LLM 从训练到部署

LLM 从训练到部署

大型语言模型（LLM）从训练到部署涉及多个阶段，每个阶段都有对应的库或框架支持。以下是关键流程及常用工具：

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1. 数据预处理

• 文本处理与清洗：
  • Hugging Face Datasets：加载和管理大规模文本数据集。
  • NLTK/spaCy：分词、词性标注、句法分析等基础NLP处理。
  • Apache Beam/Spark：分布式数据预处理。
• 数据增强：
  • NLPAug：文本数据增强工具（替换、插入、删除等）。

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2. 模型训练

• 深度学习框架：
  • PyTorch：研究首选，动态图灵活，支持自定义模型。
  • TensorFlow：工业界常用，静态图适合生产部署。
  • JAX：基于函数式编程，适合TPU加速的大规模训练。
• 分布式训练：
  • DeepSpeed（微软）：支持ZeRO优化、3D并行（数据/模型/流水线并行）。
  • Megatron-LM（NVIDIA）：专为大规模Transformer模型设计。
  • FairScale（Meta）：分布式训练库，支持PyTorch。
• 预训练与微调：
  • Hugging Face Transformers：提供主流LLM（如GPT、BERT）的预训练和微调接口。
  • PEFT（Parameter-Efficient Fine-Tuning）：低资源微调（LoRA、Adapter等）。
  • trl：支持基于人类反馈的强化学习（RLHF）微调。

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3. 模型评估

• 评估指标：
  • GLUE/SuperGLUE：通用语言理解评估基准。
  • Hugging Face Evaluate：集成常见NLP评估指标（BLEU、ROUGE等）。
• 基准测试：
  • EleutherAI LM Evaluation Harness：统一评估LLM的多任务性能。
  • OpenLLM Leaderboard：开源模型排行榜（MMLU、HellaSwag等任务）。
• 可视化工具：
  • TensorBoard/Weights & Biases (W&B)：训练过程可视化与指标追踪。

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4. 模型部署

• 模型优化与压缩：
  • ONNX Runtime：跨平台模型推理加速。
  • TensorRT（NVIDIA）：GPU专用推理优化，支持量化。
  • OpenVINO（Intel）：CPU端优化部署。
• 服务化框架：
  • FastAPI/Flask：轻量级API服务开发。
  • vLLM：专为LLM设计的高吞吐量推理引擎。
  • Text Generation Inference (TGI)：Hugging Face官方推理服务（支持连续批处理）。
  • Ray Serve：分布式模型服务框架。
• 量化与加速：
  • bitsandbytes：8/4-bit量化训练与推理。
  • GPTQ/AWQ：后训练量化方法（降低显存占用）。

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5. 全流程工具链

• 端到端平台：
  • Hugging Face Ecosystem：覆盖模型训练（Transformers）、数据集（Datasets）、评估（Evaluate）、部署（Inference API）。
  • NVIDIA NeMo：企业级LLM开发框架（支持多GPU/多节点）。
• 实验管理：
  • MLflow/DVC：模型版本控制与实验跟踪。
  • ClearML/Weights & Biases：超参数记录与协作分析。

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6. 其他关键工具

• 容器化与编排：
  • Docker/Kubernetes：模型服务的容器化部署。
• 监控与日志：
  • Prometheus/Grafana：实时监控推理服务性能。
  • ELK Stack（Elasticsearch, Logstash, Kibana）：日志分析与可视化。

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典型流程示例

1. 数据准备：使用 Datasets + Spark 清洗数据。
2. 训练：基于 PyTorch + DeepSpeed 分布式训练，模型结构来自 Transformers。
3. 微调：通过 PEFT 实现低参数微调，结合 trl 进行RLHF。
4. 评估：用 LM Evaluation Harness 测试多任务性能。
5. 部署：模型通过 vLLM 部署为API服务，使用 FastAPI 封装接口，Docker 容器化后由 Kubernetes 管理。

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根据具体需求（如硬件环境、模型规模、延迟要求），工具选择会有所调整。例如，小规模实验可使用Hugging Face全家桶快速验证，而千亿参数模型需依赖Megatron-LM + DeepSpeed的分布式能力。