如何在SAM时代下打造高效的高性能计算大模型训练平台

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摘要：Segment Anything Model (SAM)是Meta 公司最近推出的一个创新AI 模型，专门用于计算机视觉领域图像分割任务。借鉴ChatGPT 的学习范式，将预训练和特定任务结合在一起，从而显著提升模型的泛化能力。SAM 的设计初衷是简化图像分割的过程，减少对专业建模知识的依赖，并降低大规模训练所需的计算资源。

在计算机视觉领域，SAM模型是一种基于CV领域的ChatGPT，提供强大的图像分割功能。然而，要使用SAM模型，我们需要进行SAM大模型环境的配置。虽然配置SAM环境可能会面临一些挑战，但一旦配置完成，我们将能够充分利用SAM模型的强大功能。

为配置SAM环境，我们需要确保服务器具备足够的计算资源和存储空间，以支持SAM模型的高效运行。SAM模型通常需要大量的计算资源和存储能力来进行准确的图像分割。然而，也需要注意SAM本地部署对服务器的影响。SAM模型的部署可能对服务器的性能和稳定性产生一定的影响。

蓝海大脑大模型训练平台提供强大计算集群、高速存储系统和高带宽网络连接，加速模型的训练过程；同时采用高效分布式计算框架和并行计算，使模型训练可以在多个计算节点上同时进行，大大缩短训练时间。兼备任务调度、资源管理和监控等功能，提升训练效率和可管理性。此外，丰富的工具和库，可用于模型开发、调试和优化。还为模型部署和推理提供支持。一旦模型训练完成，平台可将训练好的模型部署到生产环境中，以供实际应用使用。

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SAM模型：CV领域的ChatGPT

一、什么是SAM模型？

SAM模型是 Meta 推出的人工智能模型，在官网上被描述为“仅需一次点击，即可在任何图像中分割出任何物体”。采用以前图像分割模型作为基础，并在庞大的数据集上进行训练，该模型旨在解决多个下游任务并成为一种通用模型。

该模型的核心要点有：

1、借鉴ChatGPT的启发思想，采用可提示学习范式，提高学习效率；

2、建立迄今为止最大的图像分割数据集Segment Anything 1-Billion（SA-1B），包含1100万张图像和超过10亿个掩码；

3、构建通用且自动的分割模型，在零样本情况下灵活应用于新的任务和领域，其结果优于以往的监督学习结果。

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SAM 模型官方文章

二、Prompt：将 ChatGPT 的学习思维应用在 CV 领域

SAM 利用先进技术路线实现计算机视觉底层技术突破，具备广泛的通用性和零样本迁移的能力。采用 prompt-based learning 方式进行学习训练，即利用提示语作为模型输入。与传统的监督学习方式不同，该方法在 GPT-3 团队的推动下得到广泛应用。

1、Prompt之前的模型在做什么 

预训练语言模型（PLM）是一种先进的自然语言处理（NLP）模型，在人和计算机交互方面起着重要的作用。NLP旨在改善人与计算机之间的交流和理解，而PLM则是这一领域前沿模型之一。

自然语言处理（NLP）的常用算法和模型

预训练模型根据学习范式和发展阶段可以分为四代：

1）特征学习：通过设置规则来提取文本特征编码文本，例如TF-IDF模型。

2）结构学习：引入深度学习在NLP中应用，代表性模型是Word2Vec。第一代、第二代预训练模型的共同点是输出被用作下游任务的输入，但本身并不直接执行下游任务。随后的模型将预训练结果和模型自身都应用于下游任务中。

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预训练模型（PLM）的发展阶段和特征

3）下游微调：采用预训练加下游微调方式，代表性模型有BERT和GPT。

4）提示学习：在BERT和GPT的基础上进一步改进，采用基于提示学习（Prompt-based Learning）方法。该方法将输入信息经过特定模板处理，将任务转化为更适合预训练语言模型处理形式。代表性模型有ChapGPT、GPT3.5和SAM。

预训练模型就像是培养出的高中毕业生，而下游任务则相当于大学的专业课程。高中毕业生学习未来应用领域相关的课程，就能够成为具备专业技能和知识的大学生，以应对专业岗位的要求。

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基于提示的学习（prompt-based learning)各分支

2、Prompt 的优势：实现预训练和下游任务的统一

如下图所示（左图），传统的PLM+微调范式存在上下游之间差异较大、应用不匹配问题，在预训练阶段使用自回归或自编码方法，但对于下游的微调任务来说，需要大量新数据来适应不同的形式和要求。

