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一、引言

上一篇讲了人工智能是怎么学习的，这一期开始作者会开始讲实践，首先就是要在本地搭建一个预训练的大模型，后面才可以进一步的对他进行微调、搭载agent、向量数据库，完成自己想要的模型。

二、环境准备

1、基础库

准备好环境，才能支持模型的运行与训练，那么第一步是准备python环境。

作者是mac电脑，所以用homebrew安装


brew install python

安装之后进行必备库的安装，之前说过大模型的深度学习框架不是PyTorch

pip install torch torchvision transformers

就是TensorFlow

pip install tensorflow transformers

这里有个坑，安装完python，结果pip命令不生效

实际上是pip3

所以命令应该是

pip3 install torch torchvision transformers

2、python编译

接下来就需要写代码，从hugging face上面拉取预训练的模型，那么需要把python的代码环境准备一下

下载PyCharm，社区版应该就够用了，研究本来就是要试错的

brew install --cask pycharm-ce

下载之后，新建了项目进行main代码，结果显示无法启动，作者觉得是因为没和homebrew安装的python编译器匹配

一般homebrew安装的python路径是 /opt/homebrew/lib/python3.11

要在PyCharm里面的Python Interpreter修改一下

环境好了就可以开始安装模型了

三、模型搭建

1、选型

首先需要知道模型的一些基础要求，我们用一些知名的模型进行比对

模型名	参数数量	显存要求	RAM 要求	推荐 GPU	备注
LLaMA 7B	70 亿	≥ 14 GB (FP16)	≥ 32 GB	NVIDIA RTX 3090 或A100	高性能 GPU，全精度需要更多显存
LLaMA 13B	130 亿	≥ 26 GB (FP16)	≥ 64 GB	NVIDIA A100 或V100	更高计算和内存需求
LLaMA 30B	300 亿	≥ 60 GB (FP16)	≥ 128 GB	NVIDIA A100 或多 GPU	需要多 GPU 或超高显存的 GPU
LLaMA 65B	650 亿	≥ 130 GB (FP16)	≥ 256 GB	多个 A100 或V100	超大规模训练环境或云服务
GPT-2 Small	1.17 亿	≥ 4 GB	≥ 8 GB	NVIDIA GTX 1060	消耗较低，适合入门级硬件
GPT-2 Medium	3.45 亿	≥ 8 GB	≥ 16 GB	NVIDIA GTX 1070	较小规模的模型训练
GPT-3 Ada	3.5 亿	≥ 8 GB	≥ 16 GB	NVIDIA GTX 1070	较小规模模型，适合一般研究
BERT Base	1.1 亿	≥ 4 GB	≥ 8 GB	NVIDIA GTX 1060	入门级显卡和内存适用
BERT Large	3.4 亿	≥ 12 GB	≥ 16 GB	NVIDIA GTX 1080	一般用途较佳配置

说白了，个人电脑上想要训练模型，基本也就是7B以下的才能玩的转，其实也不需要那么大的量，因为我们都是想针对性的进行训练使用，面向企业用户或者自己的团队。

要想面向C端用户，至少得几千台大型GPU的集群，不然涵盖不了那么多的数据。

我们再看看模型的token量级与模型文件大小的比对，7B以下基本也可以适用

模型名	参数数量	文件大小 (FP32)	文件大小 (FP16)
LLaMA 7B	7,000,000,000	≈ 28,000 MB (≈ 27.34 GB)	≈ 14,000 MB (≈ 13.67 GB)
LLaMA 13B	13,000,000,000	≈ 52,000 MB (≈ 50.63 GB)	≈ 26,000 MB (≈ 25.31 GB)
LLaMA 30B	30,000,000,000	≈ 120,000 MB (≈ 114.44 GB)	≈ 60,000 MB (≈ 57.22 GB)
LLaMA 65B	65,000,000,000	≈ 260,000 MB (≈ 248.43 GB)	≈ 130,000 MB (≈ 124.22 GB)
GPT-2 Small	117,000,000	≈ 468 MB (≈ 0.46 GB)	≈ 234 MB (≈ 0.23 GB)
GPT-2 Medium	345,000,000	≈ 1,380 MB (≈ 1.35 GB)	≈ 690 MB (≈ 0.67 GB)
GPT-3 Ada	350,000,000	≈ 1,400 MB (≈ 1.37 GB)	≈ 700 MB (≈ 0.68 GB)
BERT Base	110,000,000	≈ 440 MB (≈ 0.42 GB)	≈ 220 MB (≈ 0.21 GB)
BERT Large	340,000,000	≈ 1,360 MB (≈ 1.30 GB)	≈ 680 MB (≈ 0.66 GB)

