部署的平滑过渡和稳定性。总之，大模型的私有化部署是一个系统工程，需要企业综合考虑多方面因素，并采取合适的策略和工具来实现。
大模型微调和私有化部署
04-02
### 大模型微调方法 大模型的微调通常涉及两种主要方式：监督微调（Supervised Fine-Tuning, SFT）和强化学习微调（Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF）。SFT 是通过标注数据集来调整预训练模型参数，使其适应特定任务的需求[^1]。RLHF 则引入人类反馈机制，利用强化学习优化模型的行为，从而提升其生成内容的质量和一致性[^2]。 以下是具体的微调流程： #### 监督微调 (SFT) - 使用高质量的任务相关数据集对模型进行进一步训练。 - 数据集中包含输入与期望输出的配对关系。 - 训练过程中更新模型权重以最小化预测误差。 ```python import torch from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer model_name = "meta-llama/Llama-2" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name) def fine_tune_model(train_dataset): optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=5e-5) model.train() for epoch in range(3): # 假设运行三个epoch total_loss = 0 for batch in train_dataset: inputs = tokenizer(batch['text'], return_tensors="pt", truncation=True, padding=True).to('cuda') outputs = model(**inputs, labels=inputs["input_ids"]) loss = outputs.loss loss.backward() optimizer.step() optimizer.zero_grad() total_loss += loss.item() fine_tune_model(your_train_data) ``` #### 强化学习微调 (RLHF) - 构建奖励模型（Reward Model），用于评估生成文本质量。 - 结合策略梯度算法优化模型行为。 ```python from trl import PPOTrainer ppo_trainer = PPOTrainer(...) for query in queries: response = ppo_trainer.generate(query) reward_scores = get_reward(response) # 自定义函数获取奖励分数 ppo_trainer.step([query], [response], [reward_scores]) ``` --- ### 私有化部署的技术方案 对于企业的私有化部署需求，选择合适的开源模型至关重要。常见的开源模型如 LLaMA 和 GLM 提供了较低的成本和技术门槛[^4]。以下是一个典型的私有化部署技术框架： #### 环境准备 - 安装必要的依赖库并配置 GPU 或 TPU 加速环境。 - 下载目标模型及其对应的权重文件。 #### 模型服务化 - 将经过微调的大模型封装成 RESTful API 接口形式对外提供服务。 - 可选工具包括 FastAPI、Flask 或 Hugging Face 的 `TextGenerationPipeline`。 ```python from fastapi import FastAPI from transformers import pipeline app = FastAPI() generator = pipeline("text-generation", model=model_name, device_map='auto') @app.post("/generate/") async def generate_text(prompt: str): result = generator(prompt, max_length=100)[0]['generated_text'] return {"output": result} ``` #### 性能优化 - 对于大规模推理场景，采用量化技术和分布式计算降低资源消耗。 - 实现缓存机制减少重复请求带来的延迟开销。 --- ### §相关问题§ 1. 如何构建高效的奖励模型以支持 RLHF？ 2. 开源模型中哪些更适合中小型企业实施私有化部署？ 3. 在实际生产环境中如何监控大模型的表现并及时发现潜在问题？ 4. 是否存在针对中文语料特别优化过的开源大模型选项？ 5. 如果企业希望保护敏感数据不被上传至云端，在本地完成整个生命周期管理需要注意什么？
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