大模型时代：主流训练、微调、推理与部署框架深度解析及对比

大模型时代主流训练、微调等框架解析对比
最新推荐文章于 2025-09-08 11:36:02 发布
最新推荐文章于 2025-09-08 11:36:02 发布
阅读量234 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 关于大模型的那些事儿 文章标签： 深度学习 人工智能 transformer chatgpt 开发语言
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/anneCoder/article/details/146314688

在大模型时代，选择适合的框架对于模型的训练、微调、推理和部署至关重要。本文将介绍几种常用的框架，并通过代码示例和表格对比，帮助读者了解这些框架的特点和使用场景。

一、训练框架
  1. PyTorch

PyTorch是一个动态图优先的深度学习框架，以灵活性和研究友好性著称。它支持张量计算、自动求导和分布式训练，且与Python深度集成，调试便捷。PyTorch支持GPU加速和混合精度训练，但在生产部署时需依赖TorchScript/ONNX。

代码示例：

import torch
model = torch.nn.Linear(10, 2)
output = model
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
大模型微调部署实战及类GPT工具的高效使用
herosunly的博客
07-24 22万+
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
大模型的业务流程：需求、模型选型、微调、调优、推理部署、应用集成-002
天涯雨的博客
05-30 740
大模型的业务流程：需求、模型选型、微调、调优、推理部署、应用集成
【大模型】什么是大模型框架？常用的大模型框架盘点对比
热门推荐
yuuuuuuuk的博客
07-06 1万+
大模型框架是指用于训练、推理和部署大型语言模型（LLMs）的软件工具和库。这些框架通常提供了高效的计算资源管理、分布式训练、模型优化和推理加速等功能，以便更好地利用硬件资源（如GPU和TPU）来处理庞大的数据集和复杂的模型结构。大模型框架的优点高效性：通过优化计算和内存管理，这些框架能够显著提高训练和推理的速度。可扩展性：支持分布式训练，可以在多个GPU或TPU上运行，适用于大规模数据集和复杂任务。灵活性：提供丰富的API和工具，使得研究人员和工程师可以方便地进行定制化开发。
大模型微调：LLaMA-Factory、Unsloth和Hugging Face，哪个是你的AI加速器？
寻道AI，探索AI无限可能！
11-04 1406
在选择大模型微调工具时，需要充分考虑自己的具体需求、硬件环境和资源限制。以下是一些选择建议，希望能对你有所帮助。如果你需要在多种硬件上进行微调，并希望模型能够量化以适应资源受限的设备，那么 LLaMA-Factory 是一个不错的选择。它的模块化设计、多硬件支持和量化技术，能够为你提供强大的工具，助力你在不同的硬件环境下实现高效的微调。如果你追求极致的微调速度和内存使用效率，那么 Unsloth 将满足你的需求。它的加速微调和低内存占用特性，能够让你在资源受限的环境中快速完成模型的微调，提高工作效率。
AI模型开发全景图：15大主流框架深度对比，常用的训练、微调、推理、部署框架，你的最佳选择是哪个？
m0_65555479的博客
09-08 1401
本文全面对比分析了15个主流大模型开发框架，包括训练框架(PyTorch、DeepSpeed、Megatron)、推理引擎(vLLM、ONNX Runtime)、微调工具(PEFT、Unsloth)和部署服务(Ollama、Xinference)等。从定位、核心功能、优缺点、易用性到适用场景进行系统梳理，帮助开发者根据自身需求选择合适的工具链，构建从模型开发到生产部署的全流程解决方案。
解析大型语言模型的训练、微调和推理的运行时性能
liangwqi的博客
11-22 5336
这篇论文是截至目前为数不多的介绍大模型训练配套环境比对的论文，对于想要入门大模型训练同学是个不错的入门资料。比较了不同尺寸模型（比较常用的7、13、70b），在不同型号gpu、训练框架、推理框架数据。 结合自己实际工作需要和论文给出的运行时数据分析，总结了下面几条： 1.二次预训练最低硬件配置，如果想要自己做简单二次预训练（7、13、70B参数）最小8卡80g显存A100 2.对于小规模sft对考虑PEFT做训练就可以，freezen fintune方法需要硬件还是较大 3.FlashAttention对向
大模型部署到底该用啥框架？vLLM、SGLang这些，一文给你捋清楚！
m0_65555479的博客
07-28 1350
本文系统评测了主流大语言模型推理框架（vLLM、SGLang、TensorRT-LLM等），从核心技术、性能指标、适用场景等维度进行对比分析。vLLM凭借PagedAttention和连续批处理技术实现高吞吐，TensorRT-LLM在低延迟场景表现优异，SGLang擅长结构化输出和多轮对话，Ollama适合本地轻量部署，XInference和LightLLM则分别侧重分布式和边缘计算。针对国产硬件，昇腾框架和LMDeploy提供了优化方案，支持多模态任务。文章指出，框架选择需综合考虑业务需求、硬件资源和扩
大模型部署框架Ollama和vLLM不知怎么选？一文讲透两大框架的优缺点和适用场景
youmaob的博客
04-25 1232
如果你想在本地或远程服务器上快速试验大模型，Ollama是理想之选，其易用性让初次使用大型语言模型的开发者能平滑入门。而对于注重性能、可扩展性和资源优化的生产环境，vLLM表现出色，高效处理并行请求和优化GPU利用，且文档完备，使其成为生产环境大规模部署的强力候选者，尤其在充分挖掘硬件性能方面。
【大模型应用开发】关键技术解析与实践：分布式训练、微调优化及伦理安全综合考核方案设计
