人工智能大语言模型训练业务流程全览
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。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
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
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
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
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
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
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
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
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
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。
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