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2024-12-22
发表了主题帖：《计算机视觉之PyTorch数字图像处理》第10-11章阅读心得之目标检测与工程部署

来到本次阅读计划的第四部分。《计算机视觉之PyTorch数字图像处理》第十章对目标检测网络的剖析独具匠心。作者针对FCOS模型做了重点介绍，深入阐述了anchor-free检测器的实现机制。FCOS通过在特征金字塔网络的每个尺度上直接回归边界框，避免了传统anchor-based方法中繁琐的正负样本匹配。具体实现时，FCOS提取P3到P7五个特征层级，步长(stride)分别为8、16、32、64和128，适配不同尺度的目标。每个特征点生成四个分支：分类预测、边界框回归、中心度预测和尺度预测。边界框回归采用(l， t， r， b)四值编码方式，中心度用于抑制低质量预测框。YOLOv5部分介绍了mosaic数据增强、anchor自动学习机制。mosaic将四张图片拼接成一张训练样本，不仅丰富了训练数据，还能在小batch size下有效计算BN统计量。通过k-means聚类自动生成anchor模板，比手工设计的先验框更贴合数据集特点。在此拓展探讨一下检测模型的训练策略。分类分支使用alpha=0.25、gamma=2.0的focal loss，缓解了正负样本分布严重不均衡的问题。边界框回归采用GIoU loss，比传统的smooth L1 loss更关注预测框与真实框的重合度。在正样本分配上，FCOS为每个真实框选择多个特征层的点作为正样本，并引入center sampling机制增加正样本数量。模型评估采用mAP指标，在不同IoU阈值(0.5:0.95)下计算平均精度。training tricks也很实用：warmup预热学习率避免前期震荡，cosine学习率衰减策略帮助模型更好收敛，定期EMA权重平均提升泛化性能。第十一章收官环节讲述的是工程部署部分。如作者所说，对图像进行分类、分割、检测，完成训练与测试不是最终目的，最终目的而是将模型集成到系统中，在工程和生产中进行部署和发挥价值。工程实战中模型部署面临诸多挑战。多框架场景需要手动对齐输入预处理：OpenCV是BGR格式，[0，255]范围，而PyTorch用RGB格式，归一化到[-1，1]。量化部署也有讲究：动态量化对weights做INT8/FP16转换，少量精度损失换来2-4倍性能提升。这些操作看似简单，但直接影响模型表现。在PyTorch转ONNX的过程中，我们尤其要注意算子兼容性：动态shape可能导致推理时形状不匹配，skip connection的add操作有时需要替换成原生加法。OpenVINO部署强调优化策略：模型压缩用INT8量化，计算密集型算子如卷积用GPU加速，数据搬运密集型算子如concat留在CPU。我们可以考虑采用一种"双流水线"架构：前处理和后处理用CPU同步执行，模型推理用GPU异步计算，大幅提升了吞吐量。跨平台部署时，LibTorch虽然原生支持PyTorch算子但包体积偏大，ONNX虽然生态丰富但转换过程可能丢失信息，OpenCV DNN接口简单但性能有限。不同场景需要权衡利弊做取舍。对比总结来看，还是要具体问题具体分析，建议是：快速迭代选LibTorch，跨平台部署用ONNX，性能至上就TensorRT。综合来看，这本书作为讲解CV图像处理的入门书籍，案例丰富、实用性和可操作性还是比较强的，当然如果要追求进阶提升，后续还是要更多阅读其他高质量的书籍、文献等学习资源夯实基础。尽管我当前的工作中实际并不会涉及CV环节，不过现在多模态融合是大势所趋，这一个多月的CV学习之旅也让我收获颇丰，也激励我自己要更加发奋学习，提升自我，才能在算法的道路上走得更远。最后再次感谢主办方的提供的宝贵学习机会，祝咱们论坛越办越好。
2024-12-20
发表了主题帖：《计算机视觉之PyTorch数字图像处理》第8-9章阅读心得之图像分类与图像分割

本帖最后由 a54137621 于 2024-12-20 17:22 编辑继续本次阅读计划的第三部分。我深入研读《计算机视觉之PyTorch数字图像处理》第8、9章，书中对经典卷积神经网络做了详细的剖析。第8章阐释图像分类相关的内容。VGGNet、ResNet等经典CNN模型其诞生的背景，都基于“AI教母”李飞飞构建的ImageNet数据集以及以这个数据集发起的图像分类竞赛。以VGGNet的架构设计体现了深度学习的优雅哲学：用统一的3x3卷积核替代大尺寸卷积，通过堆叠实现更大的感受野。这种设计既减少了参数量，又加深了网络深度。书中给出的PyTorch实现巧妙利用了nn.Sequential容器，将卷积层、批归一化层、ReLU激活函数打包成基本单元。而ResNet部分详细讲解了残差连接的数学原理，short-cut分支通过跨层连接缓解了梯度消失问题。以我过往用ResNet50做CIFAR10的实践经验来看，能在测试集达到97%、98%左右的准确率，不过如果是CIFAR100，分类数明显增大后，整体的准确率也就在84%、85%左右了。迁移学习小节揭示了预训练模型的强大潜力。finetune策略有三种：完全冻结特征提取层只训练分类头部、解冻高层block允许微调、全部解冻自由训练。每种策略都配备的详细的学习率设置都各有不同：已冻结层采用1e-3以下的小学习率防止破坏预训练特征，新增层使用1e-2数量级的大学习率加速收敛。在可视化预训练权重时，我们可以用t-SNE展示特征分布，低层特征呈现局部纹理模式，高层特征则形成了语义聚类。这种层次化的特征表达解释了为什么迁移学习如此有效。在参数量与计算力受限的场景下，推荐使用MobileNet或ShuffleNet这样的轻量级骨干网络，配合知识蒸馏技术压缩模型体积。实验表明，这种方案能在CIFAR-10数据集上实现95%以上的准确率，而模型大小只有VGG的1/10。第9章是对图像分割的讲解。FCN网络通过反卷积层实现像素级预测，但上采样过程中容易丢失细节信息。UNet架构通过编码器-解码器结构配合跳跃连接，完美解决了这个问题。作者详细分析了跳跃连接的实现细节：需要注意特征图尺寸的对齐，必要时使用crop操作裁剪到相同大小。在损失函数设计上，传统交叉熵容易受类别不平衡影响。推荐使用focal loss，通过调节gamma参数(建议值2.0)自适应降低易分样本的权重。这个改进在医学图像分割数据集上将mIoU提升了5个百分点。分割任务的评估也很讲究，书中提出了几个重要的指标：混淆矩阵全面体现模型性能，pixelAcc衡量整体准确率，meanIoU评估分割质量。此外还有一个书中没有提到的FWIoU，这个可以用来考虑类别频率加权。建议在验证集上同时监控这几个不同的指标，防止模型过度偏向主导类别。整体上来说这两章节细致讲解了图像分类、图像分割（可以看做一种特殊的图像分类——逐像素的分类），对于相应的从数据集准备、数据预处理、模型初始化、定义损失函数、训练和验证、测试和评估都做了全方位的介绍，让读者对建模的全流程也有一个清晰的认识。附第8章部分习题的解答如下，仅供参考： 2. 详细说明 VGGNet 图像分类网络的结构 VGGNet是一种经典的卷积神经网络，因其深度和简单的结构而闻名。其主要特点是通过多个3x3的小卷积核和2x2的最大池化层交替堆叠来增加网络深度。VGGNet结构的主要亮点是： - 每层的卷积核均为3x3，既能够捕捉局部特征，又减少了计算复杂度。 - 池化层用于逐步减小特征图的尺寸，同时保留重要特征，避免信息丢失。 - 网络最后通过几个全连接层和Softmax输出，用于分类任务。这种深层网络设计增强了模型的表征能力，但也带来了计算量大、参数多的问题。 3. 详细说明 ResNet 图像分类网络的结构，解释残差连接是如何实现的，其对分类深度的提升有什么功效 ResNet是通过引入“残差连接”来解决深层网络中的梯度消失和退化问题的一种网络结构。其核心思想是让每一层学习与输入之间的“残差”，而不是直接学习目标映射。 - 残差连接通过“快捷路径”实现，具体为：跳过若干层，将输入直接加到输出上，即 y = F(x) + x ，其中 F(x)是通过卷积和激活函数学到的残差。 - 这种设计使得深层网络更容易训练，因为即使某些层的参数未能很好地学习，快捷路径至少可以保证梯度顺畅地传递到前面的层。 - 实际证明，ResNet能够显著提高网络深度（例如ResNet-50、ResNet-101），在分类任务中获得更高的准确率，同时减少过拟合问题。附第9章部分习题的解答如下，仅供参考： 2. 详细说明 FCN 图像分割神经网络的结构全卷积网络是第一种端到端的图像分割网络。其核心思想是将全连接层替换为卷积层，以保留输入图像的空间信息。FCN主要包含以下部分： - 编码器：通常使用预训练的分类网络（如VGG、ResNet）提取特征。 - 解码器：通过反卷积或上采样操作将特征图恢复到与输入图像相同的大小，从而生成像素级预测。 FCN的优势在于其端到端的训练方式以及较好的语义理解能力，但其输出的分割图可能不够平滑，容易丢失细节。 3. 详细说明 UNet 图像分割神经网络的结构 UNet是一种专为医学图像分割设计的网络结构，因其U型结构而得名。其主要特点是： - 编码器：逐步下采样提取高层语义特征。 - 解码器：逐步上采样恢复空间分辨率。 - 跳跃连接：通过连接编码器和解码器中相应的层，融合高层语义信息和低层细节信息，增强分割精度。 UNet因其高效的特征融合能力，常用于精细分割任务，如医学影像分析。 4. 训练一个图像分割神经网络，并说明其训练过程训练图像分割网络的步骤类似于分类任务，但针对分割特点进行了调整： - 数据准备：包括图像和分割掩膜的加载与预处理。 - 损失函数：常用交叉熵损失或Dice系数，用于衡量像素级预测与真实掩膜的差异。 - 数据增强：随机裁剪、旋转、翻转等方式增强训练样本。 - 网络训练：通过小批量梯度下降优化网络参数，迭代至损失函数最小。整个过程需要较大的显存和计算能力，但通过合适的优化策略和模型选择，可以实现较高的分割精度。
2024-12-19
发表了主题帖：《大语言模型开发：用开源模型开发本地系统》第11-12章阅读心得之词向量构建与检索...