最新发布
09-12
内容概要：本文档为《2025年大模型应用开发大纲生成考核题（含答案与解析）》，涵盖大模型应用开发中的核心技术与实践要点，包括分布式训练、模型微调、推理加速、部署优化、伦理安全等多个方面。通过单选、多选、...
大语言模型综述：预训练、微调、应用与评测全解析
首先，在“大模型的资源”方面，该综述详细整理了当前主流的大语言模型开源项目、训练数据集、评测基准和开发工具，例如基于GitHub平台发布的RUCAIBox/LLMSurvey项目提供了丰富的中英文文献索引与资源链接，极大促进...
【机器学习&深度学习】Ollama vs vLLM vs LMDeploy：三大本地部署框架深度对比解析
qq_62223405的博客
07-14 1429
大模型部署没有「一招鲜吃遍天」的通用方案。不同场景下需要权衡性能、资源、并发、易用性等因素。 🧑‍💻 如果你是开发者，想快速在本地试用模型，Ollama 是最简单的选择； 🏢 如果你是企业技术负责人，希望构建一个高效的推理服务平台，vLLM 是最佳选择； 🏭 如果你专注于国产模型部署和优化，LMDeploy 提供了全链路加速能力。 选择适合自己的部署工具，是让大模型真正为你所用的第一步。
七大LLM部署框架深度解析：全面对比大模型服务的核心差异
2401_85375186的博客
12-25 1655
在这场LLM部署框架的盛宴中，我们品尝了七道独具特色的"菜肴"。每一个框架都有其独特的风味和亮点，就像是一场绚丽的烟花秀，各自绽放出不同的光彩。如果您追求极致的速度，vLLM就是您的不二之选。若您深度使用HuggingFace生态系统，Text Generation Inference将是您的得力助手。在资源受限的环境中，CTranslate2能够让您的CPU发挥出惊人的性能。对于熟悉Azure生态系统的用户，DeepSpeed-MII将带给您无与伦比的体验。
一文详解几种常见本地大模型个人知识库工具部署、微调及对比选型（文末福利）
瓦罗兰特顶级C位的博客
06-11 5929
近年来，大模型在AI领域崭露头角，成为技术创新的重要驱动力。从AlphaGo的胜利到GPT系列的推出，大模型展现出了强大的语言生成、理解和多任务处理能力，预示着智能化转型的新阶段。
一文详解几种常见本地大模型个人知识库工具部署、微调及对比选型
2401_85343303的博客
06-19 5280
从阿尔法狗的胜利到GPT系列的横空出世，大模型不仅展现了人工智能前所未有的创造力与洞察力，也预示着智能化转型的新纪元。然而，大模型的潜力要真正转化为生产力，实现从实验室到现实世界的平稳着陆，还需跨越理论到实践的鸿沟。这样的知识库不仅能够实现对企业内部知识的快速检索和精准匹配，还能够借助大模型的语境理解和生成能力，自动总结文档、生成报告、解答复杂问题，甚至在特定领域内进行创新性思考和策略建议。同理，既然企业可以用大模型知识库来管理企业级的知识，那么个人同样也可以构建起个人版的“智慧大脑”。
大模型「训练」与「微调」概念详解【6000字长文】
AI全栈 和 IT 编程相关分享
06-12 1万+
1、大模型预训练与微调的基本流程2、预训练、训练、后期预训练、微调的区别3、大模型训练与微调的一些概念，如：Post-pretrain、SFT、RLHF、模型对齐、Lora、Q-Lora、大模型量化、微调指标、微调参数、大模型评测指标在大模型的预训练与微调过程中，我们通常面临如何告诉模型想要什么答案和不想要什么答案的问题（后者往往被大家忽略）。本节将详细阐述大模型预训练与微调的流程，包括预训练、微调的两个阶段（监督式微调SFT和对齐阶段）以及在实际操作中可能遇到的问题和解决方法。总结来说，
《AI学习笔记》大模型-微调/训练区别以及流程
阿丹的博客
05-21 2395
之前一直对于大模型的微调和训练这两个名词不是很清晰，所有找了一个时间来弄明白到底有什么区别以及到底要怎么去使用去做。并且上手实践一下。
科普 | 深度学习训练和推理有何不同？
分享记录一下工作中遇到的相关知识
05-06 2652
要理解什么是的“训练（training）”，我们可以把它类比成在学校中学习。和大多数人一样——为了完成一项工作，需要接受教育。具体来说，经过训练（training）的神经网络可以将其所学应用于数字世界的任务——例如：识别图像、口语词、血液疾病，或者向某人推荐她/他接下来可能要购买的鞋子等各种各样的应用。这种更快更高效的版本的神经网络可以基于其训练成果对其所获得的新数据进行「推导」，在人工智能领域，这个过程被成为“推理（inference）”。推理是将深度学习训练成果投入使用的过程。
一文彻底搞懂深度学习 - 训练和推理（Training vs Inference）
HUANGXIN9898的博客
11-06 2112
如何评估模型性能？模型评估（Evaluation）是指对训练完成的模型进行性能分析和测试的过程，以确定模型在新数据上的表现如何。分类任务常见的评估指标包括准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）和F1分数（F1 Score）等。
大模型「训练」与「微调」概念详解
lvaolan的博客
10-16 2499
1、大模型预训练与微调的基本流程2、预训练、训练、后期预训练、微调的区别3、大模型训练与微调的一些概念，如：Post-pretrain、SFT、RLHF、模型对齐、Lora、Q-Lora、大模型量化、微调指标、微调参数、大模型评测指标在大模型的预训练与微调过程中，我们通常面临如何告诉模型想要什么答案和不想要什么答案的问题（后者往往被大家忽略）。本节将详细阐述大模型预训练与微调的流程，包括预训练、微调的两个阶段（监督式微调SFT和对齐阶段）以及在实际操作中可能遇到的问题和解决方法。总结来说，
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

anneCoder

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值