模型训练
模型训练流程
模型训练一般可以分为以下 几个核心阶段，每个阶段的作用都很重要，尤其在现代 AI 训练流程（如使用 DeepSpeed、分布式训练、微调）中非常常见：
🧠 1、预训练（Pretraining）
在 大规模通用数据集上训练模型，从零开始学习基本能力。
📊 数据：通用公开数据（如 ImageNet、Wikipedia）
🧠 学什么：通用视觉/语言知识
⛽ 资源：训练代价高，通常需要 GPU/TPU 群集
🧩 模型：ViT, ResNet, BERT, GPT 等
🔁 训练方式：通常是自监督或无监督
✅ 输出：一个具有泛化能力的模型（checkpoint）
🔧 2、微调 / 下游任务训练（Fine-tuning）
用少量特定数据继续训练模型，让它更适配目标任务。
📊 数据：小规模任务数据集（如情感分析、猫狗分类）
💡 目标：快速适配新场景
🔁 常见做法：只训练模型的一部分（如最后几层）
⚙️ 工具：Hugging Face Transformers、PyTorch Lightning、DeepSpeed
🎯 3、验证 / 评估（Validation / Evaluation）
在验证集或测试集上评估模型性能，不更新参数
📉 监控指标：Accuracy、Loss、F1、BLEU、mAP 等
🎯 作用：选择最佳模型、早停策略、调优超参数
🚨 常见问题：过拟合、欠拟合
🧪 4、推理（Inference）
使用训练好的模型对新数据进行预测
🚀 通常部署在服务器、边缘设备或云平台
⚙️ 模型部署格式：ONNX、TorchScript、TensorRT、TF SavedModel 等
👀 性能关注点：延迟（Latency）、吞吐（Throughput）、模型大小
🔄 可选：继续训练 / 再训练（Continual / Incremental Training）
当有新数据时继续训练旧模型，使其适应新变化（特别是工业应用）
模型训练工具
Transformers、DeepSpeed、PyTorch、Megatron的关系
它们之间的关系可以类比为一整套 AI 模型开发的“技术栈”，每一层各司其职、互相协作。下面我按层级给你分清楚：
🔧 1、底层：PyTorch
🎓 「深度学习框架」—— 最基础的库
提供张量运算、自动求导、模型构建、训练循环等底层功能。
所有其他库（包括 Transformers、DeepSpeed、Megatron）都依赖 PyTorch。
举例：你定义 nn.Linear()、torch.optim.Adam()，都是 PyTorch 提供的。
⚙️ 2、中间层：DeepSpeed & Megatron
🚀 「分布式训练加速器」—— 提高训练效率、可扩展性
✅ DeepSpeed（by Microsoft）
帮你训练更大、更快、更省显存的大模型
特点：
ZeRO 优化器（节省显存，支持千亿参数）
MoE（Mixture of Experts）支持
混合精度（fp16/bf16）
多卡、多机训练
✅ Megatron (by NVIDIA)
为 GPT 类模型打造的高性能训练工具包
特点：
专注大规模语言模型
支持 tensor/model pipeline 并行、优化 attention 等
可与 DeepSpeed 联用（比如 Megatron-Deepspeed）
📌 Megatron 更侧重模型结构 +并行技术，DeepSpeed 更通用、自动化训练优化
GPT 的全称是：
Generative Pre-trained Transformer
逐词解释如下：
Generative：生成式 —— 能生成文本，而不仅仅是分类、判断。
Pre-trained：预训练 —— 先在大规模数据上训练，再微调（fine-tune）到具体任务。
Transformer：一种神经网络结构，基于注意力机制，适合处理序列（文本）数据。
🧠 它最早由 OpenAI 提出，版本包括 GPT-1、GPT-2、GPT-3、GPT-4 等。
🧠 3、高层：Transformers（Hugging Face）
🎁 「模型接口库」—— 直接用模型、训练、微调
提供了成百上千个预训练模型（如 GPT、BERT、ViT、T5）
统一 API，模型加载、tokenizer、训练流程都封装好了
与 PyTorch、TensorFlow 兼容，也能和 DeepSpeed 联动