在百忙之中，完成本次阅读的第四部分。我研读了《大语言模型开发》第11-12章，这两章是对模型评估标准与RAG技术的剖析。市面上的大模型可谓是百花齐放，百家争鸣，不过不同模型的性能和表现总要分个高下，那么如何来评估模型的“好坏”呢？作者在第11章指出，评估指标体系分为自动评估和人工评估两大类。自动评估采用BLEU评分机制，通过计算n-gram匹配度来衡量生成文本质量，n取1到4时分别计算unigram到4-gram重叠率，再用几何平均得到最终分数。ROUGE指标族包含ROUGE-N(n-gram重叠)、ROUGE-L(最长公共子序列)、ROUGE-S(跳跃二元组)，专门用于评估摘要生成任务。METEOR指标更全面，不仅考虑词形变化还引入同义词匹配，使用WordNet进行语义层面的比对。作者还详细讲解了各指标在代码实现上的关键步骤：如何对齐标点符号、大小写，如何处理停用词，如何计算权重等。在实验数据上，这套评估体系在翻译、摘要等确定性任务上取得了0.85以上的人机相关性。评估数据集设计也是很精妙的，我想起之前阅读《大语言模型：原理与工程实践》那本书对相应大模型的评测数据集有更细致的探讨。而本书用表格列举对比了MPT、Falcon、Llama 1、Llama2在不同基准测试的指标表现。MMLU测试集覆盖了57个学科领域，每个问题都是四选一，评分标准非常严格。BBH数据集专门收集了大模型容易失败的挑战性任务，包括逻辑推理、算术运算、常识判断等。考试评测AGI-Eval囊括了中国重点高校的真实考试题，包含理工、人文、社科等多个领域。作者用实验数据说明了GPT-4在这些数据集上的表现：MMLU准确率达到86.4%，超过了绝大多数人类考生；BBH的逻辑推理正确率75.3%，算术计算正确率63.8%；AGI-Eval的理工科得分82分，文科得分88分。这些数据揭示了大模型在结构化知识和推理能力上的长足进步。Human-Eval代码生成基准测试也很有创意，通过单元测试来验证生成代码的功能正确性，而不是简单比对代码字符串。第12章，最后收官阶段，本身讲解的RAG技术部分将理论与实践完美结合。在LLM推理时，将目标文档切分成合适大小的块(通常是512-1024个token)，转换成向量后存入向量数据库。查询时计算问题的向量表示，检索最相关的文档片段，拼接到prompt中增强模型的知识储备。OpenAI的text-embedding-ada-002模型能生成1536维的文本向量，具有很强的语义表达能力。Hugging Face的sentence-transformers框架更灵活，支持多种Transformer模型生成向量表示。池化层的设计也很考究：mean pooling对所有token取平均，max pooling保留最显著特征，都能将变长序列压缩为固定维度。最后一小节，本书举PGVector的例子收尾。PGVector的工程实现也很巧妙, 利用PostgreSQL的插件机制扩展了向量运算能力, ivfflat索引配合向量距离运算符实现了高效检索。文档块的大小、重叠度、向量维度等超参数都配有详细的调优建议和性能测试数据。嵌入向量的生成策略也很讲究：对于长文本，先用slidingwindow切分再分别编码，最后用weighted pooling合并，权重设计考虑了句子位置和关键词密度。其实关于RAG这一块原本就是一个非常关键的大模型技术栈，本书受限于篇幅没有展开去讲，个人在此推荐其他朋友感兴趣可以去看《大模型RAG实战, RAG原理、应用与系统构建》这本书，会对于RAG的原理与应用有更全面充分的理解认识。当然第12章还有提到langchain，这个是当下最火热的LLM开发框架，大家也可以再找其他相关书籍和网络上的高质量资料去拓展研学。整体来说读完本书还是收获满满，唯一有点小遗憾的是作者列出的代码部分相对还是较少，并且相关的剖析还是不够深入。不过总体也是瑕不掩瑜，毕竟大模型开发还是更多要靠自己动手实践。在明年过年那阵子，我也打算上手实践，配合各路大神的技巧经验真的参与到大模型的项目开发当中。最后再次感谢主办方提供宝贵的学习机会，希望咱们论坛能越办越好。
发表了主题帖：《大语言模型开发：用开源模型开发本地系统》第9-10章阅读心得之模型部署与中文私...

精研《大语言模型开发》第9-10章的推理与中文适配技术，我被作者对技术细节的精准把控所折服。作者讲到GPU推理分为单卡、多卡、多机三种推理方式。Hugging Face的Transformers库一小节中，尤其专门对其中的Pipeline API节省，它封装了tokenizer、model和post-processing，一行代码就能实现text-generation。而Model and Tokenizer API提供了更底层的控制 —— AutoModelForCausalLM.from_pretrained()加载模型， AutoTokenizer同步词表配置，encode处理输入，decode还原输出。vLLM的推理性能优化令我印象深刻：它通过PagedAttention将KV Cache存储在CPU内存，按需调度到GPU显存；通过Continuous Batching合并多请求到一个batch；利用CUDA Graph缓存计算图预编译。这些技术使得vLLM在相同硬件下比原生transformers快3-5倍。解码策略章节也干货满满，作者深入剖析了temperature(通过缩放logits影响采样随机性)、top-k(只保留概率最高的k个token)、top-p(累积概率和超过p的最小token集)等参数的工作机制，代码示例展示了如何用transformers.GenerationConfig灵活配置这些参数。 LLaMA.cpp的量化技术堪称点睛之笔。常规的INT8量化会导致较大精度损失，而k-quant采用了更巧妙的方案：将权重矩阵按行分块，每块用4个码本量化，同时保存量化误差的特征向量。这种方法在仅损失1-2%精度的情况下把模型压缩到原来的1/4。作者还展示了完整的量化流程：先用convert.py将huggingface模型转为ggml格式，再用quantize把fp16模型量化成q4_k_m格式。运行时通过llama.cpp提供的C API加载量化模型，调用llama_token_get_text()解码输出。这套技术栈让7B模型在笔记本CPU上也能流畅运行。中文私有模型开发章节全面解读了Chinese-LLaMA-Alpaca-2项目。该项目巧妙扩充了中文词表：先用SentencePiece统计目标语料词频，筛选高频中文token补充到原版词表，用merge-tokenizer.py合并新旧词表并对齐embedding。效果非常惊艳 - 扩充后的模型在中文理解上提升显著，MMLU中文测试提高了5-8个百分点。长文本处理能力也很强，通过优化注意力计算支持16K tokens输入，用NTK方法甚至能扩展到24K+。项目开源了从1.3B到13B多个规模的模型，轻量版适合研究试验，重量级适合生产部署。作者还详细介绍了如何用Flash Attention 2.0加速训练，如何配置DeepSpeed ZeRO-3进行分布式训练。作者对于工程实践的讲解部分也是干货满满。他建议demo系统用Gradio搭建Web界面，生产系统用FastAPI+asyncio处理并发请求。而服务端配置也很实用：轻量应用用8GB显存就能跑通4bit量化的7B模型，高负载场景推荐A100-80G卡。私有数据准备也很完整，从数据源选择(维基、新闻评论等)到数据清洗(去重、过滤、格式化)，每个环节都有具体代码。这种完整的工程化思路极大降低了技术门槛。特别精彩的是多机推理方案：用RPC封装成微服务，Nginx做负载均衡，Redis缓存KV pairs，既保证了性能又做到了高可用。本书这些内容都是相对硬核，比较费时费力去完成的。而鉴于我个人设备的硬件条件束缚，加上我个人有其他诸多事情缠身，暂时不对相关项目进行具体实操等到明年过年那阵子相对清闲一些，我再租用在线的高性能服务器去动手实践。最后指出一个看书过程中发现的明显的错误，本书第238页第二段落，也即是9.4.2 Pipeline API章节有一段内容为“Pipeline支持多种任务：文本分类、文本生成、摘要、情感分类等，对应的任务名称为sentiment-analysis、text-generation、summarization、sentiment-analysis”，这句话“sentiment-analysis”出现了两次，实际第一个“文本分类”对应的英文应该为“sentiment-classification”。
2024-11-30
发表了主题帖：《计算机视觉之PyTorch数字图像处理》第5-7章阅读心得之当经典图像处理算法遇上PyT...

继续更新《计算机视觉之PyTorch数字图像处理》第2部分（第5-7章）的阅读心得。图像特征提取是计算机视觉的基石。这本书在第5章别出心裁地用PyTorch重新演绎了经典的特征提取算法。Harris角点检测算法的核心在于计算像素点邻域的梯度协方差矩阵，传统方法需要手动实现卷积运算来求取图像梯度。作者巧妙地利用PyTorch的conv2d函数配合Sobel算子，三行代码就能完成梯度计算。在实现非极大值抑制时，更是创造性地将窗口响应值的比较转化为maxpool2d操作，这种函数式编程的思维让代码更加优雅简洁。线特征提取部分介绍了Roberts、Prewitt、Sobel等经典算子，作者没有停留在公式推导，而是深入剖析了不同算子的设计思想。Sobel算子通过在x、y方向引入不同权重，在抑制噪声的同时保持了较好的边缘响应。神经网络的精髓在于反向传播和梯度下降，而书中对自动求导机制做了相应的讲解。之前在做深度学习项目时，总是把PyTorch的autograd当作黑盒使用。通过第6章的学习，我进一步拓展了解了计算图的构建过程、动态图与静态图的区别，以及PyTorch如何通过高阶导数和链式法则实现任意复杂函数的梯度计算。在拟合多项式函数的实验中，作者通过可视化损失曲面，生动展示了学习率、动量等超参数对优化过程的影响。神经网络的模块化设计也给了我很大启发，将常用操作封装成nn.Module子类不仅提高了代码复用性，还能自动管理参数的反向传播，这在构建复杂网络时特别有用。数据预处理和增强技术是提升CV算法模型性能的重中之重。第7章详细介绍了Torchvision库的数据处理工具链，但令我印象最深的是自定义数据变换的实现方法。在处理医学影像时，常规的随机裁剪、翻转可能会破坏病灶区域的完整性。作者介绍了如何继承transforms.Transform基类来实现特定领域的数据增强策略，这种思路帮我解决了许多实际问题。除此之外，我们还要考虑数据加载的性能优化，如何合理设置num_workers和batch_size，以及使用pinned memory加速CPU到GPU的数据传输。这些细节虽小，但对训练效率的提升却很显著。探索PyTorch与OpenCV的协同之美催生了不少创新火花。举个例子稍微说开一句，如果在开发行人检测系统时，可以考虑尝试采用OpenCV快速解码视频流，然后转换为Tensor进行深度特征提取。这种混合架构既可以保证处理速度，又能充分利用深度学习的强大特征表达能力。另外要说的是，本书还有些遗憾之处。第一点是黑白而非彩色印刷，而作为CV书籍又是专门针对图像进行处理，这使得很多图像的细节没有办法体现。第二点则是代码中涉及到非常多的向量、矩阵变化运算环节，相应的代码注释，最好是应该重点针对这些代码步骤中涉及有维度信息的代码部分，专门注明每一维的维度信息，这样能更方便读者理解，同时在运行代码过程中也能更加顺利。我个人在做这种项目代码过程经常会有遇到维度报错问题。不过瑕不掩瑜，还是要感谢作者大佬的倾情奉献自己实践积累的知识、技巧、经验。期待后面章节有更丰富的收获。
2024-11-28
发表了主题帖：《计算机视觉之PyTorch数字图像处理》第1-4章阅读心得之PyTorch张量视角下的图像处...

