从零开始LLM本地微调、部署、应用，包括Linux安装使用
LLM本地微调、部署、应用
大模型（例如GPT、BERT、ViT等）具有复杂的架构和庞大的参数量，因此学习路径需要涵盖从深度学习基础到分布式训练、大规模数据处理和模型优化的多个方面。
深度学习基础夯实
首先巩固深度学习的基础理论。确保对以下内容有扎实的理解：
• 神经网络结构：包括全连接网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、自注意力机制等。
• 优化算法：理解SGD、Adam等优化算法的核心原理。
• 正则化与归一化：学习Dropout、Batch Normalization等技术，了解它们如何防止过拟合、加速训练。
在此基础上，推荐阅读经典书籍，如《深度学习》（Goodfellow等著）及《深度学习原理与Python实现》，并完成基础模型的代码实现。
Transformer及自注意力机制
深入研究Transformer架构，这是大模型的基础。学习BERT、GPT等模型的编码器-解码器架构，自注意力和多头注意力机制是关键。
• 学习资源：Transformer的原始论文《Attention is All You Need》以及BERT、GPT等架构论文。
• 项目实战：尝试从头实现一个简化版的Transformer，通过PyTorch或TensorFlow进行小规模数据集上的训练和验证。
深入预训练模型（如BERT、GPT等）与应用
在理解Transformer结构的基础上，进一步学习BERT、GPT系列、T5、ViT等模型的创新之处及应用场景。
• 了解各类模型在自然语言处理、图像处理等领域的适用场景及局限性。
• 项目实战：加载预训练模型并进行微调，例如使用Hugging Face Transformers库尝试微调BERT进行文本分类、问答等任务。
• 通过微调项目，理解如何有效处理大规模文本数据、控制训练效率，并掌握如何将预训练模型应用于实际问题。
分布式训练和并行化
大模型的训练需要分布式计算，以应对庞大的数据和参数规模。
• 分布式训练：学习数据并行（Data Parallelism）、模型并行（Model Parallelism）、流水线并行（Pipeline Parallelism）等技术。
• 框架与工具：熟悉分布式训练的工具（如Horovod、DeepSpeed、PyTorch Distributed、TensorFlow的分布式策略等），了解不同并行技术的适用场景。
• 实战项目：在云平台或多GPU环境中设置一个分布式训练任务，例如使用PyTorch分布式库实现一个基于BERT的小规模多卡训练。
模型优化和压缩
大模型通常会遇到内存开销大、推理速度慢等问题，学习模型优化和压缩方法非常重要。
• 常用技术：量化、剪枝、知识蒸馏等。理解每种方法的优势和局限，以及其实现原理。
• 实战项目：尝试对模型进行量化或知识蒸馏，例如使用Hugging Face的DistilBERT或TensorFlow Model Optimization工具，对模型进行压缩。
• 性能对比：在推理速度、内存占用上观察优化前后的效果差异，理解不同方法对模型的影响。
大规模数据处理与数据工程
大模型训练对数据的需求非常大，因此需要掌握高效的数据处理技术。
• 数据管道构建：学习如何构建高效的数据加载和预处理管道，使用Apache Spark、Dask等大数据工具优化数据处理。
• 数据增强：在图像和文本数据上应用增广技术，以提升模型的泛化性能。
• 实战项目：构建一个支持多线程加载和增广的数据处理管道，并将其用于一个预训练模型的训练中。
大模型前沿研究跟进
在具备基础之后，可以开始探索大模型的前沿进展，包括提示学习（Prompt Learning）、微调（Fine-tuning）、指令学习（Instruction Learning）等前沿方向。关注的模型包括GPT-4、LLaMA、PaLM等。
• 论文阅读：关注领域顶会如NeurIPS、ICML、ACL等最新论文。
• 开源项目跟进：参与或参考GitHub上的热门项目，尝试理解最新的模型架构和训练方法。
• 社区资源：Hugging Face、OpenAI等平台定期发布新技术和工具，借助这些资源快速上手最新的大模型。
参与竞赛与开源项目
竞赛和开源项目将帮助巩固理论与实践。推荐参加如Kaggle、天池或Hugging Face的竞赛，或参与大模型的开源项目。
• 实际项目：竞赛项目能让你接触到真实的大规模数据和复杂问题，提升建模能力。
• 贡献开源：在GitHub上贡献代码或项目，可以深入学习代码开发、版本管理以及与社区合作的经验。
理论与实践结合，形成知识体系
在持续学习和实践中，逐渐形成自己的知识体系。建议从模型架构、训练策略、优化技术、应用场景等方面进行梳理，不仅要掌握具体代码实现，还要关注背后的设计思路，最终实现理论与实战的结合。