如何训练自己的AI大模型

暧昧不是爱ADC

求教一下怎么训练自己想要的AI模型，找了挺多资料，没一个讲清楚，找过opengAI，但国内无法调用他的API，看过阿里的魔搭，也很模糊。来个靠谱的大神指点一下

青莲

你搜大模型微调，然后找个开源模型，根据自己的设备极限选择数据量，然后跟着教程做微调就行

HalaTest

咱个人一般都只做微调的哈，比如GPT-Sovits先自己做语料，然后用的它开发着给的webui或者方法安装操作微调（也就是加自己的语料），这一步就是大家说的炼丹，比如我第一次效果就非常好，做了十多次了GTP的模型还是v1第一次结果效果最好，而Sovits的模型用我昨天训练的那个效果会有提升。另外你调用别人的api，就直接去试用成熟产品，效果好就直接用好了，训练的都是本地或者自己部署到算力服务器上的。

maojiuming

HalaTest 发表于 2025-1-17 22:05
咱个人一般都只做微调的哈，比如GPT-Sovits先自己做语料，然后用的它开发着给的webui或者方法安装操作微调 ...

感谢分享，我也想学这块，有这份总结我对这块内容就更明晰的

AH7989

训练自己的AI模型确实是一个复杂的过程，但通过以下步骤和建议，你可以更清晰地了解如何开始并推进这一过程。这里我将提供一个简明的指南来帮助你构建自己的AI模型。

一、明确需求与目标
确定应用场景：首先要清楚你的AI模型将用于解决什么问题或实现什么功能，例如图像识别、自然语言处理等。
设定性能指标：根据应用领域选择合适的评估标准，如准确率、召回率、F1分数等。
二、数据收集与预处理
获取数据：根据任务需求收集足够的训练数据。可以使用公开的数据集、自有数据或者标注新数据。
清理数据：去除噪声、重复项及异常值，确保数据质量。
预处理数据：包括但不限于归一化、标准化、分词（对于文本）、裁剪/缩放（对于图像）等操作。
特征工程：提取对任务有帮助的特征，可能涉及特征选择、转换等。
三、选择模型架构
模型类型：基于任务选择适当的模型，比如深度学习中的CNN用于图像，RNN用于序列数据，或者传统的机器学习算法如随机森林、支持向量机等。
框架选择：考虑使用TensorFlow、PyTorch等流行框架，它们提供了丰富的API和支持社区。
四、配置环境与工具链
安装依赖库：确保开发环境中正确安装了必要的Python包和其他依赖项。
硬件准备：如果有条件，可以选择GPU加速计算，以加快训练速度。
版本控制：使用Git等工具管理代码版本，便于追踪更改和协作。
五、模型训练
参数设置：调整超参数，如学习率、批次大小等，并选择优化器（如Adam、SGD）。
训练循环：编写代码执行前向传播、计算损失函数、反向传播更新权重的操作。
监控进度：实时查看训练日志，记录关键指标变化趋势。
六、评估与调优
验证效果：利用测试集检验模型性能，对比不同配置下的结果。
迭代改进：根据反馈不断调整模型结构、增加数据多样性、采用正则化技术等手段提升泛化能力。
七、部署与维护
上线服务：将训练好的模型集成到实际系统中，提供API接口供其他应用程序调用。
持续监控：定期检查模型的表现，适应新的输入数据分布变化，必要时重新训练。
针对国内无法调用OpenAI API的问题，你可以考虑使用国内提供的类似平台和服务，例如阿里云的魔搭（ModelScope），它提供了多种预训练模型和工具，可以帮助你快速搭建和训练自己的AI模型。此外，还有很多开源项目可以在GitHub上找到，这些项目通常包含详细的文档说明，能够为你提供更多指导和支持。