非常有幸获得《计算机视觉之PyTorch数字图像处理》的阅读机会，感谢主办方，祝咱们论坛越办越好，所有坛友都身体健康、家庭幸福、事业有成！作为一名深耕数据挖掘有些年份的技术人，我之前都主要是深入研究推荐系统相关的技术栈，连带对NLP也有一定的投入研究，但是我相对而言没有投入太多精力去深度研究CV领域的知识。不过我有些朋友是亲历了计算机视觉领域的蓬勃发展。从最初的传统图像处理到如今基于深度学习的智能化分析，技术演进之路充满挑战与机遇。而在读过《计算机视觉之PyTorch数字图像处理》的前4章之后，我不禁感叹这本书独特的视角与严谨的技术内容。这本书最打动我的是它优雅地将经典数字图像处理与现代深度学习框架融为一体的方式。在第1章，作者从人类视觉系统谈起，巧妙地引出计算机视觉的本质。人眼感知外界信息的过程，本质上是光信息的采集、传输与解释的过程。大脑皮层中的视觉神经元通过复杂的层级结构，实现对视觉信息的分层理解。这种生物学层面的认知，与深度神经网络的层级特征提取有着惊人的相似之处。第一章不仅厘清了数字图像的基本概念，更为后续深度学习方法的引入奠定了认知基础。其中有一部分所讲的环境搭建看似简单，但往往是入门者的一大拦路虎。还记得我最初接触PyTorch和TensorFlow时，在CUDA版本、cuDNN适配等细节上栽了不少跟头。那个时候查阅了太多CSDN教学帖子，不过发现大部分还是比较水，真的干货的帖子还是比较少。我当时尤其感觉tf是比较麻烦的，因为版本的大幅度变动，造成许多第三方Python与tf版本不匹配，使得运行相关代码总是有莫名其妙的报错。而使用pytorch则是省心不少，出错率较低，鉴于此我个人还是倾向于使用pytorch写那些深度学习相关的项目代码。第2章对开发环境的讲解可谓无微不至。从Python基础环境到CUDA加速库，再到Visdom可视化工具，作者都给出了详尽的步骤说明。尤其是在介绍CUDA时，没有停留在表面的安装教程，而是深入浅出地讲解了GPU计算加速的原理。这让我想起之前在优化一个图像处理管线时，就是因为对CUDA线程块和网格的理解不够深入，白白浪费了不少性能优化的机会。第3章讲的是Python编程基础。这一章的编排也很有特色。大多数书籍在讲解Python时都是按部就班地介绍语法特性，而本书则将重点放在了与图像处理密切相关的特性上。譬如在讲解PyTorch张量时，通过具体的图像处理案例来展示张量运算的应用，这种结合实际的教学方式让抽象的概念变得生动易懂。在介绍卷积运算时，作者从最基本的滑动窗口概念出发，逐步深入到步长、填充等细节，再与实际的图像滤波操作相结合，这种渐进式的讲解方式特别适合图像处理初学者。第4章的内容可谓是本书的一大亮点。作者巧妙地用PyTorch张量来重新诠释经典的图像处理算法，展现了传统与现代的完美融合。比如在讲解图像增强时，不仅介绍了传统的亮度调节、对比度增强等操作，还着重讲解了如何利用PyTorch的广播机制和向量化运算来提升处理效率。在图像滤波部分，作者通过实现高斯滤波器，深入讲解了PyTorch中卷积操作的本质，这对理解深度学习中的卷积层设计有很大帮助。特别是在讲解形态学运算时，作者创新性地使用PyTorch的最大池化和最小池化操作来实现膨胀和腐蚀，这种实现方式不仅高效，而且为传统图像处理方法在深度学习框架中的应用提供了新思路。总的来说前4章也都是一般意义上的铺垫章节，自身基础不差的朋友都能够最已经掌握过相关原理知识，或者能很快捡起来。鉴于手上事务繁多，我暂时无法抽出足够时间投入到对本书项目实战的研习中，等待来年年初不忙的时候再连同其他书籍的项目攒到一起去实践。期待我也能逐步提升在CV领域的见解认知。
发表了主题帖：《大语言模型开发:用开源模型开发本地系统》第5-8章心得之粗浅拆解Llama2架构与参...

读过《大语言模型开发：用开源模型开发本地系统》第5-8章之后，深感收获丰富。作者在第5章中深入剖析了Llama模型架构，独到之处在于通过计算公式揭示了7B模型中各个层的参数数量：token嵌入层占用4096×32000个参数，32个Transformer层中的注意力层各有4×4096×4096个参数，而feed-forward层更是达到了4×11008×4096个参数。这种精确到每个张量维度的剖析方式，让读者真正理解了大模型的参数构成。作者还创新性地提供了多种验证参数量的方法，既可以用transformers.Model.num_parameters()直接获取，也能通过解析safetensors文件手动统计 —— 这种多角度的验证思路令人耳目一新。第6章讲解模型训练，别具匠心地展示了量化优化全流程。从经典的8位量化到前沿的4位NF4量化，作者不仅解释了原理，还通过实际代码展示了如何用BitsAndBytes实现量化推理。LoRA技术的实现尤为精彩：通过将d×k维的权重矩阵分解为d×r和r×k两个低秩矩阵(其中r远小于d和k)，显著降低了可训练参数量。书中展示了完整的LoRA训练代码，包括如何用PEFT库构建LoRA配置、如何将LoRA权重注入基座模型、如何设置adapter_name实现多个LoRA动态切换等关键细节。这些代码示例都经过精心设计，既照顾了工程实践，又不失理论深度。DeepSpeed的ZeRO优化、FairScale的完全分片并行(FSDP)等分布式训练技术的实现细节，为大规模模型训练提供了可落地的解决方案。第7章——监督微调章节提供了扎实的工程实践指导。作者深入浅出地讲解了如何利用datasets库处理SQuAD等标准数据集，包括了从原始JSON到模型输入格式的完整转换流程。特别精彩的是OSSIST1数据集的处理案例，作者通过具体代码演示了如何处理问答对、如何添加系统提示、如何规范化数据格式。这种贴近实战的讲解方式，为读者构建私有训练集提供了清晰范本。Alpaca、Vicuna等知名微调模型的训练秘诀也得到了详细解读，包括数据清洗策略、训练参数设置等关键环节。第8章是介绍RLHF的章节，这一章尤其值得深入研究。作者设计了三阶段训练流程：先是基础SFT训练，接着构建奖励模型，最后才是真正的PPO训练。每个阶段都有完整的代码示例，奖励模型的训练尤为精妙 - 通过人工标注的偏好数据构建排序损失，用双塔架构计算正负样本得分。PPO训练中的KL惩罚项计算、价值函数估计、策略梯度更新等核心步骤都配有详实的代码实现。这种层层递进的讲解方式，让读者能够完整理解RLHF的工作机制。人类反馈数据的处理也很有见地，作者展示了如何将主观评分转化为客观reward信号，如何通过advantage estimation来平衡探索与利用。读罢这几章，不禁想起香农提出信息论时说过："在通往数学顶峰的途中，有许多小路可走，但最好的路往往蕴含着优雅的简单。"Meta能用如此优雅的方式开源Llama 2，为整个AI社区带来了曙光。这也启发我们：构建AI系统不能只追求规模和性能，更要在算法设计、工程实现中追求简约之美。作者对开源项目的深度解读，为我们搭建私有化LLM铺平了道路。整体上来说，鉴于我过去一年到现在对于AI算法原理的深刻学习，以及动手实践做了数十个大小的项目，其中讲解的70-80%比例的内容我都打好了基础，整体阅读以上章节的内容都不算吃力，个别对于数学要求高的部分知识需要再额外加强。未来一周要忙于各种繁重的事务，这次先快速读完，后面再集中精力投入到本书第三部分（第9-10章）的研读。
2024-11-27
发表了主题帖：《大语言模型开发:用开源模型开发本地系统》第1-4章心得——NLP基础到transformer机制

感谢主办方给我这样宝贵的学习机会，我又充满坚持学习的动力。翻开《大语言模型开发:用开源模型开发本地系统》的前4章，我仿佛走进了一座精心设计的技术宝库，感谢作者的用心编排。第1章是关于对自然语言处理技术栈的剖析。从最基础的隐马尔可夫模型到条件随机场，从Word2Vec词嵌入到RNN，每一个技术节点都蕴含着NLP发展的历史印记。书中对LSTM的讲解可圈可点，它通过遗忘门、输入门和输出门三个控制单元来调节信息流，这种设计巧妙地解决了RNN在处理长序列时的梯度消失问题。这些技术积累为后来Transformer架构的崛起奠定了坚实基础。第2章则是对于深度学习基础部分的讲解。从感知机的数学原理讲起，作者着重阐述了反向传播算法中的链式求导法则，把复杂的数学推导转化为直观的计算图。激活函数部分不局限于传统的ReLU、Sigmoid，而是深入分析了GELU、Swish等新型激活函数在深度网络中的优势。优化算法部分更是干货满满，从最基础的梯度下降到Adam、AdamW，每种算法背后的数学推导和实现细节都讲得清晰透彻。作者对批归一化(Batch Normalization)、层归一化(Layer Normalization)和均方根归一化(RMSNorm)的对比分析，揭示了不同归一化技术在大规模模型训练中的应用场景。第3章是讲解PyTorch开发基础相关的知识。通过张量运算、自动求导机制到神经网络模块化设计，作者展现了PyTorch框架的优雅与强大。精彩的是对nn.Parameter、typing模块和dataclasses的深入讲解，这些细节常被其他教材忽略，却是构建高质量深度学习项目的关键。Fire库的引入更是为命令行工具开发提供了简洁优雅的解决方案。对于作者在代码示例中对CUDA张量操作的详细讲解，我在此要点一个大大的赞，这对于打造高性能GPU加速系统至关重要。第4章来介绍Transformer模型章节的内容，这不可谓不是本书的点睛之笔。作者以Llama 2模型为例，深入剖析了注意力机制的数学本质。从标准的点积注意力到旋转位置编码(RoPE)，从Group Query Attention到Flash Attention，每个技术创新都配有详实的代码实现。特别是对位置编码方法的讲解，作者通过数学推导展示了RoPE如何通过复数域旋转来实现相对位置编码，这种讲解方式令人耳目一新。书中对Transformer中残差连接和前馈网络的分析也独具匠心，揭示了这些组件在深度网络中的重要作用。"魔鬼藏在细节里" ——作者对PyTorch的nn.Transformer模块源码的逐行解读，为读者打开了大型语言模型实现的另一扇门。总结起来前4章的安排算是立足于基础循序渐进，本身功底扎实的读者相对都可以快速阅读完。这些其实都是做深度学习和NLP项目相对比较基础的通识内容，通常一两本书的介绍都其实大差不差，我们还是要博览群书，另外结合网络上的各种高质量学习资料进一步拓展学习。在此，我特别推荐其他读者（尤其是对Transformer一头雾水或者理解粗浅、不能深入领悟其精髓的朋友）认真阅读黄佳老师所写的《GPT图解》一书，这本书应该是目前市面少有的能把Transformer机制原理和代码讲解清晰的，并且内容编排组织方面也是循序渐进、循循善诱，也不失趣味性。总体来说前4章的阅读不算大，期待后面更进一步学习后续章节的内容。
2024-11-25
发表了主题帖： #聊一聊# GPU虚拟化技术实现深度解析：从架构设计到性能权衡

