只想简单跑个 AI 大模型,却发现并不简单

之前我用 Ollama 在本地跑大语言模型(可以参考《AI LLM 利器 Ollama 架构和对话处理流程解析》)。这次想再捣鼓点进阶操作,比如 fine-tuning

我的想法是:既然有现成的大模型,为什么不自己整理些特定领域的数据集,给模型"加点料"呢?这样最后就能得到一个针对特定领域优化过的模型了。

不过,我很快发现,事情并没有想象的那么简单。想要 fine-tune ?那得先能通过代码的方式跑起来模型再说吧!于是,这篇文章就诞生了,记录了我如何"简单"跑个 AI 大模型,结果问题不断的过程。

云环境还是本地?

众所周知,跑 AI 模型最好有 GPU。好吧,我没有 GPU。那怎么办?没关系!云环境来救场!Google ColabKaggle Notebooks 都挺香的,毕竟谁不喜欢"白嫖"呢?我果断选择了 Colab,心想资源丰富又强大。

然而,现实狠狠打了我的脸。空闲 GPU 资源?不存在的!对于免费用户,GPU 资源完全是看缘分,没有就是没有。不过,除此之外,Colab 还是很好用的。

由于拿不到更好的资源,以及环境存在限制,我还是决定回到我的"战五渣"本地环境。

Python 环境:折腾得头秃

进入 AI 领域,Python 是不可避免的老大哥,但也正是因为它,噩梦开始了。你会遇到各种 Python 版本问题,还有管理依赖包的问题。于是你就开始在虚拟环境、各种工具的泥潭中挣扎。Condapipenvpipxpoetry 各种工具轮番上场,最后传说中的"现代包管理器" poetry 装个 PyTorch 都失败了!这让我无比抓狂。

怎么办呢?还是得上 Docker!虚拟环境?各种工具?统统扔掉!我只需要一个干净的 Docker 环境,把代码目录挂载到容器里,简直不要太爽。

不过,还要处理下容器重启时需要重新下载依赖包的问题,有两种处理办法。第一种是弄镜像,选择一个包含各种依赖环境的大镜像,或者层层构建新的镜像,我嫌麻烦没这么做。第二种就是把依赖包直接持久化,存储到项目目录下(类似于 node.jsnode_modules),然后把 PYTHONPATH 设置好,指向这些依赖的位置就行了。

再加上 VSCode 的 Remote Development 插件,开发环境终于完美拉起!再也不用担心折腾环境问题了,感觉人生都轻松了不少。

模型选择:总有一个适合你

环境搞定了,接下来该挑模型了(Hugging Face 欢迎你)。兴致勃勃地我决定试试火热的 LLaMA,结果 ------ 你得申请权限。我以为随便填填表格就行,结果直接被拒绝了!我猜是因为我填的地区不对......

没事,拒绝就拒绝,天涯何处无模型。换个别的!嗯......想想吧,模型种类那么多,挑个生成文本的模型就行。于是,我瞄上了 QwenQwenLLaMA 都是大家族,下面有多种不同参数的模型,为了不让我的电脑炸掉,最后挑了个小模型 Qwen/Qwen2.5-0.5B

来吧,写好 "Hello, world",开跑!然后 ............ 小模型也不太行啊,苦等了十几分钟,才给我回消息!不过我也倍感欣慰,毕竟模型是真回消息,速度也比招聘软件的 HR 们快多了。

(关注我,无广告,专注技术,不煽动情绪,也欢迎与我交流)


参考资料:

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