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传统的预训练+微调模型以及 prompt范式

随着模型参数越来越庞大，企业部署模型成本非常高。同时为满足各种不同下游之间的任务，需要专门对每个任务进行微调，也是一种巨大的浪费。主要有以下两个缺点：

1）微调所需的样本数量非常大

2）模型的专用性高，部署成本高昂

针对以上缺点，PT-3团队提出在大量无监督文本阅读后，语言模型可以通过"培养广泛技能和模式识别能力"有效地解决问题。实验表明在少样本场景下，模型不需要更新任何参数就能实现不错的效果。预训练加微调范式是通过大量训练使模型适应下游任务。而Prompt则是将下游任务以特定模板的形式统一成预训练任务，将下游任务的数据组织成自然语言形式，充分发挥预训练模型本身的能力。

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Fine-tune 和 prompt 两种范式的区别

以情感分类任务为例，使用传统Fine-tune方法需要准备一个微调数据集，其中包含对电影/书籍的评价以及人工阅读后的感受。该微调数据集必须足够大，以满足复杂任务需求。但是微调数据集的大小可能超过预训练数据集的规模，导致预训练的目的失去意义。

相比之下，利用Prompt的方式可以更好地处理情感分类任务并且充分利用预训练模型能力，避免繁重微调数据集准备工作。Prompt可以根据输入的句子来输出对MASK位置单词的预测，进而推测出用户对该作品作品的态度。

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预训练+下游任务微调（PLM+Fine-tuning）处理情感分类任务（写影评）

Prompt范式具有以下优点：

1）大大降低模型训练所需样本量，可以在少样本甚至零样本的情况下进行训练

2）提高模型的通用性，在实际应用中减少成本并提高效率

当下，大型模型如GPT-4已经不再完全开放全部的模型参数，用户只能通过API接口使用模型进行预测。由此可见，Prompt工程在下游任务中的重要性已经不言而喻。

三、ZSL：零样本学习降本增效，提高模型泛化能力

1、什么是零样本学习能力？

零样本学习（Zero-shot Learning, ZSL）是机器学习中的一个难题，其目标是让模型能够对从未见过的"未知物体"进行分类和识别。下图中展示一个经典案例，即认识斑马。一个"儿童"在动物园里见过许多动物，如马、熊猫、狮子、老虎等，但从未见过斑马。通过老师的描述，该"儿童"了解到斑马有四条腿、黑白相间的条纹以及尾巴。最终这个"儿童"轻松地辨认出斑马。

类似，模型也可以通过零样本学习方式，从已见过的类别中提取特征（如外形类似马、具有条纹、黑白色），然后根据对未知类别特征的描述，识别那些从未见过的类别。换言之，模型通过之前学到的知识和特征，将其应用于未知物体的识别。

零样本学习（ZSL）示例

2、SAM 的零样本学习能力得到认可

SAM 正具备这样一种零样本分割能力，可以从各种 prompt 输入（包括点、方框和文本）中生成高质量的掩膜(Mask)。学术界有多篇论文探讨SAM 的 ZSL 能力， 如《SAM.MD: Zero-shot medical image segmentation capabilities of the Segment Anything Model》测试 SAM 的 ZSL 效果，在图像分割任务中输入部分点和框作为 prompt 提示，结果显示：专家用户可以通过 SAM 实现大部分场景下的快速半自动分割。虽然在实验中 SAM 没有表现出领先的全自动分割性能，但可成为推动临床医生半自动分割工具发展的潜在催化剂。

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SAM 的零样本学习能力在 CT 影像中的应用

四、SA-1B：迄今为止最大的分割数据集，助力模型增效

1、Data Engine：使用数据引擎生成掩码

SAM使用数据集进行训练，并采用SAM交互式注释图像的方式对数据进行标注。另外，采用新颖的数据收集方法，结合模型和标注人员的力量，从而提高数据收集的效率和质量。整个过程可以分为三个阶段，让SAM的数据引擎更加完善和高效。

SAM使用数据引擎（data engine）渐进式收集数据示意图

1）手工阶段：在模型辅助的手工注释阶段，标注人员利用SAM模型作为辅助工具，在图像上进行点击、框选或输入文本等操作来生成MASK，并且模型会实时根据标注人员的输入更新MASK，并提供一些可选的MASK供标注人员选择和修改。该方式使得