GPU虚拟化技术实现深度解析：从架构设计到性能权衡随着人工智能和深度学习的蓬勃发展，GPU计算资源的高效利用与灵活调度变得愈发重要。作为一名深耕数据行业有些年份的AI技术爱好者，我发现GPU虚拟化技术不仅仅是资源管理的工具，更是推动云计算和AI基础设施演进的关键力量。在研读了《大模型时代的基础架构：大模型算力中心建设指南》以及大量业界实践后，额外我还搜集整合多方面的资料，我想从技术实现的角度，深入探讨GPU虚拟化这一核心技术的演进历程和典型方案，作为对《大模型时代的基础架构：大模型算力中心建设指南》一书“第9章 GPU集群的网络虚拟化设计与实现”章节拓展延伸的研究学习。 GPU虚拟化的技术全景 GPU虚拟化技术的发展经历了从简单资源分配到精细化调度的演进过程。目前主流的实现方案主要分为以下几个层次：用户层虚拟化用户层虚拟化通过API拦截和转发来实现GPU资源的虚拟化，是最上层的实现方案。它主要包含两种关键技术： 1. 本地API拦截技术（1）在用户态实现API函数的全功能模拟（2）libwrapper负责拦截、解析和调用底层功能（3）支持静态链接和动态链接两种编译方式 2. 远程API转发机制（1）实现GPU资源池化，支持跨物理机的GPU资源调用（2）基于网络通信实现API调用的序列化和反序列化（3）降低了单机GPU资源限制，提升整体利用率内核层虚拟化内核层虚拟化方案深入操作系统底层，提供了更强大的资源隔离和管理能力。具体包括： 1. 设备文件拦截（1）拦截/dev/中的GPU设备文件访问（2）实现细粒度的访问控制和资源分配（3）支持容器场景下的GPU隔离 2. 半虚拟化驱动（1）通过virtio实现前后端数据通信（2）利用共享内存减少数据拷贝开销（3）在虚拟机场景中提供接近原生的性能硬件级虚拟化硬件级虚拟化是目前最先进的技术路线，代表产品包括NVIDIA vGPU和AMD MxGPU等。核心特点可以总结为以下内容： 1. SR-IOV技术（1）将物理GPU分割为多个虚拟功能(VF) （2）每个VF都具备独立的内存空间和计算资源（3）通过硬件实现资源隔离，性能开销最小 2. MIG (Multi-Instance GPU) （1）支持GPU实例的细粒度划分（2）提供独立的显存和计算资源配置（3）实现了真正的硬件级隔离关键技术挑战与解决方案 1. 资源隔离问题 GPU虚拟化面临的首要挑战是如何实现有效的资源隔离。不同技术方案各有优劣：（1）软件隔离：通过驱动层实现，灵活但性能损耗较大（2）硬件隔离：基于SR-IOV等技术，性能最优但成本较高（3）混合方案：结合软硬件优势，在性能和成本间取得平衡 2. 性能开销控制虚拟化不可避免会带来性能损耗，关键是如何将其控制在可接受范围：（1）内存映射优化：减少数据拷贝次数（2）调度策略优化：根据负载特征动态调整资源分配（3）驱动层优化：简化虚拟化层次，减少转换开销 3. 资源调度策略不同场景下的资源调度需求差异显著：（1）时间片分配：适用于计算密集型任务（2）空间划分：适用于内存密集型应用（3）混合调度：动态平衡计算和内存资源技术方案对比分析不同技术方案相应的性能开销、隔离级别、实现复杂度以及适用场景的对比分析可以总结为如下表所示：技术方案性能开销隔离级别实现复杂度适用场景用户层虚拟化中等低低单机多应用内核层虚拟化较低中等中等容器环境硬件级虚拟化最低最高高企业级云平台方案选择建议对于具体方案选择，相关的建议可以概括为如下几点。 1. 开发测试环境（1）推荐用户层虚拟化（2）部署简单，便于调试（3）性能要求不高 2. 生产环境（1）建议采用硬件级虚拟化（2）提供稳定可靠的隔离保证（3）支持大规模部署 3. 混合场景（1）可考虑内核层虚拟化（2）平衡性能和管理难度（3）适应性较强未来发展趋势未来发展趋势主要有智能化调度、标准化接口、融合创新等方面。 1. 智能化调度（1）引入AI技术优化资源分配（2）预测负载特征自动调整策略（3）提升整体资源利用效率 2. 标准化接口（1）推动虚拟化接口标准化（2）降低技术切换成本（3）提升方案可移植性 3. 融合创新（1）软硬件协同优化（2）新型架构支持（3）场景化解决方案结语 GPU虚拟化技术正在经历快速演进，从简单的资源共享发展到今天的多层次虚拟化体系。随着AI和深度学习应用的持续扩展，GPU虚拟化技术将在提升资源利用效率、降低部署成本方面发挥越来越重要的作用。在技术选型时，需要根据实际应用场景、性能需求和管理难度综合考虑，选择最适合的解决方案。
发表了主题帖： #聊一聊# GPU集群存储系统的演进与实践：从分布式架构到AI时代的存储创新

GPU集群存储系统的演进与实践：从分布式架构到AI时代的存储创新在大规模GPU训练集群中，存储系统扮演着举足轻重的角色。随着大语言模型的参数规模不断突破，如何设计一个能够支撑起万卡规模GPU集群的高性能存储系统，成为了一个亟待解决的技术挑战。本贴将对《大模型时代的基础架构：大模型算力中心建设指南》一书“第10章 GPU集群的存储设计与实现”章节拓展延伸，搜集整理其他相关资料，以Meta的Llama 3训练基础设施为切入点，深入探讨现代GPU集群存储系统的设计理念与实践经验。现代GPU集群存储的技术挑战当前GPU集群存储系统面临的主要技术挑战可以归结为以下几点： 1. 存储带宽与计算能力的不平衡在16,000卡规模的训练集群中，GPU的总计算能力可以达到数百petaFLOPS。不过传统存储系统的I/O带宽往往成为制约训练效率的瓶颈。以Meta的训练集群为例，为了支持如此规模的并发访问，其存储系统需要提供持续2TB/s的读写带宽，峰值更需要达到7TB/s。这意味着存储系统必须具备极强的吞吐能力。 2. 大规模数据集的管理挑战训练数据集的规模已经达到了惊人的水平。以Llama 3为例，其训练数据集包含超过15万亿个token，对应约30TB的原始文本数据。考虑到数据清洗和预处理的需求，实际处理的数据量往往是最终训练数据的100倍以上。这就要求存储系统能够高效管理PB级别的数据。 3. 检查点存储的性能需求在大模型训练过程中，检查点(Checkpoint)的存储和恢复是一个关键挑战。以70B参数规模的模型为例，每个检查点文件接近1TB。考虑到训练过程中需要定期保存检查点，且在故障恢复时需要快速加载，这对存储系统的随机读写性能提出了极高要求。现代GPU集群存储架构设计基于上述挑战，一个现代的GPU集群存储系统通常采用多层级的架构设计： 1. 分布式文件系统层在基础层面，需要一个可靠的分布式文件系统来处理海量数据的持久化存储。Meta采用了自研的Tectonic分布式文件系统，该系统由7,500台服务器组成，提供240PB的SSD存储容量。这种规模的存储集群能够满足以下需求：（1）高带宽数据访问：支持数千个GPU同时读取训练数据（2）可靠的数据持久化：通过多副本机制确保数据安全（3）灵活的扩展能力：支持存储容量和带宽的线性扩展 2. 缓存加速层为了解决存储访问延迟的问题，现代GPU集群普遍采用多级缓存架构：计算节点本地SSD ↑ 分布式缓存系统(如Alluxio) ↑ 分布式文件系统(如Tectonic/HDFS) ↑ 对象存储(用于冷数据) 这种多级缓存设计带来的优势包括：（1）降低热点数据访问延迟：频繁访问的数据集可以缓存在计算节点本地（2）减少网络压力：通过就近访问原则减少跨网络数据传输（3）提高数据局部性：根据访问模式自动调整数据布局 3. 智能数据预取在大模型训练场景下，数据访问往往具有很强的规律性。通过实现智能的数据预取机制，可以大幅提升训练效率：（1）基于训练进度的预测性预取：根据模型训练的迭代进度，提前将下一批次需要的数据加载到内存（2）自适应批次大小：根据存储系统的实时负载动态调整预取的数据量（3）带宽感知的调度：在存储带宽充足时主动预取，避免造成拥塞存储系统优化实践在实际部署过程中，我们需要特别关注以下几个优化方向： 1. 检查点优化对于大规模模型训练，检查点的存储优化至关重要： ``` # 伪代码示例：优化的检查点存储策略 class OptimizedCheckpoint: def save_checkpoint(self, model_state): 1. 异步写入 future = asyncio.create_task(self._write_to_storage(model_state)) 2. 增量存储 diff = self._compute_state_diff(model_state, self.last_checkpoint) if diff.size < threshold: self._save_incremental(diff) else: self._save_full_checkpoint(model_state) 3. 压缩优化 compressed_state = self._compress_state(model_state) self._write_compressed(compressed_state) ``` 2. 数据流水线优化为了最大化存储系统的吞吐量，需要精心设计数据加载流水线：（1）预取队列管理：维护合适大小的预取队列，平衡内存占用和预取效益（2）动态批处理：根据系统负载动态调整批处理大小（3）零拷贝传输：在可能的情况下，使用RDMA等技术实现零拷贝数据传输 3. 故障恢复优化在大规模集群中，存储系统的可靠性直接影响训练任务的稳定性：（1）分层故障检测：实现从硬件到应用层的全方位监控（2）快速故障隔离：出现问题时快速隔离故障节点，避免影响扩大（3）智能负载迁移：根据系统负载状况自动迁移受影响的数据访问未来展望随着AI模型规模的持续增长，存储系统将面临更大的挑战。以下几个方向值得关注： 1. 存算融合（1）将部分数据处理能力下放到存储层（2）实现数据过滤和转换的近存计算（3）减少数据移动带来的开销 2. 智能化存储管理（1）基于机器学习的数据访问预测（2）自适应的资源分配策略（3）智能化的故障预测与处理 3. 新型存储技术融合（1）计算存储融合(Computational Storage) （2）持久内存(Persistent Memory)的应用（3）新型非易失性存储介质的引入结语构建支撑大规模GPU集群的存储系统是一个复杂的工程挑战，需要在系统架构、性能优化、可靠性保障等多个维度进行权衡和创新。通过采用多层次的存储架构、智能化的数据管理策略，以及先进的优化技术，我们可以构建出一个能够满足现代AI训练需求的高性能存储系统。随着AI技术的不断发展，存储系统的创新也将持续深入。期待看到更多在存算融合、智能化管理等方向的突破，为AI训练提供更强大的存储基础设施支持。
2024-11-21
回复了主题帖：共读入围：《计算机视觉之PyTorch数字图像处理》

个人信息无误，确认可以完成评测计划。
回复了主题帖：共读入围：《大语言模型开发：用开源模型开发本地系统》

个人信息无误，确认可以完成评测计划。
2024-11-06
回复了主题帖：免费申请阅读测评《计算机视觉之PyTorch数字图像处理》

申请理由： "纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。" 作为一名数据挖掘从业者，我深感于计算机视觉领域日新月异的发展。PyTorch框架在CV领域的广泛应用，让我意识到系统掌握数字图像处理的重要性。这本《计算机视觉之PyTorch数字图像处理》吸引我的是它独特的双维度视角 - 既从张量角度剖析经典算法，又从深度学习维度探讨现代技术。特别是书中对Harris角点检测、SLIC超像素分割等经典算法的PyTorch实现，能帮助我打通计算机视觉的"经典"与"现代"之路。翻阅目录，我被第6章"自动梯度与神经网络"深深吸引。它巧妙地将梯度下降优化与神经网络架构设计融为一体，这正是我急需突破的知识点。而第10章对FCOS、YOLOv5等前沿目标检测模型的深入解析，更是为我打开了CV算法工程实践的大门。古人云:"工欲善其事，必先利其器。" 这本书不仅讲授算法原理，更注重工程实践，从环境搭建到模型部署全程指导。这对我这样渴望在CV领域有所建树的学习者来说，无疑是一把打开技术之门的金钥匙。阅读计划：第1-15天: 钻研第1-4章基础知识。重点实践图像增强、颜色空间变换等基础算法，在测评中心分享"PyTorch张量视角下的图像处理初探"心得。第16-30天: 专注第5-7章算法实现。着重复现Harris角点检测、K-means聚类等经典算法的PyTorch实现。撰写"当经典图像处理算法遇上PyTorch"实战笔记，分享代码实现细节与优化思路。第31-45天: 深入第8-9章深度学习应用。实践VGGNet、ResNet等典型网络，探索FCN、UNet在医疗图像分割中的应用。撰写"深度学习赋能医学图像分析"的技术总结。第46-60天: 钻研第10-11章工程部署。重点研究FCOS与YOLOv5模型，探索OpenVINO部署实践。完成"从模型训练到工程部署:CV算法工程师的实践之路"系统总结。我深知"学然后知不足"，将在每篇分享中注入自己的实践思考，力求做到深入浅出。正如庄子所言:"吾生也有涯，而知也无涯。" 期待能与书中相遇，在计算机视觉的海洋里继续探索。
2024-10-20
发表了主题帖：《大语言模型原理与工程实践》全书的阅读心得——全书精华要义总结与展望

