文心千帆大模型实战操作指南

1.前言

随着chatgpt的火爆兴起，众多AI大模型不断涌现，大众一时不知如何挑选，畏惧尝试又期盼适配自身产品。算法、算力、数据等参数常用于评判的标准。放眼大部分产品，平台所具备的算力、服务企业的能力以及技术的丰富度，文心千帆大模型平台作为百度智能云推出的全球首个一站式企业级大模型平台，提供了全流程的大模型训练和推理工具链和一整套的环境和服务，成为多数人的首选。

本文将用户如何使用文心千帆大模型平台以满足企业和个人客户的需求。通过该平台，用户可以进行大模型训练和推理，并且享受一站式的工具链和环境。通过本文的阅读，读者将深入了解文心千帆大模型平台的功能和优势，以及如何利用该平台进行企业级大模型应用开发。

2.文心千帆功能简述

强大的训练能力：平台支持高规模、高性能和高可扩展性的大模型训练，能够应对复杂的数据和算法需求，将大模型训练、推理的成本降到最低。

全流程工具链：平台提供了一整套的训练和推理工具链，用户可以在一个平台上完成所有的工作，无需切换多个工具和环境。

自定义化：用户可以根据自己的需求和场景，定制和配置模型训练和推理的各个环节，以获得最佳的性能和结果。

弹性扩展：平台支持灵活的资源分配和管理，用户可以根据需求动态调整资源的使用情况，以提高效率和节约成本。

可控的安全系统：通过千帆的安全机制，企业能够构建四层安全防线，全方位保障大模型的内容安全、数据安全和系统安全，支持主流芯片和操作系统和私有化部署。

技术丰富、一站式服务、生态化建设等成就文心千帆的可视化AI平台具有两大亮点：

第三方大模型：支持更多主流的开源大模型，目前达到33个（此次迭代新增Llama2模型，后续融入更多开源大模型）。

prompt模板库：帮助开发者更好的调用，称得上国内最多最全的模板库。

2.内置第三方大模型介绍和测试

文心千帆提供了一定的大模型种类，涵盖了多种功能和应用场景，针对不同的需求，可以选择相应的API接口来满足任务的要求。每种接口在可视化的平台都有相应的注释说明，极大降低开发者门槛。

结合自身的经验，给出主流的API接口应用场景：

ERNIE-Bot和ERNIE-Bot-turbo：ERNIE-Bot（中文名称文心一言）是百度自行研发的大语言模型，覆盖海量中文数据，具有更强的对话问答、内容创作生成等能力。它位于模型层，能够在人工智能的四层架构中全栈布局，包括底层的芯片、深度学习框架、大模型以及最上层的搜索等应用。ERNIE-Bot-turbo有更高的响应速度，可应用在实时性比较高的应用场景。

SuperCLUE最新测评榜单中，百度文心一言总分超GPT-3.5-Turbo，仅次于GPT4，领跑国内大模型：

BLOOMZ-7B：由BigScience研发的一个大型预训练语言模型，具有46种语言的理解能力，并且能够用13种编程语言进行文本输出，广泛应用于跨语言的文本处理任务。可用于各种应用场景，如问答系统、文本生成、聊天机器人等。

Embedding-V1：适用于文本搜索、信息推荐、知识挖掘等场景。

Prompt：模板包含多种任务和应用场景，对于开发者来说可以获得有价值的资源

Llama2：适用于编码、推理应用场景，目前也延伸出比较多的版本（Llama-2-7b-chat为高性能版本，Llama-2-13b-chat为性能与效果均衡版本，Llama-2-70b-chat为高精度效果版本）。

以下为一些大模型的简单测试：

1）Python水仙花数问题

2)生成注释

3）简单逻辑问题

大模型的种类涵盖对话问答、内容创作、多语言处理、文本搜索和知识挖掘等多个领域，更好的为数据进行训练。再者通过对这些接口的灵活应用，开发者可以实现各种AI应用需求的落地和创新。

3.prompt模板介绍和测试

Prompt工程是指针对Prompt进行结构、内容等维度进行优化的AI技术，把大模型的输入限定在特定的范围之中，更好地控制模型的输出。千帆大模型平台发布了 103 款 Prompt 模板，包含对话、编程、电商、医疗、游戏、翻译、演讲等十余个场景。

