企业如何快速建立自己的专属AI大模型？

 数字化时代让具备大规模数据处理能力和学习能力的AI[大模型](https://www.explinks.com/wiki/what_is_large_model/?aid=CSDN_0115)成为科技领域的热门话题。对于企业发展而言，AI大模型不仅能够实现逻辑理解和内容生成等多项功能，还能在一定程度上替代人工完成复杂任务。然而，这也带来了一系列挑战。首先，大模型对计算机资源的需求增加，需要高性能计算机和大规模集群等平台的支持；其次，需要更大的数据存储空间来存储海量数据；再者，大模型需要具备持续学习的能力，并且对信息的整合加工和传递提出了更高的要求。 由于大模型的运算处理变得更加复杂，企业对私有化的重视也日益增加。公用平台的AI大模型可能存在隐私泄露等风险，因此越来越多的企业倾向于打造专属化的AI大模型。这种趋势体现了企业对数据隐私和安全的关注，同时也能够满足企业对个性化需求和高度定制化服务的追求。因此，打造专属化的AI大模型成为当前企业发展的主要趋势之一。 可是，AI大模型的研发难度甚高，企业不仅要做好前期数据的收集与积累，还要训练好整个大模型的运行。研发期间，面临着方方面面的挑战。比如对高质量数据的获取，以及对算法算力的需求扩大，以及企业如何在保证高效的基础上，收集到更多高质量的数据源等。此外，在数据运行的过程中，大模型的训练数据可能受到开发者的主观偏见，导致模型研发的结果不够公平公正等。 **想要解决这些问题，不妨使用云市场PaaS服务。** PaaS是一种云计算的模型，它是一种基于基础服务和软件服务之间的云端应用平台。按照应用领域的不同，可以分成公共PaaS、私有PaaS和混合PaaS。PAAS服务有着简化开发、快速部署和多租户架构等优势。该模型采用云服务运行机制，云服务提供商将为开发者提供基础的硬件管理、操作系统、数据库等开发平台，以便于开发者将更多时间和经历花费在应用程序开发与部署中。 目前科技市场上有多个云平台支持的大模型创建服务。但是放眼全球市场，最具备完整性和统一性的供应商恐怕还是谷歌云，谷歌云旗下的Google Cloud AI Platform可以帮助训练机器模型的血腥能力和预测能力，该平台直接面向数据科学家、开发人员等，适用于机器的学习，涵盖了数据准备到模型服务的全阶段。 整个学习过程可分为模型开发、模型部署和推理两个方面。 模型开发中，开发者可以在平台上进行模型训练，并将自主研发的任意ML框架或算法在AI平台上运行。其中，可自定义的容器消除了传统云计算大规模培训模型中的束缚条件，开发人员可以按照自身需求，对培训计划中使用的框架和工具打包处理容器映像。这大大简化了开发人员的训练流程，同时支持数据集群的分布式训练，加快训练速度。 模型部署和推理中，开发者可以托管一个训练成功的机器学习模型。期间，AI平台可以为开发者提供预测目标值、数据相应记录等功能。不过开发人员还要对数据中存在的异常值进行分析和检测。以便于确定数据的准确性，如果准确性不高，还需要进行重新训练。 目前，Cloud AI Platform Prediction可以支持自适应和手动调节两种模式。自适应意味着无人使用模型时，整个基础框架能够自动缩减到0，避免付费项目增加；一旦使用量增加起来，那么整个模型将会自动调试资源配置，满足开发人员的使用情况。 手动调节则意味着人工设定参数，可以自由决定整个模型的节点数量。好处是可以降低模型的冷启动延迟，坏处是不够灵活，需要人工实时监管。 与之形成强烈竞争关系的是亚马逊云科技旗下的Amazon SageMaker。Amazon SageMaker是亚马逊科技平台研发的针对企业的 AI 模型解决方案。相对比 Cloud AI Platform，Amazon SageMaker的应用范围更广，涵盖了企业级机器、[云原生](https://www.explinks.com/wiki/what-is-cloud-ative/?aid=CSDN_0115)机器、高性能机器等的学习与应用，它提供了自动化的模型调试功能，可以帮助开发人员轻松部署机器学习模型。可以说，Google Cloud AI Platform有的，Amazon SageMaker全部都有，还能更上一层楼。 Amazon SageMaker额外提供数据标注、自动建模、框架支持等功能特性。其本身是基于TensorFlow、PyTorch、MXNet 等框架的学习能力，创新性加入了自动化的调参、特征工程等技术，可以极大程度提高机器学习能力，帮助用户构建与优化机器模型。开发者仅需一个集成数据群，就能完成整个机器模型从数据准备到数据部署监控等流程，此外还加入了各种各样预构建的算法和框架。内置AutoGluon-表格、CatBoost、因子分解机算法等各个算法，可以辅助开发人员进行问题分类与回归。 当然，AI大模型构建的过程中，肯定少不了API的帮助。API可以从提供训练所需的数据，以及帮助开发者借助不同AI 大模型API组建自己的AI大模型等功能。以下推荐几款API接口。 **1.[Falcon文本生成模型(TII)](https://www.explinks.com/api/AI_MODEL_FALCON?aid=CSDN_0115)** Falcon是一个自回归解码器模型。自回归解码器模型指的是模型经过训练，可以在给定前一个标记的情况下预测下一个标记的序列。 **2.[Yi-34B文本生成模型(Base Llama)](https://www.explinks.com/api/AI_MODEL_YI?aid=CSDN_0115)** Yi 模型是由[人工智能](https://www.explinks.com/wiki/artificial-intelligence/)公司零一万物（Zero One Infinity）开发的一款大型预训练语言模型系列。这个系列模型包含不同参数量的版本，突破性地实现了高达 200K 的上下文窗口长度，这使得模型在处理长文本时能够更好地捕捉上下文依赖关系，提高连贯性和准确性。 **3.[Fuyu-8B图像理解模型](https://www.explinks.com/api/AI_MODEL_FUYU?aid=CSDN_0115)** 这一模型具有 80 亿参数，可理解各种图像类型，包括照片、图表、PDF 和界面 UI。Fuyu-8B 采用了一种纯解码器 Transformer 架构，不使用图像编码器，支持任意图像分辨率，表现在多项任务中优于其他大型模型。该模型采用图像块直接线性投影到Transformer的第一层，绕过了嵌入查找。这种简化的架构支持任意图像分辨率，并极大地简化了训练和推理。 更多AI相关API，就在[API HUB](https://www.explinks.com/category/AI%E6%8A%80%E6%9C%AF/158?aid=CSDN_0115)