去年冬天，我和团队用三个月时间，基于 LLaMA 框架训出了一个 13B 参数的行业大模型。当模型第一次准确生成客户需要的设备维修方案时，办公室里炸开了锅 —— 那个曾占满 8 块 GPU 内存、让服务器连续轰鸣了 47 天的庞然大物，终于学会了 "说人话"。
这大半年来，总有人问我："做大模型难吗？" 现在回想起来，难的不是调参代码，而是从 TB 级数据里捞出有用信息，在算力告警前找到训练捷径，以及让几十亿参数的模型乖乖跑进普通服务器的内存里。今天就用大白话聊聊大模型开发的全流程，那些藏在技术文档背后的坑与乐。
一、数据预处理：给模型喂对 "粮食"
刚开始做数据时，我们踩了个大笑话。第一批爬来的 200G 网页数据，没清洗就往训练库里塞，结果模型学了半个月，输出的内容全是 "点击关注"" 广告位招租 "—— 全是网页里的垃圾信息闹的。
后来才明白，大模型的 "智商" 全靠数据喂。这一步得像筛沙子似的耐心：
先用正则表达式把网页里的 HTML 标签扒干净，那些<div>``<div>的符号，就像菜里的沙子，必须挑出去。有次发现同事写的清洗函数漏了处理 JavaScript 代码，导致模型学会了输出function()这样的乱码。
去重时试过最笨的办法：给每段文本算个 MD5 值，相同的直接删掉。但遇到那些改了几个字的 "孪生文本" 就没辙了，后来用上 MinHash 算法，才把重复率从 30% 降到 5% 以下。
最费时间的是人工审核。我们雇了 10 个标注员，每人每天看 500 条文本，把那些带偏见、有错别字的内容标出来。有个标注员大姐说："你们这活儿跟挑西瓜似的，得敲敲听听，才能知道甜不甜。"
处理多模态数据时更有意思。要给每张图片配文字描述，我们先让模型自动生成，再让人工修改。有张猫抓老鼠的图，模型竟写成 "狗追兔子"，气得标注员当场画了张简笔画贴在显示器上。
二、搭架构：给模型造个 "大脑壳"
第一次见 Transformer 架构图时，我盯着那些交错的箭头看了半天，像在解迷宫。后来对着代码一行行啃，才明白这东西就像个复杂的 "联想机器"。
我们先从 7B 参数的小模型练手。把 Transformer 层搭起来那天，看着打印出来的模型结构，密密麻麻的nn.Linear层，像堆起来的乐高积木。试跑时发现，光是初始化权重就占了 28G 显存，吓得赶紧把模型拆成几块分到不同 GPU 上 —— 这就是所谓的 "模型并行"。
后来尝试 MoE 架构，给模型加了 8 个 "专家"。训练时发现，有些专家总被模型冷落（激活率不到 5%），就像班级里总不举手的学生。调了调门控网络的参数，才让专家们轮流 "发言"。有次半夜看训练日志，发现某个专家突然活跃起来，输出的文本质量明显提升，像突然开窍的学生，竟有点小感动。
最难忘的是调旋转位置编码。刚开始没弄明白公式里的cos和sin，导致模型记不住长文本。改对的那天，模型突然能输出 500 字的连贯故事，同事拍着桌子说："就像给健忘症患者吃了特效药！"
三、训练：与算力赛跑的日子
训练时最怕的是服务器突然断电。有次机房跳闸，没保存的参数全丢了，团队里的小伙子蹲在地上捂着脸，半天说不出话 —— 那可是 3 天 3 夜的成果。
后来学乖了，每 4 小时存一次 checkpoint，就像写作文时按 Ctrl+S。但存一次要花 10 分钟，看着进度条慢悠悠爬，急得直转圈。
混合精度训练是个好东西。用 bfloat16 格式后，显存占用少了一半，训练速度快了三成。但也出过岔子：有次忘了开动态损失缩放，导致梯度爆炸，模型输出的文本全是乱码，像被按了乱码键的键盘。
调学习率时走了不少弯路。开始设得太大，模型像个调皮的孩子，输出忽对忽错；调小了又学得太慢，40 天了还在 "蹒跚学步"。后来用余弦退火策略，让学习率像潮水似的有涨有落，才找到平衡点。
最累的是盯训练。我们排了班，每人值 6 小时。后半夜盯着损失值曲线，困得直点头，突然发现曲线像坐过山车似的往上冲，赶紧叫醒同事调参数。有次损失值突然降到 0.8，全组人在凌晨三点欢呼，保安大叔以为我们在加班赶项目，特意送来热水。
四、压缩模型：给大象瘦个身
模型训好那天，导出的文件有 50G 大。试着往服务器上部署，加载时进度条走到 30% 就卡住了 —— 内存不够用。
这才想起要给模型 "减肥"：
用 GPTQ 算法做 4 位量化时，手心直冒汗。压缩完试跑，发现模型把 "人工智能" 说成 "人工只能"，心一下子沉了。调了调量化参数，反复试了 7 次，才把精度损失控制在可接受范围。
剪枝时像给树修枝桠。剪掉那些权重接近 0 的连接，模型体积小了 20%，推理速度快了不少。有次剪得太狠，把重要的注意力头给剪没了，模型突然不会做逻辑推理了，赶紧把剪下来的 "枝桠" 接回去。
知识蒸馏最像 "老师教学生"。让大模型当老师，小模型当学生，逼着小模型模仿大模型的输出。有次发现学生模型总学不会某个专业术语，才明白是老师模型自己也没掌握透，只好回头重新训练老师。
五、部署：让模型走出门
第一次给客户演示时出了洋相。网页端输入问题，等了半分钟才出结果，客户皱着眉说："比我查手册还慢。"
后来才知道，部署不是简单把模型放上去就行。用 vLLM 重构推理服务那天，看着吞吐量从每秒 2 个请求涨到 50 个，像给模型装了个 "加速器"。加了 Redis 队列后，就算同时来 100 个请求，模型也能按顺序慢慢处理，不会手忙脚乱。
监控页面上的 GPU 利用率曲线最让人揪心。峰值时冲到 98%，像踩着油门的汽车，生怕下一秒就爆缸。有次发现曲线总在凌晨 3 点突然下降，查了半天才知道，是机房空调没调好，GPU 过热降频了。
现在模型跑在客户的服务器上，每天处理 thousands 个请求。上周去回访，看到车间里的师傅对着屏幕问模型："轴承异响怎么办？" 模型秒回的方案竟和老师傅的经验一模一样，那一刻觉得，之前掉的头发都值了。
后记：大模型是个 "活物"
做模型久了，总觉得它像个有生命的东西。训练时会闹脾气（突然输出乱码），会进步（损失值稳步下降），甚至会 "生病"（过拟合时胡言乱语）。
有次加班到天亮，看着模型生成的一句 "早安，新的一天"，突然觉得这堆参数组成的东西，竟有了点温度。或许未来的某一天，当我们回顾大模型的发展史，会记得那些在服务器机房里熬过的夜，那些改了又改的代码，和那些为了让机器更懂人类而付出的努力。
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