这本书在大语言模型领域也堪称一部佳作，内容涵盖了从基础理论到工程实践的方方面面。以Transformer为核心，书中详尽地介绍了大语言模型的发展历程、关键技术及其未来前景。通过对预训练、微调和基于人类反馈的强化学习（RLHF）等核心环节的深入剖析，为读者构建了一个全面的知识体系。特别是对RLHF技术有相对较为详细的讲解，展示了其在确保模型输出符合人类价值观方面的重要性。本书还深入探讨了大语言模型的评测和应用。在评测部分，除了常规性能指标外，特别强调了安全性评测的重要性，体现了作者对AI伦理的深刻思考。应用章节则详细讨论了提示工程，从零样本提示到思维树提示，每种技巧都像是开启了一扇通往AI潜能的大门。此外，书中还提到检索增强生成（RAG）技术和推理与行动协同技术，这些都是当前大语言模型应用的前沿领域。RAG相关应用还是很贴近广大企业与个人实际工作的，我自己也会另外筹备深入学习相关技术，并构建自己本地的知识库，来解决各种定制化的任务需求。对于一线从业者而言，工程实践部分的内容尤为宝贵。书中不仅系统阐述了数据并行、模型并行和ZeRO并行等分布式训练策略，还提供了I/O优化和通信优化的具体技巧。这些内容既具有理论深度，又具备实际应用价值，可以直接指导工作。尤其是最后一章中关于7B模型训练的逐步教学，更是将理论与实践完美结合。这种全面覆盖的方式使得这本书不仅是学习教材，更是一份实战指南，不过有点小遗憾的是不知道是不是作者比较忙，最后收尾部分，对于指令微调实践只是停留在简单介绍相关参数。总体上讲，这本书算是提纲挈领介绍了大模型相关主要的知识点，让广大读者对大模型技术的全貌有了初步的认识。读完这本书后，我更加被LLM技术的魅力深深吸引。不过同时，我们也不能忽视的是，它面临的诸多挑战。模型训练中的数据瓶颈、硬件瓶颈和方法瓶颈，以及应用中的幻觉问题和偏见问题，都值得我们带着批判性思维，继续探索和突破。大模型落地面临的挑战错综复杂。算力投入如火箭燃料般昂贵，却难以带来相应的商业回报；高质量数据稀缺，隐私保护又成为紧箍咒；跨界复合型人才更是凤毛麟角。将大模型的能力转化为实际价值更是一道难题。有人半开玩笑地说:"我们的AI模型像是会说人话的计算器，但用户需要的是能解决实际问题的智能助手。"这种巨大的鸿沟亟待跨越。面对这些挑战，O社在今年9月推出的o1模型或许指明了一条新路:通过优化推理过程提升性能，而非简单地堆砌参数。这启示我们，大模型落地的关键在于"巧"而非"大"。我们也不能忽视AI行业可能存在的泡沫风险。红杉的研究显示，去年AI领域的投入比收入多出1200多亿美元，今年这个数字可能飙升至5000亿美元。这种投入与回报的巨大差距让人不禁联想到互联网泡沫时代。大模型落地之路注定曲折，它需要技术创新、商业智慧和坚韧不拔的毅力。真正的创新。往往诞生于挑战与机遇的交汇处。最后我还是要非常感谢咱们活动主办方，也感谢作者大佬的倾情奉献，让我受益匪浅。这本书不仅传授了知识，还激发了我们对未来AI发展的思考。它让我们认识到，LLM型的发展不仅涉及技术创新，更触及人类认知的边界。在这个AI迅速发展的时代，我们既是见证者也是参与者。带着这本书赋予的智慧和启发，我将继续在AI的海洋中探索，为工作单位，为服务客户，为家人朋友，也为自己更快更早迈向人类文明大爆发的美好新时代贡献自己一份微薄的力量。学习的脚步不会停，未来我将结合其他大模型领域优秀书籍，以及全网各路大神的宝藏资料，继续“上下而求索”。期望我明年自己能做出几个有声有色的大模型实战项目，让更多人切实感受大模型带来的生产力的质的飞跃。
发表了主题帖：《大语言模型原理与工程实践》第7-10章的阅读心得——工程实现的重点

从9月开始工作量暴增，本人国庆一天都没有休息，留给个人学习上的时间确实相对被压榨了许多，不过我们的大模型学习之旅无论如何还是要坚持下去。第7章主要讲的是大语言模型的评测体系，这是一个多维度且全面的复杂系统，涵盖了从基座模型到对话能力、安全性和行业特化的各个方面。每个环节都需要精心设计的评测方法。以LLaMA2为例，其评测基准包括了多个不同任务，如代码能力、常识推理能力、世界知识、阅读理解、数学能力、综合基准测试等。这种全面的评测体系让人联想到软件工程中的全面质量管理（TQM）理念。对于对话能力的评测，属于LLM性能评估的重头戏。相关的评测任务可以分为13种： 1. 生活闲聊类评测任务 2. 方法论指导类评测任务 3. 特殊指令遵循类评测任务 4. 语言理解类评测任务 5. 常识百科类评测任务 6. 数学计算类评测任务 7. 逻辑推理类评测任务 8. 摘要生成类评测任务 9. 文案创作类评测任务 10. 翻译类评测任务 11. 代码类评测任务 12. 中国特色类评测任务 13. 多轮对话类评测任务这些评测方法的出现标志着我们正从简单的准确率评估转向更复杂、更贴近实际应用的评测方向。第8章介绍的是提示工程，它可以被称为驾驭大语言模型的艺术。市面上已经陆陆续续出品了不少提示词教学的书籍与课程，提示词工程师这样一个新兴岗位也是应运而生。不过我个人倾向于认为，还是大模型本身数据质量和背后训练技术支撑的不同能拉开差距。换再好的提示词，也只能逼近这个大模型本身的上限。就算有再好的提示词，可是用的大模型内核能力太差，那也不过是逼近它的上限。就好比一个人的天赋和努力，虽然我们很多人要强调后天的努力，天赋没法去弥补，但是就算再怎么勤奋，天花板就在那里了。提示词本身是我们可控的，所以对大众用户打磨提示词有必要的，但是如果大模型本身的差距拉的很大，即便提示词很一般，那个效果都会出来很不一样，也省去很多琢磨修改提示词的脑力消耗。从零样本提示到复杂的思维树提示，这门“艺术”正在快速演进。特别值得一提的是思维链提示，它通过引导模型进行步骤化思考，显著提升了在复杂推理任务上的表现。这让人联想到人类解决问题的方式——通常是通过分步骤思考来处理复杂问题。而思维树提示则更进一步，引入了类似蒙特卡洛树搜索的思想，使模型能够在多个可能的思路中进行探索和评估。这种方法在一定程度上模拟了人类的创造性思维过程，有望大幅提升模型在开放性问题上的表现。检索增强生成（RAG）技术的引入，为大语言模型打开了一扇通向外部知识的大门，极大地扩展了模型的应用范围。第9章探讨了工程实践，这是将大语言模型从理论推向应用的关键环节。书中图文并茂介绍了包括数据并行、张量并行、流水线并行、混合并行、ZeRO并行等不同的分布式训练技术。不过受篇幅限制，作者对于流水线并行、混合并行、ZeRO并行这几个并行方式的细节没有讲解特别清晰，尤其是“图9.7 PipeDream算法实现”我没有看懂那个所谓1F1B的过程。这个只有待于另外结合其他网络资料进一步深入研究了。不过值得一提的是，是ZeRO并行技术的出现，为解决大模型训练中的内存瓶颈提供了创新解决方案。通过将模型参数、梯度和优化器状态分片到不同的GPU上，ZeRO实现了近乎完美的存储效率和易扩展性。这种方法不仅大大提高了训练效率，还使得在普通硬件上训练超大规模模型成为可能。在优化技巧方面，书中提到的通信优化尤为关键。梯度累积和梯度压缩等技术有效减少了多GPU训练中的通信开销，这对于提升大规模分布式训练的效率至关重要。稳定性优化也是不可忽视的一个方面，尤其是在长时间训练大模型时。混合精度训练和梯度裁剪等技术的应用，有效解决了训练过程中的数值不稳定问题，确保了模型训练的顺利进行。第10章是关于实战训练7B模型，其主旨在于将前面的理论知识付诸实践。这一章提到的自动化训练框架的设计理念特别值得关注。通过将训练流程解耦为多个子模块，实现了高度的灵活性和可维护性。这种模块化设计不仅方便了算法研究人员和工程人员的分工协作，还大大提高了实验迭代的效率。在预训练和微调过程中，数据的预处理和加载策略显得尤为重要。书中提到的FinCorpus开源金融语料的使用，展示了如何利用领域特定数据来增强模型的专业能力。而指令微调（SFT）的实现细节也值得深入研究，特别是如何设计高质量的指令数据集，以及如何平衡模型的通用能力和特定任务性能。这些实践经验为我们构建真正有用的大语言模型应用提供了宝贵的指导。终于来到hand in环节，能看到大量代码被贴上来了，然而这就已经接近完结撒花，作者最后讲到指令微调实践也就是简单罗列了一些参数就画上句点，那剩下N多实战细节只有自己另外把自己手上的琐碎事情处理完，再划出几个月时间来亲力亲为了。
2024-09-28
发表了主题帖：《大模型时代的基础架构：大模型算力中心建设指南》全书阅读心得——大模型基础架...

