AI 软件开发与大模型 LLM 全流程指南
从大模型开发到本地化部署，再到知识库搭建，这是一个涵盖多个技术领域的复杂流程。以下是关键环节的技术要点：

1. 大模型 LLM 开发基础
   模型选型：根据需求选择基础模型（如 Llama 3、GPT-4o、Qwen 等）
   训练框架：使用 PyTorch、TensorFlow 或 Megatron-LM 等分布式训练框架
   核心技术：注意力机制优化、并行计算策略、量化技术
2. 模型微调技术路径
   全参数微调：适用于数据充足、计算资源丰富的场景
   LoRA（Low-Rank Adaptation）：高效微调方法，只训练低秩矩阵参数
   提示微调（Prompt Tuning）：冻结模型参数，仅优化提示向量
   微调工具链：PEFT、Transformers、Accelerate
   python
   运行

LoRA微调示例代码片段

from peft import LoraConfig, get_peft_model
from transformers import AutoModelForCausalLM

配置LoRA参数

lora_config = LoraConfig(
r=16, # 秩
lora_alpha=32,
target_modules=[“q_proj”, “v_proj”], # 目标模块
lora_dropout=0.05,
bias=“none”,
task_type=“CAUSAL_LM”
)

加载基础模型并应用LoRA

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(“base_model_name”)
model = get_peft_model(model, lora_config)
model.print_trainable_parameters() # 查看可训练参数比例
3. AI 模型部署方案
本地化部署：
单卡部署：适用于小型模型（如 7B 参数模型）
多卡分布式部署：使用 DeepSpeed 或 FSDP
量化部署：INT4/INT8 量化减少显存占用（GPTQ、AWQ）
部署框架：
vLLM：高吞吐量推理框架
TensorRT-LLM：NVIDIA 优化的推理库
FastAPI：构建 API 服务
4. 本地知识库搭建
核心组件：
文档加载器（支持 PDF、DOC、TXT 等格式）
文本分割器（按语义或固定长度分割）
向量数据库（如 Chroma、FAISS、Milvus）
检索增强生成（RAG）流程
RAG 工作流：
文档预处理与嵌入
用户查询向量生成
相似文档检索
结合上下文生成回答
python
运行

简易RAG流程示例

from langchain.document_loaders import PyPDFLoader
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain.vectorstores import Chroma
from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings

加载文档

loader = PyPDFLoader(“knowledge_base.pdf”)
documents = loader.load()

文本分割

text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
chunk_size=500,
chunk_overlap=50
)
splits = text_splitter.split_documents(documents)

创建向量存储

embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name=“all-MiniLM-L6-v2”)
vectorstore = Chroma.from_documents(
documents=splits,
embedding=embeddings,
persist_directory=“./chroma_db”
)
vectorstore.persist()
5. 关键挑战与解决方案
计算资源限制：采用模型量化、知识蒸馏降低硬件需求
推理速度优化：使用 KV 缓存、投机解码等技术
数据质量问题：建立数据清洗 pipeline，确保训练数据质量
领域适配：结合领域知识进行微调，优化特定任务表现
这个技术栈涵盖了从模型开发到实际应用的全流程，实际项目中需要根据具体需求（如模型大小、响应速度、硬件条件）进行合理选型和优化。