前言
随着AI智能技术的发展，大模型（LLM）成为了当今热门话题。今天我将运用魔搭社区（ModelScope）中免费提供的cpu环境给大家输出一些我对于魔搭社区以及大模型的理解。
魔搭社区：情感分析示例
代码分析
在上述代码中我运用了
from modelscope.pipelines import pipeline：导入pipeline模块，用于创建和管理模型管道；from modelscope.utils.constant import Tasks：导入Tasks常量，用于指定任务类型。semantic_cls = pipeline(Tasks.text_classification, 'damo/nlp_structbert_sentiment-classification_chinese-base')：创建一个情感分析管道，指定任务类型为文本分类。
接下来就是结果展示：
代码分析
result = semantic_cls(input='____')：使用管道对输入语句进行情感分析，返回分析结果。print(result)：输出情感分析的结果。
模型微调
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模型训练完成后：模型不再成长，新知识无法自动学习。
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微调：通过喂入新数据并进行标注，对大模型进行微调，使其适应特定任务。
通过魔搭社区提供的丰富模型资源和易用的API，开发者可以轻松实现复杂的情感分析任务。魔搭社区的“模型即服务”理念使得AI应用的开发变得更加高效和便捷。
然后让我们了解一下， 魔搭社区是什么？
魔搭社区（ModelScope）是中国具有影响力和活跃度的 AI 开源社区，它是由阿里云和中国计算机学会开源发展委员会联合推出的国内首个AI模型开源社区,是国内最大的开源大模型社区，旨在推动人工智能技术的发展和应用。该社区提供了丰富的开源大模型资源，帮助开发者和研究人员更便捷地使用和开发大模型。
魔搭社区的功能有哪些？
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云端AI环境：提供云端的AI开发环境，方便用户进行模型训练和推理。
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机器学习：支持多种机器学习任务，如自然语言处理（NLP）。
主要特点：
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丰富的开源模型：
- 魔搭社区提供了超过300个经过验证的优质AI模型，涵盖视觉、语音、自然语言处理、多模态等多个领域。
- 模型种类多样，包括基础模型、预训练模型等。
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模型即服务 ：
- 魔搭社区践行“模型即服务”的理念，提供模型的发现、推理、训练、部署等一站式服务。
- 开发者可以通过简单的API调用，快速使用和调优模型。
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开源开放：
- 社区坚持开源开放的原则，支持多种主流AI框架。
- 开源的模型和代码可以自由使用、修改和分发。
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在线体验：
- 社区提供在线体验功能，开发者可以在不编写代码的情况下，快速体验模型的效果。
- 丰富的文档和示例代码帮助开发者快速上手。
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社区互动：
- 社区鼓励开发者和研究人员之间的交流和合作，提供论坛、问答、教程等资源。
- 通过社区分享频道，开发者可以分享自己的经验和心得。
关于大模型（LLM）概述：
大模型（LLM）全称（Large Language Model）,是指参数规模非常大的语言模型，大模型的参数规模通常以“十亿”（Billion, B）为单位。例如，72B表示720亿个参数。这些模型通过大量的训练数据学习全球的知识，能够在多种自然语言处理任务中表现出色，如我们平常使用的OpenAI就是其中之一，但是其花费较高，并且是闭源的，所以我平常使用的都是豆包大模型，Qwen, Kimi等开源的模型。共同点是它们都是目前来说比较优秀的开源大模型。
LLM带来的新的开发方式
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传统开发方式： 输入 -> code(编程) -> 输出
- 开发者需要编写具体的代码来实现功能。
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LLM 开发方式：输入（prompt）-> LLM(大模型) -> 输出
- 用户通过提供提示（Prompt），让大模型生成所需的输出。
为什么前后端开发者需要学习大模型（LLM）？
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端模型时代到来：
- 小尺寸模型越来越强大，应用于AI手机、AI汽车（Robotaxi）、AI具身智能等领域。
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提高开发效率：
- 使用大模型可以显著提高学习和开发效率，减少手动编码的工作量。
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自动化任务：
- 许多重复性和繁琐的工作可以交给大模型完成，提高生产力。
结论
大模型（LLM）和魔搭社区为开发者提供了强大的工具和资源，可以帮助开发者在自然语言处理和其他AI任务中取得更好的成果。学习和使用大模型及魔搭社区的技术，不仅可以提高开发者的专业技能，还能帮助他们应对日益复杂的开发需求。无论是提升现有应用的智能化水平，还是探索新的业务场景，大模型和魔搭社区都为开发者提供了强有力的支持。未来，随着技术的不断进步，大模型将在更多领域发挥重要作用，推动人工智能技术的发展和应用。