在《大模型时代的基础架构：大模型算力中心建设指南》一书的引领下，我得以窥探人工智能基础架构的宏观景象，该书从GPU硬件的基石直至云端运算平台的宏图，绘制了一幅关于大模型支撑体系的全息图像，深化了我对人工智能算力中枢的全面认知与理解深度。 GPU，作为人工智能时代的动力核心，其架构设计直接影响着模型训练的效率与节奏。以NVIDIA GH100为例，其多层并行结构——144个流多处理器（SM）分组于8个图形处理簇（GPC），使该GPU能够并行驾驭大量线程，显著加快矩阵运算的速度。此设计与神经网络层层相扣的构造异曲同工，每一层神经元并行作业，传递信息。在实际案例中，洞悉GPU的内在机制对于优化深度学习模型至关重要，比如，在构建卷积神经网络（CNN）时，可根据SM的工作逻辑，科学配置卷积核尺寸与通道数量，以此来充分发挥GPU的并行计算潜能。GPU虚拟化技术的进步，从vCUDA到现代微服务实例群（MIG）的演变，是工程创新的典范。MIG直接于硬件层面实现GPU资源分割，为多样应用提供专属的GPU实例，有效解决了资源共享中的隔离难题，恰似云计算中虚拟化技术的精妙运用，追求在共享硬件资源的同时，实现性能上的独立无扰。在构建多租户AI服务平台的背景下，MIG技术无疑提供了细腻的资源管理方案，提升了资源利用率，同时确保了服务品质的稳定。网络架构设计，是大型模型训练集群的咽喉所在。其中，远程直接内存访问（RDMA）技术的创新应用令人瞩目，它通过网卡直接沟通远程主机内存，跳过了操作系统内核的繁琐过程，极大地削减了网络滞后，这对于分布式深度学习而言，尤为重要，尤其是在需要频繁交换模型参数的场景下，超低延迟的网络是不可或缺的。与此同时，NVLink和NVSwitch技术的引入，为GPU间建立了超宽带直连桥梁，为多GPU系统性能的再升级添砖加瓦。这些技术的协同，铺设了通往大规模模型训练的高速公路，优化了数据流动的血脉。在规划AI集群时，需针对任务特性，灵活定制GPU间的互联架构，以最优化数据传输效率。例如，在模型并行训练频繁交互的场景下，优先部署NVLink相连的GPU集群，可以显著提升通信效率。存储体系的构建，充分考量了AI工作负载的独特性，涵盖了块存储、对象存储及高性能文件存储三大类别，每一种存储方式均有其独到应用场景。特别值得关注的是高性能文件存储系统，其设计旨在应对极端规模的数据管理挑战，如处理PB级别的数据量、亿级文件数量及万级并发访问需求，通过全分布式的架构设计，有效规避了单点故障风险，这一机制让人不禁联想到人脑中高效存储与检索各类记忆信息的神经网络。实践中，根据数据访问频率及成本效益，将活跃数据置于高性能文件存储中，而将归档资料迁移到对象存储，实现了效率与经济的双赢。云原生技术的融入，为AI领域的基础设施建设带来了革命性的启示。以Kubernetes、Istio等为代表的先进技术，不仅优化了资源利用，还显著简化了大模型部署与运维的复杂度，这一过程如同自然界的适者生存法则，AI基础设施在不断适应并满足日益复杂计算需求的过程中进化。采用云原生架构设计AI平台，为系统带来了高度的灵活性与扩展潜力，例如，通过Kubernetes的设备插件机制，能够按需动态地分配和回收GPU资源，确保弹性训练任务的无缝支持。 "工欲善其事，必先利其器。"，该书不仅详尽罗列了各类软硬件技术，更重要的是，它展现了一幅将这些技术深度融合，构筑高效、稳定、可拓展AI算力中心的蓝图。这是一堂深刻的教育，告诉我们，在人工智能的新纪元里，算力基础设施的构建不再仅是硬件的堆砌，而是需要对算法、硬件与系统间深层次相互作用的透彻理解，是一门融合技术与艺术的复杂工程学科。深感我在各知识领域的匮乏，初读这本还是相当吃力，对于其中很多技术名词与缩写还是没有留下深刻印象。在后面闲下来的时候，我再做好规划反复多读几遍，相信后面的理解会更透彻清晰。书山有路勤为径，学海无涯苦作舟。再次感谢主办方提供的宝贵学习机会。
2024-09-09
发表了主题帖：《大语言模型原理与工程实践》第4-6章的阅读心得预训练、有监督微调和RLHF

作为一名数据挖掘从业者和AI爱好者，阅读《大语言模型：原理与工程实践》这本书的第4-6章，让我对大语言模型的核心技术有了更深入的理解。这三章分别聚焦于预训练、有监督微调和强化学习人类反馈(RLHF)，构成了大语言模型从"能力获取"到"任务适配"再到"价值对齐"的完整训练链路。预训练：大语言模型的基础能力构建预训练是大语言模型获得基础语言能力的关键阶段。第4章详细介绍了预训练的核心要素，包括模型架构、训练目标和数据配比策略。 1.1 模型架构大语言模型普遍采用Transformer架构，但在具体实现上各有特色。以GPT系列为例，它采用了纯解码器结构，这种设计使得模型在生成任务上表现出色。相比之下，T5等模型采用了编码器-解码器结构，在某些任务上可能更具优势。值得注意的是，随着模型规模的增大，一些看似微小的架构调整可能会产生显著影响。例如，GPT-3引入了交替密集和稀疏自注意力层，这种设计在保持模型表达能力的同时，大大降低了计算复杂度。 1.2 训练目标大语言模型的预训练目标通常是最大化序列的似然概率。具体来说，对于输入序列x = (x1， x2， ...， xT)，模型的目标是最小化以下损失函数： $$ L(\theta) = -\sum_{t=1}^T \log p_\theta(x_t|x_{<t}) $$ 其中，θ表示模型参数，pθ(x_t|x{<t})表示在给定前面所有token的条件下，模型预测下一个token的概率。这个看似简单的目标函数，实际上蕴含了深刻的语言学洞见。通过预测下一个token，模型被迫学习语言的语法规则、语义关系和上下文依赖，从而获得了强大的语言理解和生成能力。 1.3 数据配比策略预训练数据的质量和多样性直接影响模型的性能。这里不得不提到scaling laws、它主要研究多种因素对大模型Loss的影响，我拓展了解到相关的公式如下：这里x可以指代为模型大小、预训练数据大小、训练步数、计算量等变量。数据混合的比例以定量可预测的方式影响模型损失为了发现数据混合规律，需要解决如下两个挑战：（i）多变量：对于K个数据域的数据混合定律，混合比例有K−1个自由度，相应地，在目标函数中有K–1个变量。变量的增加使函数形式的识别变得复杂。（ii）非单调性：损失和任何域的比例之间的单调关系表明，不平衡的混合可以实现最小损失，这与实践相矛盾。因此，与现有的损失随相关因素的规模单调递减的比例律不同，数据混合定律应该适应非单调性功能。俗话说，“garbage in，garbage out"。笔者基于个人实践经验，选取配比最高的三类数据以此分别是互联网数据（60%以上）、质量较高或者垂直领域数据、代码数据。选取互联网数据是为获取广泛的知识和信息，提升泛化能力。选取质量较高或者垂直领域数据为的是提升模型在特定领域的性能，增加模式的知识深度。选取代码数据则是辅助模型理解与生成代码，并且培养模型逻辑思维和结构化思考能力。其实本书3.4节就提到高质量语言数据面临预计将在2026年左右耗尽的难题，即陷入所谓的“数据荒”。面对数据稀缺的挑战，采取创新策略显得尤为重要。我进一步拓展了解了几种策略，旨在拓宽数据来源，增强数据多样性，进而提升模型训练的有效性和广度。（1）数据增强通过先进技术手段扩展数据集，包含两个核心方向：数据生成与数据变换。数据生成借助如生成对抗网络（GANs）、变分自编码器（VAEs）等前沿技术，模拟并生成新数据样本，这些样本基于现有数据特性但又有所差异，巧妙扩大了数据规模。另一方面，数据变换则通过对现有数据施加多样化操作，如图像的几何变换、色彩调整或文本的词序调整、同义词代换等，以非重复性变化增强数据集的多样性。（2）跨领域数据迁移与共享数据迁移学习策略，是将从大数据源领域学到的丰富知识和核心特征，迁移到数据量有限的目标任务中，实现“知识转移”。具体实施时，先在大规模通用数据集上预训练模型，随后针对目标小数据集进行微调，充分利用预训练模型提取的普遍特征，有效增强模型在小数据集上的表现。此外，数据复用机制也在跨任务和跨领域间发挥重要作用，即在确保任务相关性的前提下，将已收集的数据资源在多个相关任务中共享，如自然语言处理领域中，文本分类数据对情感分析任务的辅助作用。（3）多模态数据整合整合多种类型的数据模态，包括文本、图像、音频、视频等，是提升模型综合分析能力的关键途径。多模态数据的互补性和互证实质上丰富了模型可学习的信息层次，不仅提高了模型的泛化能力，还增强了其对复杂环境的适应性和鲁棒性。（4）AI驱动的合成数据应用利用人工智能技术合成数据，为数据稀缺问题提供了一个创新解答。通过生成高质量的合成数据，可以有效弥补真实数据的不足，尤其适用于那些难以采集或成本昂贵的数据集。自动驾驶就是一个典型例子，通过在虚拟环境中利用合成数据训练，大大降低了对昂贵且风险较高的真实道路测试的依赖。有监督微调：任务适配的关键第5章详细讨论了有监督微调技术，这是让大语言模型适应特定任务的关键步骤。 2.1 微调方法 (1)全参数微调：虽然效果最好，但计算资源需求巨大。 (2)适配器微调：在Transformer层之间插入小型可训练模块。 (3)前缀微调：在输入序列前添加可训练的前缀向量。 (4)提示微调：通过优化连续的提示向量来适应下游任务。 (5)低秩适配(LoRA，Low-Rank Adaptation)。LoRA通过在原始权重矩阵W上添加低秩更新来实现参数高效的微调： $$ W = W_0 + BA $$ 其中，W0是冻结的预训练权重，B∈R^{d×r}和A∈R^{r×k}是低秩矩阵(r << min(d，k))。这种方法不仅大大减少了可训练参数的数量，还保持了较高的模型性能。 2.2 微调策略书中还讨论了几种先进的微调策略：（1）混合微调：在多个任务上同时进行微调，有助于提高模型的泛化能力。（2）基于上下文学习的推理：利用模型的In-Context Learning能力，通过提供少量示例来引导模型完成任务。（3）基于思维链的推理：通过显式地引导模型进行step-by-step的推理，提高其解决复杂问题的能力。这些策略的核心思想是充分利用大语言模型的泛化能力和快速学习能力，使其能够更好地适应各种下游任务。 RLHF：价值对齐的新范式第6章介绍的RLHF技术，是确保大语言模型输出符合人类价值观的关键。RLHF的核心是构建一个能够模拟人类偏好的奖励模型，并利用这个模型来指导语言模型的优化。 3.1 奖励模型奖励模型的训练目标是最大化人类偏好的对数似然： $$ L_{RM} = -\frac{1}{N}\sum_{i=1}^N \log \frac{e^{r_\theta(x_i, y_i^w)}}{e^{r_\theta(x_i, y_i^w)} + e^{r_\theta(x_i, y_i^l)}} $$ 其中，r_θ(x，y)是奖励模型对输入x和输出y的评分，y^w和y^l分别表示人类偏好的"胜者"和"败者"回复。 3.2 RLHF算法 RLHF采用PPO(近端策略优化)算法来优化语言模型。其目标函数为： $$ L_{PPO}(\theta) = \mathbb{E}_{(x,y)\sim \pi_{\theta_{old}}}[\min( r_t(\theta) A_t, \text{clip}(r_t(\theta), 1-\epsilon, 1+\epsilon) A_t )] $$ 其中，r_t(θ) = πθ(y_t|x，y{<t}) / π{θold}(y_t|x，y_{<t})是重要性采样比率，A_t是优势函数。这个目标函数的设计精妙之处在于：它既鼓励模型产生更高奖励的输出，又通过clip操作限制了策略更新的幅度，从而保证了训练的稳定性。实现RLHF面临诸多挑战，如数据瓶颈、硬件瓶颈、方法瓶颈等。一些可能有用的缓解这些问题的技巧，如使用对比损失、引入KL惩罚项等可以被引入到训练过程中。而这些技巧的应用，体现了大语言模型训练中理论与工程的完美结合。大语言模型的训练是一个多阶段、多目标的复杂过程。预训练赋予模型基础语言能力，微调使其适应特定任务，而RLHF则确保其输出符合人类价值观。这三个阶段环环相扣，共同构建了一个强大而又可控的AI系统。我们也要清醒地认识到，当前的技术还远未完善。如何更好地利用大规模无标注数据、如何提高模型的可解释性和可控性、如何在保护隐私的前提下利用更多数据等，都是值得我们深入探索的方向。大语言模型的发展，不仅是技术的进步，更是人类认知边界的不断拓展。正如物理学家理查德·费曼所说："如果你认为你理解了量子力学，那你可能并没有真正理解它。"同样，对于大语言模型，我们目前的理解可能还只是冰山一角。但正是这种未知，激发了我们探索的热情。每一次深入学习，每一次实践尝试，都是向着更深层次理解迈出的一步。在这个AI快速发展的时代，保持持续学习的态度至关重要。让我们怀着对知识的渴望，对技术的好奇，在这场改变人类社会的技术革命的征程中勇攀高峰。在接下来的15天内，我将进一步开展本次的阅读计划的第三部分——认真阅读本书的第7-8章节。
2024-09-08
发表了主题帖：《大语言模型原理与工程实践》第9-13章的阅读心得——艰难收尾

