工作流展示形式汇总

博客主要围绕工作流展示进行汇总,但具体内容缺失,推测可能包含多种工作流的呈现与整合等信息技术相关工作流方面的关键信息。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

 

 

### 大模型训练和推理工作流 大模型的训练和推理过程涉及复杂的分布式技术以及多种并行化策略,这些技术能够显著提升效率和支持更大规模的模型。以下是关于大模型训练和推理的核心工作流: #### 训练阶段的工作流 1. **项目背景分析** 随着大模型的发展,其参数量不断增加,传统的单机训练方法已无法满足需求。因此,高效的分布式技术支持成为必要条件[^1]。 2. **数据准备与预处理** 数据集通常需要经过清洗、分词、编码等一系列操作才能用于模型训练。这一步骤确保输入数据的质量和一致性。 3. **分布式架构设计** - 使用数据并行(Data Parallelism),将批量的数据分割到不同的设备上进行独立计算后再汇总梯度更新。 - 对于超大规模模型,则可能还需要结合模型并行(Model Parallelism)来分配不同层或者模块至特定GPU/CPU节点完成运算[^1]。 - 流水线并行(Pipeline Parallelism)被用来解决前两者可能导致通信瓶颈的问题,在网络深度增加时尤其重要[^2]。 4. **初始化模型权重** 创建LLM对象并通过指定路径加载预定义好的基础版本或其他开源框架下的初始状态向量文件作为起点继续调优或扩展功能特性[^3]。 5. **执行反向传播算法调整参数直至收敛达到预期效果为止** #### 推理阶段的工作流 当完成了上述完整的端到端学习周期之后进入部署环节即在线服务模式下实时响应请求: 1. 加载已经保存下来的最优解对应的全部组件包括但不限于嵌入表(embedding table),注意力机制子单元等等构成整体预测管道. 2. 用户发起查询后按照既定协议解析成标准化形式提交给后台服务器运行相应逻辑得到最终答案返回前端展示. ```python from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM model_path = "/path/to/fine-tuned-model" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( model_path, trust_remote_code=True, low_cpu_mem_usage=True ) def generate_text(prompt): inputs = tokenizer.encode(prompt, return_tensors="pt").to('cuda') outputs = model.generate(inputs, max_length=100) result = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) return result ``` 此脚本片段演示了一个简单的文本生成函数如何利用先前建立起来的大语言模型来进行新句子创作活动.
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