本文根据最近学习心得整理而成，主要阐明如何去设计一个大模型的IT基础设施，文章内容会保持在框架性方法层面，尽量避免具体细节绑定而产生的面向范围狭窄问题。
一．前期评估
首先，在开始设计之前，你必须明确自己搭建私有化大模型的目的所在，并对可投入的时间和成本有明确估算，确保在可行性评估上没有明显不通过项。
有些基本常识在设计前，需要再次重申，如下：
- 建设大模型需要三个生产要素，IT基础设施，算法模型和数据，同时需要相应技术人员。
- 基于GPU的算力集群资源不仅贵，还紧缺，这个状况最保守估计在2023年底前不会改变，个人认为比较靠谱的估计在2024年上半年前也不会有大变化。你需要克服困难去筹集GPU卡资源(由于显存和通信带宽时延的能力差距，目前最适合大模型训练的仍然是H100，4090只能承担推理)
- 前期的数据归集和预处理，以及后期的训练和微调，时间周期通常以月计，整个过程很难在几周内完成，在项目周期评估上要有心理准备。
- 虽然大模型已经表现出了令人惊艳的能力，但私有化大模型通常面向垂直行业应用，最初得到的效果可能会有所不同，和数据质量，行业特点以及项目预期都有关系。
以上基本信息明确无误后，需要再次评估是否具备启动条件，如果以上问题都有好的答案或者解决方法，那么就可以进入设计阶段。
二．整体设计流程
分为三步：筛选模型，规模训练，适配部署
1. 以最小规模，快速寻找最合适的模型
现在可用的开源模型已经相当丰富，但针对你的特定应用需求，必然有合适与不合适之分，在这一步，你需要寻找最优模型。如何评价最优？通常来讲，大模型训练的最终结果呈现都是“一个能够进行完成某些任务的辅助工具”，co-pilot、副驾、数字助理都是非常形象的描述，评价好坏主要是看这个工具的准确度。
查找模型的过程，业界使用了另一个术语“超参数搜索（Hyperparameter Search）”来描述。Lambda的一份公开资料中有个图画得很形象，我这里借用一下
所谓超参数是在机器学习过程启动之前就预先设置的参数，典型的超参数有学习率learning rate，批次大小batch_size，迭代次数Epoch，影响模型泛化能力的正则化系数，和神经网络的结构参数层数，神经元数量，卷积核大小等。不同的超参数设定加在一起，基本就确定了具体模型。通常情况下，我们需要做超参数调整优化，选择一组最优超参数，以提高机器学习的性能和效果，得到最优模型。在实践中超参数调整一般使用人工设置调整的范围，然后用机器在超参数范围内进行搜索，这个过程称为超参数搜索。常见的基础超参数搜索方法通常有网络搜索GridSearch、随机搜索RandomizedSearch或者拉丁超立方采样Latin hypercube等，具体细节有很多公开资料介绍，这里不再深入。
超参数本质上是参数的参数，人工介入配置，每次改变调整超参数，模型都要重新训练，然后做相应的验证评估工作，一个轮次周期可能从几个小时到两三天不等。这时候的设置的硬件规模也可以比较小，甚至可以从一台有GPU的游戏笔记本电脑起步，只是时间周期可能会长，如果有三台GPU服务器，搜索周期一定会大大缩短，毕竟算力决定时间
并且由于资源的保障，也可以考虑每台服务器并行跑不同的模型，这样更快出结果
2. 按需扩大至设计规模，进行训练和微调
找到了最适合的模型之后，那就该“动真格的了”，上规模。至于是扩展到几十台服务器还是几万台，一得看设计预期，二得看预算和硬件资源筹