最适合的还是1.3B左右的模型，用FP16的方式节省资源，大概可以训练一千万样本数据，每条1KB

2、安装模型

首先尝试gpt2，后面3、4都是api调用，不能拿到本地安装


from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel# 加载预训练的 GPT-2 模型和分词器
print("开始加载")
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("gpt2")
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("gpt2")
print("加载完成")input_text = "你能明白中文吗"
input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors='pt')
print(f"输入 ID: {input_ids}")# 模型生成输出
print("开始生成输出...")
outputs = model.generate(input_ids, max_length=50)
generated_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print("模型生成输出完成")# 打印生成的文本
print(f"生成的文本: {generated_text}")

加载模型需要一会时间

Connected to pydev debugger (build 232.9559.58)
The attention mask and the pad token id were not set. As a consequence, you may observe unexpected behavior. Please pass your input's attention_mask to obtain reliable results.
Setting pad_token_id to eos_token_id:None for open-end generation.
The attention mask is not set and cannot be inferred from input because pad token is same as eos token. As a consequence, you may observe unexpected behavior. Please pass your input's attention_mask to obtain reliable results.
Once upon a time, the world was a place of great beauty and great danger. The world was a place of great danger, and the world was a place of great danger. The world was a place of great danger, and the world was a

加载之后运行后面的代码报错

输出的信息是关于注意力掩码和填充符 ID 的警告，可以传入 attention_mask 以确保生成更可靠的结果。

from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel# 加载预训练的 GPT-2 模型和分词器
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("gpt2")
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("gpt2")input_text = "你能明白中文吗"
input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors='pt')# 创建注意力掩码
attention_mask = input_ids.ne(tokenizer.pad_token_id).long()# 模型生成输出时传入 attention_mask
print("开始生成输出...")
outputs = model.generate(input_ids, attention_mask=attention_mask, max_length=50, num_beams=5, no_repeat_ngram_size=2,  # 防止生成重复 n-gramsearly_stopping=True
)
generated_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print("模型生成输出完成")# 打印生成的文本
print(f"生成的文本: {generated_text}")

又报错了

Traceback (most recent call last):
File "/Applications/PyCharm CE.app/Contents/plugins/python-ce/helpers/pydev/pydevd.py", line 1500, in _exec
pydev_imports.execfile(file, globals, locals) # execute the script
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "/Applications/PyCharm CE.app/Contents/plugins/python-ce/helpers/pydev/_pydev_imps/_pydev_execfile.py", line 18, in execfile
exec(compile(contents+"\n", file, 'exec'), glob, loc)
File "/Users/songhao/PycharmProjects/model-test/main.py", line 15, in <module>
attention_mask = input_ids.ne(tokenizer.pad_token_id).long()
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
TypeError: ne() received an invalid combination of arguments - got (NoneType), but expected one of:(Tensor other)
didn't match because some of the arguments have invalid types: (!NoneType!)
(Number other)
didn't match because some of the arguments have invalid types: (!NoneType!)

显示 tokenizer.pad_token_id 是 None，因为 GPT-2 预训练模型默认没有设置填充符令牌（PAD token）。需要手动设置 pad_token_id 为 eos_token_id（句末符号）

from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel# 加载预训练的 GPT-2 模型和分词器
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("gpt2")
tokenizer.pad_token_id = tokenizer.eos_token_id
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("gpt2", pad_token_id=tokenizer.eos_token_id)  # 手动设置 pad_token_id
# 输入示例
input_text = "你能明白中文吗"
print(f"输入文本: {input_text}")
input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors='pt')
print(f"输入 ID: {input_ids}")# 创建注意力掩码
attention_mask = input_ids.ne(tokenizer.pad_token_id).long()# 模型生成输出时传入 attention_mask 和 pad_token_id
print("开始生成输出...")
outputs = model.generate(input_ids, attention_mask=attention_mask, max_length=50, num_beams=5, no_repeat_ngram_size=2,  # 防止生成重复 n-gramsearly_stopping=True,pad_token_id=tokenizer.pad_token_id  # 设置 pad_token_id 为 eos_token_id
)
generated_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print("模型生成输出完成")# 打印生成的文本
print(f"生成的文本: {generated_text}")

