AI大模型开发实战指南

一、核心开发理念

当前AI大模型开发主要采用"预训练+微调+Prompt工程"的技术路线，与传统AI开发相比具有以下特点：

二、开发全流程

1. 环境准备

```python

典型环境配置示例

conda create -n llm python=3.10

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.8 -c pytorch

pip install transformers datasets accelerate

```

2. 数据处理

```python

from transformers import AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("gpt2")

inputs = tokenizer(text, padding='max_length', truncation=True, max_length=512)

```

3. 模型选择与微调

```python

from transformers import AutoModelForCausalLM

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("gpt2")

自定义训练循环...

```

三、实战项目案例

1. 文本生成模型开发

1. 收集新闻文章和对应摘要

2. 使用GPT架构微调

3. 部署为API服务

2. 多模态应用开发

```bash

下载量化模型

wget

本地推理

/main -m blip2-xxl-q4_k.gguf --image "product.jpg" -p "请描述这张图片

```

3. 智能体系统开发

1. Main Agent接收用户任务

2. 分解并分配给子智能体

3. 调用工具执行

4. 整合结果返回

四、性能优化技巧

五、学习资源推荐

Hugging Face Transformers库