在本文中，我将探讨《大模型时代基础架构：大模型算力中心建设指南》一书的第三部分（第九至十三章）。我以一名具备几年数据分析实践经验的AI技术爱好者的视角，分享我的研读心得。在第九至十三章的进一步探讨中，文章细致解构了构建高效算力中心的几大支柱：网络架构的优化、存储体系的布局、应用开发环境的打造、云端运营的策略，以及真实落地案例的剖析。本文旨在对这些关键环节提出个人浅见，力求深入浅出。第九章节跃入眼帘的是GPU集群网络虚拟化的精密工程。其中，VPC（虚拟私有云）作为租户隔离的高效工具，其背后依托的SDN（软件定义网络）设计哲学，令人击节赞赏。SDN的精髓在于，将网络的控制层面与数据传输层面分离，实现了网络配置的灵活性与管理的集约化。在VPC情境下，控制层面的SDN中枢负责调控各租户的虚拟网络配置，涵盖IP地址的动态分配、网络路由规则的设定、以及安全策略的实施。而数据层面则忠实执行这些策略，高效处理数据包的传递。此架构犹如棋局对弈，既维护了租户间的界限，又赋予了资源调度的灵动性。 Overlay隧道技术的引入，使不同租户的网络在物理网络中并行不悖，实现了既并存又隔离的微妙平衡。通过在基础物理网络之上构筑虚拟网络层，每一租户的数据包在接入物理网络前会被贴上独特的"身份标签"（如VXLAN封装），以此区分其所属的虚拟网络。这种"隧道"机制保障了信息在物理层面的无碍传输，无需理会数据包的具体内容，促进了网络空间的和谐共生，同时保留了各自为政的独立性。 NFV（网络功能虚拟化）网关借助DPDK与SR-IOV技术，显著提升了性能表现。这两项技术使得传统硬件依赖的网络功能得以软件化，且不失效能。DPDK通过旁路操作系统网络协议栈，在用户层面直接处理数据包，极大提升了处理速率；而SR-IOV则赋予虚拟机直接访问物理网卡的能力，缩短了延迟，提高了数据吞吐量。章节中的实验对比，直观展现了这两项技术对性能的显著推动。这启示我们，如何在软件与硬件间建立高效的对话机制，是网络虚拟化的核心挑战。转入第十章，关注点落在GPU集群存储架构的精妙设计。存储系统作为AI应用的命脉，分布式存储技术特别是Ceph的卓越性能与扩展能力，使之成为诸多云平台的首选方案。Ceph存在的问题包括数据再平衡，数据迁移过程中的I/O能力争抢，以及为避免单盘饱满而导致整集群只读现象只能设定较低的扩容水线。而考虑到对象存储的巨大规模，我们要把眼光投射到OpenStack另一个设计——Swift。不同于Ceph，Swift考虑到“CAP 不可能三角”之难，采用“最终一致性”，通过牺牲一致性以保证扩展性和性能。有意思的是，我联想起国际金融中有个“蒙代尔不可能三角”汇率理论。我拖展学习了解到“CAP 不可能三角”的含义是，在分布式系统中，无法同时实现一致性（Consistency）、可用性（Availability）、分区容错性（Partition Tolerance），只能牺牲其中一个来满足其他两个成立。Ceph就是牺牲C，来满足A和P。接下来的十一章节，聚焦于机器学习应用开发平台的讨论，Kubernetes以其强大的容器编排能力，成为该领域的领航者。Kubernetes通过将应用程序抽象为独立的容器，每容器均自成一统，实现了应用环境的高度隔离与协同运作。其声明式API和控制器机制，简化了应用部署流程，只需定义应用的理想状态，Kubernetes便会自动适配资源，确保系统的状态与期望状态相符，极大简化了运维任务。第十二章则从更广阔的视角审视GPU集群的监控与运维，Prometheus与Grafana的组合，成为数据监控领域的明星工具。Prometheus的主动拉取数据方式和灵活的PromQL查询语言，为监控数据的精确提取与分析提供了有力支持。而Grafana则通过丰富的可视化界面，将监控数据以直观的方式展现，为决策提供了坚实的数据支撑。最后一章通过一个自动驾驶平台项目的实例，将前文理论付诸实践，从网络、存储、计算到平台管理，展示了GPU集群建设的全貌。这不仅是技术的集成，更是理念与实践的融合，凸显了云计算、大数据及AI技术对GPU集群形态与内涵的深刻塑造。我充分感受到构建GPU集群是一项的综合性工程，需软硬件的深度融合与开源与商业方案的巧妙结合。每一步决策、每一项技术选型，都需精心规划与打磨。正如古人云：“千里之行始于足下”，GPU集群的建设需循序渐进，伴随技术演进与需求变迁，不断迭代创新。未来，GPU技术的进步与AI民主化的趋势，将促使GPU集群更加普及与易用，而我们也应秉持终身学习的精神，与时代共进，共同开拓AI与GPU集群技术的新纪元。以《道德经》的智慧为结，"道法自然"，在复杂的GPU集群建设中追求简约与和谐，以开放的心境拥抱技术的未知，以谦卑的姿态迎接技术的每一次跃进。
2024-08-28
发表了主题帖：《大语言模型原理与工程实践》第1-3章的阅读心得——坚持充电学习，厚积薄发

再次感谢活动主办方选中我作为《大语言模型原理与工程实践》的评测用户。尽管有各种做不完的事情困扰，每天坚持“充电”学习2-3小时是我雷打不动的习惯。我简单谈谈我阅读本书前三章的一些心得与感悟。相比于之前对《大模型时代的基础架构：大模型算力中心建设指南》阅读过程中，遇到的各种层出不穷、应接不暇的计算机科班人员才有深刻理解的概念词汇所给我造成的阅读障碍，我凭借自己之前两三年对机器学习、深度学习算法所打下的基础，在阅读本书过程中相对会轻松不少。这本书的第一章为我们描绘了大语言模型的发展历程和关键特征。其中提到的"涌现"这一词汇，尤为引人注目。"涌现"这一词汇并不算陌生，不过放在深度学习的情境中，听着就有一种奇妙的感觉。综合对各种资料整理后的阐述，对它的定义可以概括为"一个复杂系统表现出的高层次模式或行为，这些模式或行为难以简单地从底层组件的属性中预测"。放在大语言模型的语境下，这意味着模型能够展现出超越其训练数据的创造性表现。这种"化腐朽为神奇"的能力，正是大语言模型令人惊叹的源泉之一。但涌现能力的实现，并非一蹴而就，诚然它与模型的参数规模息息相关。一个有趣的现象是，当模型的参数量达到一定阈值后，其性能往往会出现"阶跃式"的提升，这被称为"缩放定律"。这一定律揭示了大语言模型的潜力：随着算力的提升和训练数据的积累，它们有望不断突破自己的边界，展现出更加惊艳的能力。这对我们这些 NLP 学习者而言，既是鼓舞，也是挑战——只有与时俱进，才能跟上这个快速迭代的时代。不过虽然我们都或多或少看到了“涌现”的具体表现，但对于“涌现”背后体现的深刻内涵，本书倒是没有做进一步的探讨解释。我另外通过搜索查找相关文章的阐述，了解到在哲学中，“涌现”被定义为是一个复杂系统中出现的新的性质或行为，这些性质或行为无法简单地从系统的组成部分中推导出来。简而言之即是整体大于部分之和。无论是哲学还是人工智能，涌现都强调了复杂系统中整体的不可还原性以及新性质的出现。虽然两者的研究对象和方法不同，但都试图理解复杂系统中涌现的本质。第二章带我们走进了大语言模型的技术细节。作者对 Transformer 架构只是做了简单的分析。这一部分的内容，说实话，对于常看各种NLP算法模型论文或者技术博客的人显然不陌生。相关内容写得其实有些常规，基本上和其他人对Transformer结构的介绍差不多。可能也是因为整部书籍的内容篇幅安排限制，作者没有对这一部分做过于深入的剖析拆解。不过作为目前所有各种大模型底层共同用到的Transformer 架构，我们实在还是有必要深入探究钻研，而不是走马观花、浅尝辄止。在此，我特别推荐其他读者（尤其是对Transformer一头雾水或者理解粗浅、不能深入领悟其精髓的朋友）认真阅读黄佳老师所写的《GPT图解》一书，这本书应该是目前市面少有的能把Transformer机制原理和代码讲解清晰的，并且内容编排组织方面也是循序渐进、循循善诱，也不失趣味性。Transformer作为大语言模型的核心组件，它的设计可谓匠心独运。它巧妙地融合了自注意力机制、残差连接、层归一化等多种技巧，既提升了模型的表达能力，又兼顾了训练的稳定性。尤其是自注意力机制，堪称 Transformer 的灵魂所在。与传统的 RNN 不同，自注意力能够一次性"关照"输入序列的所有位置，并自动学习它们之间的依赖关系。这种"一览众山小"的能力，让 Transformer 在处理长序列依赖时如鱼得水，大大拓展了语言模型的应用边界。不可否认的是，Transformer 的精妙也意味着其理解和实现的难度。在学习过程中，我曾被其中的数学细节所困扰，尤其是在计算自注意力权重时涉及的矩阵运算。但正所谓"世上无难事，只怕有心人"，通过反复推敲各种论文、技术博客以及书籍和相应的代码实现，我渐渐对此有一定开悟。这个过程让我深刻体会到，对浩如烟海的各类AI算法的学习，绝非纸上谈兵，而是需要动手实践、亲自摸索的。只有将知识内化于心、外化于行，才能真正将其变为自己的本领。第三章的重点是大语言模型的训练秘笈——"预训练-微调范式"。与传统的监督学习不同，大语言模型采取了一种"先打基础，再学专业"的策略。在预训练阶段，模型在海量无标注语料上进行自监督学习，掌握语言的一般规律和表示方法。这个过程犹如在汪洋大海中掌舵航行，模型在浩瀚的语料中汲取营养，构建起对语言的基本认知。而在微调阶段，模型则针对特定任务，在相对较小的标注数据集上进行训练，犹如一艘巨轮驶入了目的港，进一步精细调整自己的技能。这种"预训练-微调"的范式，是大语言模型得以在各类任务上大显身手的关键所在。预训练赋予了模型语言的"通用感性"，使其能够将这种感性迁移到不同的任务中。这就像一个饱览群书的文学家，能够在不同的文学体裁中信手拈来，挥洒自如。而微调则像是为文学家量身定制的专项训练，帮助他进一步磨砺特定领域的技艺。二者的完美结合，造就了大语言模型的非凡才能。而谈到预训练，就不得不提数据的选择和构建。预训练数据的质量和多样性，是决定模型性能的关键因素。理想的预训练数据，应该涵盖各个领域、各种体裁的语料，从而让模型能够学习到语言的多样表现形式。这就像一位优秀的老师，他的知识宽广而深厚，能够为学生打开通往不同领域的大门。反过来说，倘若预训练数据过于单一或质量低下，就可能限制模型的视野，使其难以适应复杂多变的语言环境。在数据构建的过程中，我也深刻体会到了其中的挑战。海量语料的收集和清洗，对计算和存储资源提出了极高的要求。更棘手的是，如何在浩如烟海的网络信息中甄别优质语料，剔除低质、重复和有害内容，这需要大量的人力投入和智能算法的加持。这个过程让我认识到，机器学习的性能，固然取决于模型的设计，但数据的质量和规模，同样是不可或缺的基石。正如机器学习的一个经典理论所阐述的：数据和特征决定了机器学习模型的上限，而算法则是在不断逼近这个上限。这一点在我过往的各种实践项目中也是大有感触。然而随着大模型技术超乎想象的快速发展，对数据需求在指数级增长，现有的数据存量与增长速度却远不足以支撑更先进AI的训练。希望各大研究机构厂商对此有恰当的解决办法，继续推动实现“大力出奇迹”。不过可以料见的是，未来肯定无法再达到线性式的爆发膨胀，毕竟也存在“边际效益递减”这一定律。大语言模型应用发展的势头可谓"红红火火"，但对于大语言模型的技术细节学习探究可不是“一蹴而就”。这本书不仅让我对 LLM 的技术原理有了更深刻的理解，也让我对 NLP 的发展历程有了更全面的认知。从 Transformer 到 GPT，从 BERT 到 LLaMA，一代代模型的迭代，无不凝结着 NLP 先驱者的智慧结晶。而海量语料的构建和优化，更是无数工程师辛勤耕耘的结果。更多高质量的大模型原理书籍的“涌现”，也滋养反哺出更多勇攀高峰的挑战者。感谢作者对于本书的倾情奉献，感谢在学习过程中没有主动提供帮助，但是也由于我的不断探索发现，而间接帮我打下基石的各路大神。当然也感谢我自己的求知欲，对真理的真挚热爱，激发着我迎难而上，一往无前。安排好手上的各种事情，在接下来的半月，我将进一步开展本次的阅读计划的第二部分——认真阅读本书的第4-6章节。与知识真理为伴，我永远感觉富有激情、斗志昂扬。不管我年纪几何，我对追求真理的初心永不改变。
2024-08-18
发表了主题帖：《大模型时代的基础架构：大模型算力中心建设指南》第5-8章阅读心得——阅读难度在...