运行结果很不好，他主要是基于英文学术文本和互联网文本进行训练。对于中文不是很敏捷

需要换一个中文的预训练模型，Hugging Face上面有很多公开的模型，找找合适的，比如ckiplab/gpt2-base-chinese 模型，该模型专门针对中文进行了微调

from transformers import GPT2LMHeadModel, BertTokenizerFast# 使用 Hugging Face 模型库中的模型和分词器
model_name = "ckiplab/gpt2-base-chinese"# 加载模型和分词器
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(model_name)
tokenizer = BertTokenizerFast.from_pretrained(model_name)# 打印模型参数数量
num_parameters = model.num_parameters()
print(f"模型 {model_name} 的参数数量是: {num_parameters:,}")# 设置 pad_token_id，如果 eos_token_id 不存在，则手动设置一个填充值
if tokenizer.pad_token_id is None:if tokenizer.eos_token_id is not None:tokenizer.pad_token_id = tokenizer.eos_token_idelse:# 使用 [PAD] token 的 ID，若其存在于分词器中pad_token = "[PAD]"if pad_token in tokenizer.get_vocab():tokenizer.pad_token_id = tokenizer.convert_tokens_to_ids(pad_token)else:# 如果都不存在，可以选择一个任意的 token ID 做填充符# 例如使用 0 作为填充值tokenizer.pad_token_id = 0
model.config.pad_token_id = tokenizer.pad_token_id# 检查 pad_token_id 是否已经成功设置
if tokenizer.pad_token_id is None:raise ValueError("pad_token_id 依然为 None，请手动设置一个有效的填充值。")# 输入示例
input_text = "你能明白中文吗"
print(f"输入文本: {input_text}")
input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors='pt')# 创建 attention_mask
attention_mask = input_ids.ne(tokenizer.pad_token_id).long()# 模型生成输出
print("开始生成输出...")
outputs = model.generate(input_ids,attention_mask=attention_mask,max_length=50,num_beams=5,no_repeat_ngram_size=2,  # 防止生成重复 n-gramsearly_stopping=True,pad_token_id=tokenizer.pad_token_id  # 确保 pad_token_id 一致
)
generated_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print("模型生成输出完成")# 打印生成的文本
print(f"生成的文本: {generated_text}")

运行结果牛头不对马嘴，这个模型也不太适合，还需要再试验，切换到一个对于中文理解较好的的预训练模型，然后在针对业务数据进行训练微调，生成我们自己的大模型

3、代码分析

model_name：指定了我们要加载的模型名称
from_pretrained：从预训练模型加载 GPT-2 和分词器
input_ids：输入文本的编码
attention_mask：关注实际的输入
max_length：生成的最大长度
num_beams：beam search 的数目，提高生成质量
no_repeat_ngram_size：防止生成重复的 n-grams
early_stopping：当生成的序列满足条件时提前停止
pad_token_id：填充值的 token id
tokenizer.decode：将生成的 token id 转换回文本，同时跳过特殊 token

from transformers import GPT2LMHeadModel, BertTokenizerFast# 使用 Hugging Face 模型库中的模型和分词器
model_name = "ckiplab/gpt2-base-chinese"# 加载模型和分词器
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(model_name)
tokenizer = BertTokenizerFast.from_pretrained(model_name)# 打印模型参数数量
num_parameters = model.num_parameters()
print(f"模型 {model_name} 的参数数量是: {num_parameters:,}")# 设置 pad_token_id，如果 eos_token_id 不存在，则手动设置一个填充值
if tokenizer.pad_token_id is None:if tokenizer.eos_token_id is not None:tokenizer.pad_token_id = tokenizer.eos_token_idelse:# 使用 [PAD] token 的 ID，若其存在于分词器中pad_token = "[PAD]"if pad_token in tokenizer.get_vocab():tokenizer.pad_token_id = tokenizer.convert_tokens_to_ids(pad_token)else:# 如果都不存在，可以选择一个任意的 token ID 做填充符# 例如使用 0 作为填充值tokenizer.pad_token_id = 0
model.config.pad_token_id = tokenizer.pad_token_id# 检查 pad_token_id 是否已经成功设置
if tokenizer.pad_token_id is None:raise ValueError("pad_token_id 依然为 None，请手动设置一个有效的填充值。")# 输入示例
input_text = "你能明白中文吗"
print(f"输入文本: {input_text}")
input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors='pt')# 创建 attention_mask
attention_mask = input_ids.ne(tokenizer.pad_token_id).long()# 模型生成输出
print("开始生成输出...")
outputs = model.generate(input_ids,attention_mask=attention_mask,max_length=50,num_beams=5,no_repeat_ngram_size=2,  # 防止生成重复 n-gramsearly_stopping=True,pad_token_id=tokenizer.pad_token_id  # 确保 pad_token_id 一致
)
generated_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print("模型生成输出完成")# 打印生成的文本
print(f"生成的文本: {generated_text}")

四、总结

这一章主要是讲了模型搭建，接下来作者会分享大模型的训练、微调，以及后续搭载agent与向量数据库

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