前言
前后端开发人员学习LLM的理由:
随着小尺寸模型在手机、智能汽车等设备上应用日益广泛，作为前后端开发人员都需要掌握端模型的技术，这样才能提升应用智能化和用户体验。大模型比如Marscode能帮你快速搞定原型设计，自动化那些枯燥的重复任务，让你的开发效率飞起来。它还能自动生成前端代码、后端接口和测试用例，让全栈开发变得更简单。学会LLM不仅能让你的技能更上一层楼，还能在未来的智能时代里保持竞争力。
大模型的基本介绍
大型语言模型，也称大语言模型、大模型（Large Language Model，LLM等)
大语言模型是一种 深度学习模型 ，特别是属于 自然语言处理 （NLP）的领域，一般是指包含数干亿（或更多） 参数 的语言模型，这些参数是在大量文本数据上训练的。而大语言模型的目的是理解和生成自然语言，通过学习大量的文本数据来预测下一个词或生成与给定文本相关的内容。
- 深度学习模型：通过多层次的抽象和特征学习，能够处理复杂的数据和任务。
- 自然语言处理：NLP是让计算机理解和生成人类自然语言的一门技术。
- 参数：模型中可调整的数值，通过训练优化以提高模型性能。
为什么选择大模型：
因为大模型改变我们的开发方式，让我们从传统的【输入 -> code(编程) -> 输出】转变成了更加炫酷的【输入(prompt) -> LLM(大模型) -> 输出】
传统方式：
- 输入：需要实现一个排序算法。
- 编程：手动编写代码，调试和优化。
- 输出：完成的排序算法代码。
大模型方式：
- 输入：输入提示 "请生成一个快速排序算法的Python代码"。
- LLM：大模型自动生成完整的快速排序算法代码。
- 输出：自动生成的代码，可以直接使用或稍作修改。
大模型通过其强大的学习和生成能力，大幅简化了开发流程，提高了开发效率和质量。不仅让我们日常开发变得更加高效，而且让原先复杂且繁琐的任务变得简单快捷，甚至实现“一键生成”这样放在以前想都不敢想的事情。
大模型的选择
选择一款适合自己的大模型也是必不可少的一步，而不同的大模型有不同的特点和适用场景。
- 闭源大模型： 例如 OpenAI 等，其特点为高性能，但是费用较高，适合企业。
- 开源大模型： 例如 CoZe 豆包模型 等，其特点为灵活性高，且免费，适合我们个人学习与使用。
而我们今天主要选择魔塔社区， 即国内最大的开源大模型社区。
魔塔社区
其提供了丰富的资源和支持，帮助开发者轻松构建、训练和部署AI应用，以下为其特点：
- 丰富的模型库：社区提供了多种开源大模型，涵盖自然语言处理、计算机视觉等多个领域。
- 详细的文档和教程：提供了详细的文档和教程，帮助开发者快速上手。
- 活跃的社区支持：社区中有大量的开发者和技术专家，可以提供技术支持和交流。
- 云端AI环境：提供了云端AI环境，方便开发者进行模型训练和测试。
如何在社区使用LLM
在魔搭社区使用大语言模型（LLM）可以让你充分利用开源资源，快速构建和部署AI应用。以下是一步步的指南，帮助你在魔搭社区中使用LLM：
1. 浏览模型库
登录后，你可以浏览社区提供的模型库。魔搭社区通常会按类别（如自然语言处理、计算机视觉等）和任务（如文本分类、情感分析等）对模型进行分类，通过访问这些模型库的基本介绍，选择你需要的模型库。
2. 选择合适的模型
根据你的业务需求，选择一个合适的模型。例如，如果我们现在需要进行对一段文字进行情感分析，我们就可以选择 damo/nlp_structbert_sentiment-classification_chinese-base 这样的模型。
4. 安装依赖
在使用模型之前，你需要安装一些必要的依赖库。通常，社区会提供详细的安装指南。例如，使用Python的modelscope库。
5. 加载模型
使用modelscope库加载你选择的模型。以下是一个示例代码，展示如何加载和使用情感分析模型：
from modelscope.pipelines import pipeline
# modelscope 工具 constant 常量
from modelscope.utils.constant import Tasks
# 创建一个pipeline，指定任务和模型
semantic_cls = pipeline(
task = Tasks.text_classification,
model = 'damo/nlp_structbert_sentiment-classification_chinese-base'
)
# 输入文本
result = semantic_cls(input='thank you')
# 输出结果
print(result)
6. 调整和优化
根据需要，你可以对模型进行微调和优化，因为模型训练完后就不成长了，新的知识没有，所以可能不太准确，所以，如果你有特定的训练数据，可以通过微调来提高模型的性能。
7. 部署模型
训练完成后，你可以将模型部署到生产环境中。魔搭社区通常会提供多种部署方式，包括云端部署等。
云端部署
将模型部署到云端，可以使用魔搭社区提供的云端AI环境。通常，社区会提供详细的部署指南和示例代码。
小结
通过以上步骤，你可以在魔搭社区中轻松使用大语言模型（LLM），快速构建和部署AI应用。所以，如果你已经初步学会了使用LLM，那么可以火速前往操作一下，毕竟好记性不如烂笔头（烂键盘），也可以通过更多渠道去进一步了解LLM的操作【前面的路，就由旅行者自己探索吧】
---欢迎各位点赞、收藏、关注，如果觉得有收获或者需要改进的地方，希望评论在下方，不定期更新
