背景

Llama 3是支持中文的，但是明显对中文世界还是不太擅长。

那微调、量化、本地知识库的接入、部署、及Agent上线的技术路线是什么？

1、微调

使用中文得到更好的支持需要进行微调，最简单的方法之一是使用Llama Factory。

它几乎不需要任何编程基础，直接使用即可微调出一个适用于您的模型。

Llama Factory的主要特色

• 多种模型：LLaMA、LLaVA、Mistral、Mixtral-MoE、Qwen（阿里通义）、Yi（零一万物）、Gemma、Baichuan（百川）、ChatGLM（智谱）、Phi 等等。

• 集成方法：（增量）预训练、（多模态）指令监督微调、奖励模型训练、PPO 训练、DPO 训练和 ORPO 训练。

• 多种精度：32 比特全参数微调、16 比特冻结微调、16 比特 LoRA 微调和基于 AQLM/AWQ/GPTQ/LLM.int8 的 2/4/8 比特 QLoRA 微调。

• 先进算法：GaLore、BAdam、DoRA、LongLoRA、LLaMA Pro、Mixture-of-Depths、LoRA+、LoftQ 和 Agent 微调。

• 实用技巧：FlashAttention-2、Unsloth、RoPE scaling、NEFTune 和 rsLoRA。

• 实验监控：LlamaBoard、TensorBoard、Wandb、MLflow 等等。

• 极速推理：基于 vLLM 的 OpenAI 风格 API、浏览器界面和命令行接口。

微调的数据集

2、量化

微调出来的这个模型有点太大了，推理的时候速度比较慢，占用显存比较多，这时需要量化。

大模型量化主要是为了减小模型的体积和提高运算速度，让模型在资源有限的设备上也能高效运行。同时，量化还能降低能耗和成本，让模型部署更加经济实用。

那量化的时候有没好用的框架呢？

最常见的就是直接用Llama.Cpp。可以快速的帮我们把这个模型给它量化的比较小。

llama.cpp 的主要目标是在本地和云端的各种硬件上以最少的设置和最先进的性能实现 LLM 推理。

量化后，大小能缩小到原来的 ⅓ 。

3、本地知识库接入、部署、智能体上线

最后就是，本地知识库接入、部署、智能体上线。

有没简单的方式去做呢？

Phidata做了很好的封装，它不用我们做太多繁琐的操作。

Phidata为LLMs添加了记忆、知识库和工具。只需要做简单的配置。

3步运行

1、创建 Assistant

2、添加工具（功能）、知识（矢量数据库）和存储（关系型数据库）

3、使用 Streamlit、FastApi 或 Django 构建我们的AI 应用程序

比如：读取本地 docx 文件，将其转换为向量嵌入并将其加载到向量数据库中。

from phi.knowledge.text import DocxKnowledgeBase
from phi.vectordb.pgvector import PgVector

from resources import vector_db

knowledge_base = DocxKnowledgeBase(
    path="data/docs",
    # Table name: ai.docx_documents
    vector_db=PgVector(
        collection="docx_documents",
        db_url=vector_db.get_db_connection_local(),
    ),
)

最后看看效果

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】