Prompt模板拥有以下功能和特征：

1)正确的语法、用词以及标点，内容简洁易懂，信息完整。

2)支持定义模板后在在线服务-在线测试器中快速使用

3通过Prompt模板的云服务调用获取模板

4可视化界面，搜索方便，极大降低AI入门槛。

以下是一些模板的使用案例：

1）AI医生

2）电影评论

4.模型的搭建和调优

文心千帆的云服务接口是文心一言的企业版云服务，借助此项服务，我们可以结合自身掌握的行业数据精调出更贴合实际场景的行业大模型。

1）数据准备

在微调模型之前，需要准备好相应的数据集，首先，我们需要收集相应的Prompt-Response数据集。在收集时可参考以下准备数据集的技巧：

数据集的规模要足够大，以保证模型的泛化能力

数据集的质量要高，尽量避免噪声和错误标注的数据。

数据集的多样性要足够，以覆盖不同的场景和语言风格，每个分类的文本需要覆盖实际场景里面存在的可能性，训练集若能覆盖的场景越多，模型的泛化能力则越强。

2）模型调优

模型调优是指在机器学习模型训练过程中，通过调整模型的超参数、优化算法、数据预处理等方法，提高模型的性能和泛化能力的过程。

在数据量较少的情况下，模型调优可以通过利用已有的模型参数和结构，快速训练出一个适应新数据集的模型，更好地适应新的任务，并提高模型的效率和准确率。

在数据量足够的情况下，模型调优也可以利用已经训练好的模型，避免从头开始训练模型，节省时间和计算资源的同时提高模型的预测准确率和稳定性。

3）模型发布

文心千帆平台支持将模型发布为在线服务，同时在服务发布后对服务进行详情查看和版本更新等操作。在左侧功能列选择服务管理，点击创建服务，然后将我们刚刚微调好的模型导出进来，选择V1版本，设计自己的专用接口地址，点击创建。

以下是一个简单的代码示例，展示了如何使用文心千帆平台进行基于深度学习的图像分类任务。

import torch

import torchvision

from torchvision import datasets, transforms

# 设置训练参数

batch_size = 64

num_epochs = 10

learning_rate = 0.001

# 加载数据集

transform = transforms.Compose([

transforms.ToTensor(),

transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))

])

train_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, transform=transform, download=True)

test_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=False, transform=transform)

train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)

test_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False)

# 定义模型

model = torchvision.models.resnet18(pretrained=False)

model.fc = torch.nn.Linear(512, 10)

# 定义损失函数和优化器

criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()

optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)

# 训练模型

total_step = len(train_loader)

for epoch in range(num_epochs):

for i, (images, labels) in enumerate(train_loader):

# 前向传播和计算损失

outputs = model(images)

loss = criterion(outputs, labels)

# 反向传播和优化器更新

optimizer.zero_grad()

loss.backward()

optimizer.step()

# 每100个batch打印一次损失

if (i+1) % 100 == 0:

print('Epoch [{}/{}], Step [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, num_epochs, i+1, total_step, loss.item()))

# 在测试集上评估模型

model.eval()

with torch.no_grad():

correct = 0

total = 0

for images, labels in test_loader:

outputs = model(images)

_, predicted = torch.max(outputs.data, 1)

total += labels.size(0)

correct += (predicted == labels).sum().item()

print('Accuracy of the model on the test images: {} %'.format(100 * correct / total))

以上代码展示了如何使用文心千帆平台进行深度学习模型的训练和推理。

1）导入必要的库并设置训练参数。

2）使用torchvision库加载MNIST数据集，并进行数据预处理；transforms.Compose()函数将多个数据预处理操作组合在一起，包括将图像转换为张量和归一化操作；使用datasets.MNIST()函数加载训练和测试数据集；使用torch.utils.data.DataLoader()函数创建数据加载器。

3）定义模型。本示例使用ResNet-18模型作为基础模型，并将其全连接层替换为一个具有10个输出类别的线性层。

4）定义损失函数和优化器。本示例使用交叉熵损失和Adam优化器。

5）使用训练数据集对模型进行训练。

6）在测试数据集上评估模型的性能。将模型设置为评估模式，使用torch.no_grad()上下文管理器禁止梯度计算。在测试数据集上进行迭代，计算模型输出和预测标签，并统计正确预测的数量。

5.结语

文心千帆的出现，让智能办公、智能编程、智能营销、智能媒体、智能教育、智能金融等一切能与数字结合的场景均有大模型应用的落地可能性。大模型带来的产业智能化变革势不可挡，使用大模型激发个人创造力、提高公司生产力已经势在必行。