训练大模型其实没有那么难，特别是在已有模型的基础上进行微调训练，普通人也是可以做的。
那为什么要对大模型进行微调训练呢？
大模型就像一位“通才学霸”，虽然知识面广，但直接处理专业问题可能不够精准。微调训练相当于给它“补专业课”，通过行业数据专项训练，让模型更懂业务需求，更好地处理业务实际问题。
如何进行微调训练？
有两种方式：本地微调、云平台微调
本地微调就是在自有服务器部署模型，使用训练数据（如历史客服对话）进行训练。本地微调的好处是数据完全在本地，安全可控，不会有泄露风险。适合涉及会员信息、财务信息等敏感数据的场景。但这种方式需要在本地自行部署和维护模型，运维成本比较高。当然如果是个人想自己部署和训练一个模型玩玩，也可以采用本地的方式在自己的台式机上搞，只不过受到本地硬件的限制，能部署和训练的模型会比较小，想训练稍微大一点的模型得买服务器。
云平台微调就是在云厂商提供的平台上进行微调，把训练数据上传到云平台，用平台的算力资源进行微调训练。这种方式的好处是无需考虑硬件资源的维护，比较省心。而且云平台往往还提供一些配套优化工具，可以让训练更轻松。不过云平台训练一样是有成本的，长期大量使用的话还是需要核算下成本，不见得一定比本地要便宜。
我选择的是云平台，对我来说更方便简单一些。在具体的平台选择上，因为我是在做一些开放实验，因此选择了较为开放的百度千帆平台。
百度千帆大模型平台网址：
https://console.bce.baidu.com/qianfan/overview
微调训练大模型的具体步骤如下：
第一步 账号注册与实名认证
首先需要有一个实名认证的百度账号（百度网盘、百度浏览器的账号都可以），实在没有就手机号注册一个，然后扫脸实名认证就行，这部分就不赘述了。
第二步 选择需要微调的模型
根据需要选择模型，一般来说在同样的训练数据下，中小参数的模型微调效果会比较好一些。不同的模型由于架构不同，支持的训练方式也不同。有SFT、DPO、RLHF等, 有的支持Lora微调（只更新部分参数）有的只能全量更新。
第三步 准备训练数据
不同训练方式需要的数据格式不同，有的需要“问题”-“回答”类型的数据（prompt-response），有的需要“问题”和正负偏好回答（prompt-chosen-rejected）。按需准备即可。
按要求准备好训练数据以后上传到平台上，并点击“发布”。注意一定要发布，只有发布的数据才能用来训练模型。
第四步 提交训练任务
新建一个精调任务，选择刚上传的训练数据，设置一下训练参数，就可以开始训练了。平台会显示预估的训练费用，通常训练数据越多费用越贵，如果不着急的话可以打开闲时调度，可以享受半价优惠。
第五步 效果评估
训练完成，可以点击评估报告查看训练效果。首先看模型是否收敛，如果未收敛的话可以调整参数或修改训练集再训一次。然后查看模型的效果，评估报告有模型的通用指标（BLEU、GOUGE等）的评分。如果想要了解模型在其他特定任务上的评分，就需要另外准备测试集，用训好的模型进行测试。
特别说明：模型训练并不是最优先的手段，是当通用模型的能力不够时才用的。现在大模型发展迅速，能解决的问题其实很多了。可以通过设计业务用例来评估通用模型的能力能否满足实际业务需要，确实无法满足再考虑微调训练模型。
普通人如何抓住AI大模型的风口？
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