【AI】模型与权重的基本概念

在 ModelScope 平台上,「模型」和「权重」的定义与工程实践紧密结合,理解它们的区别需要从实际的文件结构和加载逻辑入手。以下是一个典型 ModelScope 模型仓库的组成及其概念解析:


1. ModelScope 模型仓库的典型结构

deepseek-ai/deepseek-llm-7b-base 为例,模型仓库通常包含以下文件:

bash

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Deepseek-R1-bf16-hfd-w8a8/
├── config.json                # 模型结构定义与超参数
├── configuration_deepseek.py  # 模型结构代码(PyTorch/TF定义)
├── modeling_deepseek.py       # 核心网络层实现
├── tokenizer.json             # 分词器配置
├── generation_config.json     # 生成参数(如温度、top_p)
├── pytorch_model.safetensors  # 模型权重(以安全格式存储)
├── special_tokens_map.json    # 特殊token映射
└── README.md                  # 使用说明

2. 核心概念详解

(1) 模型(Model)
  • 定义:模型是一个完整的、可执行的函数系统,包含:

    • 结构定义(代码层):网络层设计(如Transformer层数、注意力头数)、激活函数、连接方式等;

    • 权重参数(数值层):训练后确定的参数值;

    • 配置与工具(辅助层):分词器、生成策略、硬件适配逻辑。

  • 功能:接受输入(如文本)→ 执行计算 → 输出预测结果(如生成文本)。

(2) 权重(Weights)
  • 定义:模型在训练过程中学习到的参数数值,存储为张量(Tensor)形式,决定模型的具体行为。

  • 物理存在 :通常以 .safetensors.bin.pth 文件存储;

  • 作用:权重是模型的"记忆",例如:

    • 在 LLM 中,权重编码了词语的语义关联(如"猫→动物,4条腿");

    • 在视觉模型中,权重可能对应边缘检测滤波器或纹理模式识别器。


3. 模型与权重的加载流程

在 ModelScope 中,用户通过以下代码加载模型:

python

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from modelscope import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# 加载完整模型(结构+权重+配置)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-llm-7b-base")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-llm-7b-base")

# 使用模型生成文本
inputs = tokenizer("你好,世界", return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs)
print(tokenizer.decode(outputs[0]))

背后发生的关键步骤

  1. 解析 config.json:确定模型结构(如 hidden_size=4096, num_layers=32);

  2. 执行 modeling_deepseek.py:动态构建 PyTorch/TensorFlow 计算图;

  3. 加载 pytorch_model.safetensors:将权重数值填充到计算图的对应位置;

  4. 集成 tokenizer.json:处理输入文本的切分与编码。


4. 为何需要区分"模型"与"权重"?

(1) 技术必要性
  • 代码与数据分离

    • 模型结构是算法设计(人类可读的代码);

    • 权重是训练结果(机器可读的数值);

    • 分离后,开发者可以复用同一结构加载不同权重(如微调后的版本)。

  • 硬件与框架适配

    • 同一组权重(如 .safetensors)可被 PyTorch、TensorFlow 或昇腾框架加载;

    • 模型结构可能需要针对不同框架调整(如动态图 vs 静态图)。

(2) 工程实践场景
场景 模型文件需求 权重文件需求
训练 需完整结构代码 + 随机初始化的权重 权重在训练中逐步更新
推理 可仅加载最终权重 + 固定结构(如 ONNX 导出) 需量化/剪枝后的权重
迁移学习 复用原始结构代码 加载预训练权重后微调

5. 总结:术语的灵活性与一致性

  • 广义"模型":日常交流中可指代"完整可运行的AI系统"(包含结构+权重);

  • 狭义"模型" :技术文档中可能特指"结构代码"(如 modeling_deepseek.py);

  • 权重:始终指代参数数值,但不同平台可能扩展其含义(如包含量化元数据)。

建议实践

  • 在 ModelScope 中,将整个仓库称为"模型",.safetensors 称为"权重文件";

  • 在昇腾生态中,接受其术语扩展("权重"可能隐含硬件优化配置)。

理解这种灵活性,是跨越不同技术生态协作的关键!

参考

DeepSeek

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