人工智能大语言模型训练业务流程全览

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适用于 GPT、BERT、LLaMA、DeepSeek 等大语言模型（LLM）训练项目，涵盖从需求分析到模型部署的完整流程。

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流程总览

1 商务阶段（业务输入）

• 客户需求收集（如医疗/法律/金融场景）
• 数据主权合规性评估（GDPR/网络安全法）
• 资源评估（GPU规模、预算、人力）
• 签署合同、启动项目
  

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2 数据准备阶段

• 数据采集：开源语料、行业数据、API数据等
• 数据清洗：去噪、脱敏、去重、格式化
• 标注：监督任务如分类、问答、指令对话
• 数据增强与分布分析
  

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3 模型设计与架构配置

• 架构选择：GPT/BERT/T5/LLaMA等
• 参数规模设定（10亿 - 1000亿）
• 并行策略：Data Parallel / Model Parallel / ZeRO
• 使用框架：PyTorch, DeepSpeed, Megatron-LM, HuggingFace
  

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4 训练前准备

• 数据切分与GPU分配
• 训练配置文件准备（如 optimizer, batch size）
• Checkpoints 机制搭建
• 容错与恢复设置
  

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5 模型训练阶段

• 预训练：无监督语言建模
• 微调：对话/翻译/问答/领域数据
• 训练监控：Loss曲线、GPU温度、性能指标
• 定期保存Checkpoint，断点续训机制
  

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6 模型评估与调优

• 评估指标：Perplexity、BLEU、ROUGE、Accuracy
• Prompt测试与人工质检
• 对抗样本与安全测试（如Prompt Injection）
• 模型蒸馏/量化/剪枝等优化
  

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7 模型部署与服务化

• 导出模型格式：ONNX、TorchScript、Safetensors
• 推理引擎：vLLM、TensorRT、FasterTransformer
• API封装：FastAPI + Gunicorn + Nginx
• 用户权限与调用日志监控
  

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8 运维与监控

• GPU资源与响应时间监控
• 日志系统：Prometheus + Grafana / ELK
• 服务稳定性与自动恢复
• 多版本切换与灰度发布
  

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9 客户交付或集成

• 提供RESTful API或SDK文档
• 部署到客户私有服务器或云端
• 交付模型权重、配置、运行脚本
• 培训客户团队，技术支持服务
  

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项目周期参考（以百亿参数为例）

阶段	周期估算
商务与数据准备	1-2 周
模型训练	2-8 周
微调与评估	1-2 周
部署与集成	1 周

如果贵单位有训练大模型需求，欢迎联络 DOLC GmbH 微信号 deonlineclub 洽谈合作。