本次是对阅读计划第二部分的收获与总结。在《大模型时代的基础架构：大模型算力中心建设指南》一书的第二部分（第5-8章）中，作者对GPU集群的I/O框架体系、网络设计实现、GPU板卡级算力调度以及GPU虚拟化调度方案等内容进行了深入探讨。通过对这些章节的学习，我对GPU集群的构建与优化有了更加全面和深刻的认识。第5章重点介绍了Magnum IO这一机器学习所依托的I/O框架体系。Magnum IO旨在解决GPU集群中高性能计算所面临的I/O瓶颈问题，其核心组件包括NVLink、NVSwitch、GPUDirect RDMA和GPUDirect Storage等技术。NVLink与NVSwitch实现了服务器内部GPU之间的高速互联；GPUDirect RDMA则允许GPU直接访问网络设备，减少了数据在内存中的拷贝开销；GPUDirect Storage进一步将GPU的直接访问扩展到存储设备。同时，Magnum IO还借助DPDK、DPU、MPI Tag Matching等支撑技术来进一步提升I/O性能。Magnum IO的提出，为GPU集群提供了一个全栈优化的I/O加速方案，有效提升了机器学习训练和推理的效率。第6章深入探讨了GPU集群的网络设计与实现。GPU集群通常包含计算网络、存储网络、业务网络和带外管理网络等多个网络平面，如何在满足低延迟、高带宽需求的同时，兼顾网络的灵活性、可扩展性和安全性，是一个复杂的工程挑战。本章分别就这几类网络的架构设计、技术选型、拓扑规划、设备选择、高可用保障等方面给出了详尽的分析和讨论。其中，计算网络采用RoCE RDMA技术，利用100G/200G以太网提供了低延迟、高带宽的GPU互联；存储网络采用分布式存储架构，并引入NVMeoF等新兴存储协议，以提升吞吐性能；业务网络采用SDN技术，实现网络转发面与控制面的解耦，提高网络灵活性；带外管理网络则借助IPMI等技术，实现对GPU服务器的远程管理和监控。同时，本章还讨论了GPU集群网络边界的设计，采用防火墙、IPS等安全设备对外部威胁进行防护。本章内容主要体现了GPU集群网络设计的复杂性，但同时也为如何构建一个高效、可靠、安全的GPU集群网络提供了宝贵的设计思路和实践指引。第7章和第8章则聚焦于GPU虚拟化调度技术。GPU作为一种昂贵且稀缺的计算资源，如何提高其利用率一直是业界关注的重点。传统的GPU调度方式存在资源独占、碎片化严重等问题，难以满足多租户场景下的灵活调度需求。近年来，GPU虚拟化调度技术的发展为解决这一问题提供了新的思路。本书分别从板卡级和集群级两个层面，对主流的GPU虚拟化调度方案进行了系统梳理。第7章重点介绍了板卡级GPU虚拟化调度技术。在单机环境中，可以利用虚拟化和容器化技术，将一张物理GPU卡抽象为多个虚拟GPU（vGPU），再将其分配给不同的虚拟机或容器使用。这种调度方式打破了GPU的排他性访问限制，实现了GPU算力的共享，提高了资源利用率。但与此同时，不同虚拟机或容器之间也引入了性能干扰问题。为了缓解这一问题，需要在GPU虚拟化调度框架中引入包括GPU内存隔离、GPU计算资源分配、GPU任务抢占等，以实现性能隔离和任务优先级控制。第8章进一步讨论了集群级GPU虚拟化调度方案。在多机环境下，GPU虚拟化调度不仅要在单机内实现GPU算力共享，还需要在集群范围内对GPU资源进行全局统筹和动态调配。本章对比分析了Nvidia、AMD、Intel等GPU厂商以及腾讯、阿里等云厂商的GPU虚拟化调度解决方案，总结了不同方案在架构设计、性能开销、功能特性等方面的异同。Nvidia的vGPU方案历经多年演进，已经较为成熟，支持细粒度的QoS保障和GPU直通功能；AMD和Intel的方案与Nvidia略有不同，主要基于SR-IOV和GVT等硬件虚拟化技术，在实现GPU虚拟化的同时，强调将GPU直通到虚拟机中，减少性能损耗。云厂商的GPU虚拟化调度方案在兼容社区主流调度框架（如Kubernetes）的同时，还进一步扩展了GPU拓扑感知调度、GPU负载均衡、GPU故障转移等特性，以满足云环境下用户的使用需求。可以看出，集群级GPU虚拟化调度需要软硬件协同设计，不仅要提供灵活的GPU共享机制，还要在此基础上，完善GPU全生命周期管理流程，最终为用户提供一个高可用、高性能、易用的GPU计算平台。通过对本书第5-8章的学习，我对GPU集群的I/O体系架构、网络设计、板卡级与集群级GPU虚拟化调度等关键技术有了更加深入和系统的理解。这些技术的发展与创新，为GPU集群的构建和优化带来了诸多裨益。一方面讲，Magnum IO等面向机器学习场景的I/O加速框架，通过全栈协同优化，突破了GPU集群在存储和网络访问上的性能瓶颈，充分发挥了GPU异构计算的潜力。多层次的RDMA网络架构设计，将GPU之间、GPU与存储之间的互联带宽推向了更高的性能水平。另一方面来说，GPU虚拟化调度技术的引入，让GPU这一昂贵且稀缺的计算资源得到了更加充分和灵活的利用。用户不再受限于物理GPU卡的配置，可以按需申请所需的GPU算力，并实现多个业务间的GPU共享使用。这不仅大幅提升了GPU利用率，也为GPU计算资源的管理和运维带来了便利。但同时我们也应认识到，GPU集群的构建和优化仍然面临诸多挑战。在算力规模不断增长的同时，如何确保系统的稳定性和可靠性，如何应对故障诊断和恢复，都对运维管理提出了更高要求。GPU异构环境下的编程和调优也比传统CPU环境更加复杂，需要开发者具备更专业的知识和技能。此外，GPU技术和生态的飞速发展，也要求从业者持续学习和更新知识体系，跟上时代发展的步伐。诚然，深度学习平台的建设绝非一蹴而就，其中还有许多方面有待进一步探索和完善。但本书所呈现的技术积累和实践探索，无疑为后来者提供了一个很好的起点和参考。站在前人的肩膀上，吸收他们的经验教训，再结合自身的实际需求，定能开创出一片新天地。回顾整个第二部分的内容，给我留下深刻印象的是作者对GPU集群关键技术的系统阐述和深入剖析。这些内容不仅面向算法工程师，也适合对GPU架构感兴趣的广大技术爱好者阅读。通过追根溯源，还原GPU集群诸多技术背后的设计思想和实现原理，本书让读者对GPU计算的全貌有了更加立体和深刻的认知。撰写本书的作者显然是GPU领域的资深“大佬”，在书中对技术的表述非常严谨细致，对问题的分析也颇具洞见。作为数据行业从业者，我也从作者对实践经验的总结和分享中获益良多。这些经验不仅仅局限于技术本身，还包括产品视角、工程方法论等诸多方面，让我对如何将GPU技术与机器学习落地有了新的思考。阅读本书第5-8章的过程,是一次充满挑战却又收获颇丰的学习之旅。作为一名工程背景并不算扎实的读者,在探索GPU集群架构设计的过程中,我深感自己在操作系统、计算机原理、计算机网络等基础学科的知识有所欠缺。同时对人工智能、系统架构、规模化训练等前沿技术领域的理解也还有待加深。诸多晦涩的专业词汇和缩写,更是给阅读过程增添了不少障碍。书中出现了大量的专业术语和缩写，如RDMA、NVLink、NVSwitch、GPUDirect、DPDK、DPU、MPI、vGPU、SR-IOV等，我之前接触并不多，虽然某些词汇也在脑海里有模糊的印象，不过当真正深入去了解的时候，难免又感到陌生和困惑。为了突破这一障碍，我采取了STAR法则：（1）Situation（情景）：面对缺乏相关背景知识，无法理解书中某些技术细节的问题。（2）Target（目标）：掌握这些关键技术的基本原理和应用场景，补足知识盲区。（3）Action（行动）：查阅相关技术文档、论文，观看在线技术分享视频，通过广泛涉猎这些领域的一手资料，逐步厘清技术来龙去脉。针对书中的案例，动手实践，加深理解。（4） Result（结果）：通过持续的学习和实践，逐步构建起GPU集群技术的知识体系，对那些曾经陌生的概念有了清晰的认知。回顾学习历程，我逐渐意识到，学习GPU集群技术绝不是一蹴而就的事情。它需要我们在人工智能、高性能计算、并行架构、系统优化等多个领域不断积累和沉淀，将书本知识与项目实践相结合，在工作中不断总结提炼，才能真正构建完整的知识体系，并将之内化为自身的技能。这注定是一个循序渐进、日积月累的过程。作为一名数据行业工作者，我深知唯有保持谦逊和开放的心态，才能在技术浪潮中立于不败之地。GPU集群技术的发展瞬息万变，唯有坚持学习，才能跟上时代的步伐，书山有路勤为径，学海无涯苦作舟。而阅读本书，正是我在这个方向上不断精进的开端。后续半个月，我将会进行本次阅读计划的第三部分，开启对本书第9-12章的探索之旅，进一步学习GPU集群的网络虚拟化设计与实现等内容。再次感谢电子世界的活动主办方，给我这个机会阅读《大模型时代的基础架构:大模型算力中心建设指南》一书，祝福咱们的技术论坛越办越好！ 2024年8月18日深圳