大模型入门综述---从模型，训练，部署全方面认识大模型

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原创最新推荐文章于 2026-08-16 11:26:52 发布 856 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

Ubuntu系统进行大模型微调训练部署 Meta Llama-3-70B、Mistral-Large、阿里通义千问72B、百度文心4.0、智谱GLM-4以千亿级参数开源或半开源，支持商用，中文表现与GPT-4差距缩小，Llama-3采用分组查询注意力+SwiGLU，千问2.5引入RoPE+FlashAttention-2，推理速度提升30%。综上，Ubuntu 在“驱动新、框架全、镜像多、更新快、文档足”五维度形成正循环，使大模型团队能把有限时间花在调参与训练，而非浪费在编译兼容层，因此成为私有云与公有云部署的默认基线系统。阅读详情

随着人工智能技术的飞速发展，大模型在各个领域的应用逐渐广泛。大模型通常指的是具有海量参数和复杂结构的深度学习模型，其性能和能力相较于传统模型有了显著的提升。本文将从大模型的硬件设备、模型、训练,微调，部署等方面进行全面综述。

硬件设备

当前用于训练大模型的硬件设备主要还是NVIDIA，进入生成式AI时代，GPU几乎是每一个AI大模型背后的“标配”，成为AI时代的“硬通货”，这也让英伟达跻身全球科技企业市值的前三榜单。英伟达目前占据了全球AI芯片80%以上的份额，不仅是硅谷的每一个人都在谈论它，就连中国对技术感兴趣的普通人也都在谈论它。当然除了英伟达，国外还有AMD,intel等可提供GPU训练，当然，国内像华为的昇腾，百度的昆仑芯片也是值得我们关注的，只不过当前国内的生态还不完善，还有巨大的进步空间，图(1)给出了用于大模型训练设备梳理框架。

图(1) 设备梳理

大模型架构

大模型的结构主要分为三种，Encoder-only(自编码模型，代表模型有BERT)，Decoder-only(自回归模型，代表模型有GPT系列和LLaMA),Encoder-Decoder(序列到序列模型，代表模型有GLM),大语言模型在自然语言处理和文本处理领域具有广泛的应用，其应用场景多种多样。以下是一些主要的应用场景种类：

聊天和交互：大语言模型可以用作聊天机器人，与用户进行自然而流畅的对话，提供信息、解答问题或进行娱乐性的交流。它们能够理解上下文，并生成相关和连贯的回应，从而提供个性化的用户体验。

问答系统：大语言模型能够构建问答系统，根据用户的问题在大量文本或知识库中检索相关信息，并生成清晰的答案。这对于智能助手、教育应用和在线支持系统等场景非常有用，能够迅速准确地回答用户的问题。

机器翻译：大语言模型在机器翻译领域也有广泛应用，能够将文本从一种语言自动翻译成另一种语言。它们能够理解源语言的含义和上下文，并生成准确且流畅的目标语言文本，促进跨语言交流。

文本生成和摘要：大语言模型可以生成各种类型的文本，如新闻报道、文章、故事、诗歌等。它们还可以根据输入的长篇文本生成摘要，提取关键信息并以简洁的形式呈现出来，帮助用户快速了解文本的主要内容。

除了上述应用场景外，大语言模型还在金融、法律、医疗等领域发挥着重要作用。如图(2)所示。

图(2) 大模型架构及种类

分布式框架及并行

在大模型训练中，分布式框架发挥着至关重要的作用，它们能够支持在大规模数据集上进行高效的模型训练。目前pytorch和TensorFlow是大模型训练中常用的分布式框架：

TensorFlow：TensorFlow是一个由Google开发的开源机器学习框架，它提供了强大的分布式训练能力。TensorFlow支持使用Parameter Server架构进行分布式训练，可以高效地处理大规模数据集和模型参数。此外，TensorFlow还提供了丰富的算法库和优化器，使得大模型训练变得更加容易。

PyTorch：PyTorch是另一个流行的深度学习框架，也具备强大的分布式训练功能。PyTorch提供了多种分布式训练策略，包括数据并行、模型并行等，可以根据具体需求进行灵活配置。此外，PyTorch还支持使用分布式数据加载器来加速数据预处理和加载过程。

图(3)中给出了分布式框架所对应的生态组合，通过最适配的组合，才能更方便开发人员在此基础上做出更便捷更好用的大模型。

图(3) 分布式训练框架

大模型分布式训练方法主要包括以下几种：

数据并行：这是最常见的分布式训练策略。数据被切分为多份并分发到每个设备（如GPU）上进行计算。每个设备都拥有完整的模型参数，计算完成后，设备间的梯度会被聚合并更新模型参数。这种方法能够充分利用多个设备的计算能力，加快训练速度。

模型并行：在模型并行中，模型的不同部分被分配到不同的设备上进行计算。每个设备仅拥有模型的一部分，这使得超大的模型能够在有限的计算资源上训练。模型并行通常与流水线并行结合使用，数据按顺序经过所有设备进行计算。

流水线并行：流水线并行是一种特殊的模型并行方式。它将网络切分为多个阶段，并将这些阶段分发到不同的设备上进行计算。数据按照流水线的方式依次通过每个阶段，从而实现高效的并行计算。

混合并行：混合并行结合了上述多种并行策略。根据模型的结构和计算资源的特点，可以选择最适合的并行策略组合进行训练。

图(4) 大模型分布式训练方法

大模型微调(Fine-tuning)

大模型微调技术的详细原理在前文的有详细介绍：Chatglm3-6B大模型微调---原理篇（一） - 知乎 (zhihu.com)

，图(5)给出了Fine-tuning的框架图 Chatglm3-6B大模型微调---原理篇(二) - 知乎 (zhihu.com)，图(5)给出了Fine-tuning的框架图

图(5) PEFT技术

大模型评估

大模型的效果评估是一个综合性的过程，涉及多个角度和维度。图(6)是一些主要的效果评估角度：

图(6) 大模型评估维度

以上是目前对大模型的一个基本认知，如有错误与不足，欢迎交流指正。

如何系统的去学习大模型LLM ？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。

继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？

与其焦虑……

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。

基于此，我用做产品的心态来打磨这份大模型教程，深挖痛点并持续修改了近70次后，终于把整个AI大模型的学习门槛，降到了最低！

在这个版本当中：

第一您不需要具备任何算法和数学的基础
第二不要求准备高配置的电脑
第三不必懂Python等任何编程语言

您只需要听我讲，跟着我做即可，为了让学习的道路变得更简单，这份大模型教程已经给大家整理并打包，现在将这份 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

一、LLM大模型经典书籍

AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

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二、640套LLM大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)
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三、LLM大模型系列视频教程

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四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）

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五、AI产品经理大模型教程

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LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
内容：
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
- L1.4.1 知识大模型
- L1.4.2 生产大模型
- L1.4.3 模型工程方法论
- L1.4.4 模型工程实践
- L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
内容：
- L2.1 API接口
- L2.1.1 OpenAI API接口
- L2.1.2 Python接口接入
- L2.1.3 BOT工具类框架
- L2.1.4 代码示例
- L2.2 Prompt框架
- L2.3 流水线工程
- L2.4 总结与展望