引言
大家好！今天我们要聊聊一个有点酷的话题——如何在 魔塔社区 使用阿里云提供的在线虚拟机跑大模型！是的，你没听错，大模型！你是不是也在想：“我可以在家里的破电脑上搞个机器学习模型试试，结果卡成了PPT？”别担心，今天我就来给你们一场“从卡死到飞起来”的大模型实操体验，让你们看看如何在强大的阿里云虚拟机上飞起，跑模型，跑得又快又稳！🚀
为什么要在云上跑大模型？
首先，我们得聊一聊云计算对我们的好处。想象一下，假如你家的电脑是个“时速10公里”的老爷车，而阿里云的虚拟机则是“极速跑车”，它们的差距可不是一点点！在家电脑上跑大模型？除非你有个 量子计算机 否则很容易被拖慢速度，内存也可能不够。而阿里云虚拟机不仅处理速度快，而且有着强大的计算能力，能够同时处理大规模数据和复杂计算。你可以更专注于编写代码、调优模型，而不用担心机器卡顿的问题。
更棒的是，魔塔社区提供的虚拟机环境简直是“懒人福音”！从Python环境到机器学习工具包都已经配置好了，完全不需要你自己一一安装配置。🛠️
步骤一：如何在魔塔社区上使用阿里云虚拟机？
- 注册并登录魔塔社区
首先，来个简短的介绍：魔塔社区是一个 大模型 爱好者的天堂！不仅可以上传微调模型，还能在云端免费使用强大的计算资源。只要你注册并登录，就能访问阿里云提供的虚拟机。是不是感觉很亲民？😊
你可以通过点击这个链接进入魔塔社区
你随便点击一个模型就可以开始我们本次的开发。
随后点击这个按钮完成阿里云账号的绑定，准备接下来的开发操作。
- 创建虚拟机实例
登录后，进入虚拟机创建页面，你可以选择阿里云提供的各种规格的虚拟机实例，根据你的计算需求来选择。对于跑大模型，建议选择高性能的实例，确保你能应对复杂的计算任务。 - 进入开发环境
魔塔社区提供的云环境已经预装了常见的机器学习工具包（如Python、Jupyter Notebook等），你只需要进入虚拟机，直接启动你的代码编辑环境。 - 上传和启动模型
这一步就像搬家一样简单：把你训练好的模型代码或者数据集上传到虚拟机，然后在Notebook里运行它们，开始模型的训练和推理。你甚至可以像在本地一样使用pandas、sklearn和matplotlib这些库来处理数据和可视化结果。
步骤二：用直播带货数据预测成交额
那么，既然我们已经进入了阿里云的超级计算环境，是时候让我们的一段代码来“飞”了！今天我们要用一个非常实用的例子来讲解：直播带货预测成交额。
这里有一段代码，它的目的就是根据直播中的“转发量”来预测最终的“成交额”。接下来我会一步步带你走过这个过程，顺便让大家了解如何使用大模型来进行预测分析。💡
1. 导入必备库
首先，我们要导入必要的库，pandas 用来处理数据，matplotlib 用来可视化数据，sklearn 用来训练我们的线性回归模型。
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
2. 读取数据
我们将数据保存在一个CSV文件中，使用 pandas 读取这个文件并查看前几行数据。假设这个数据记录了直播带货时“转发量”和“成交额”。注意你得要在你的工作文件导入这个直播带货.csv的文件
df_ads = pd.read_csv("直播带货.csv")
df_ads.head() #这里默认是读取前5行的信息
3. 可视化数据
用 matplotlib 画出散点图，看看转发量和成交额之间是否有某种关系。这个步骤就像是给数据做一次“体检”，确保我们的数据没有问题。
plt.plot(df_ads['转发量'], df_ads['成交额'], 'r.', label='data dot')
plt.xlabel('shares') #x轴信息
plt.ylabel('sales') #y轴信息
plt.legend()
plt.show()
4. 数据准备
现在我们从数据中提取出特征（“转发量”）和标签（“成交额”）。接着，我们将数据分成训练集和测试集，训练集用来训练模型，测试集用来验证模型的效果。
X = df_ads.drop(['成交额'], axis=1) #沿着列的方向将成交额踢出去
y = df_ads['成交额'] #将成交额的信息保存在y中
X_train, X_test, y_train, y_test =
train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0) #将数据分为测试集和训练集
5. 训练模型
我们使用 线性回归模型 来训练数据。这里的模型会根据转发量预测成交额。
model = LinearRegression() #实例化了一个线性回归的模型
model.fit(X_train, y_train) #将model训练成一个更适于我们数据的模型
6. 预测和评估
训练好模型后，我们可以用测试集来预测成交额，并评估模型的效果。model.score() 方法返回的是模型的准确度，越接近1表示模型越好。这个是模型的自我评分的方式
y_pred = model.predict(X_test)
# 评估模型
print("线性回归预测集评分(预测能力)", model.score(X_test, y_test))
print("线性回归训练集评分(拟合能力)", model.score(X_train, y_train))
-
预测集评分（预测能力） ：
这个评分是用来考察模型对 未知数据 的预测能力。就好像你在考试前看过几道题，接着去做模拟题，看看你能不能正确预测出答案。这里的X_test和y_test就像是未来的考试题，而模型的任务是预测这些题目，预测得越准，评分就越高！✨ -
训练集评分（拟合能力） ：
这个评分则是用来看看模型对 历史数据 的拟合情况。简单来说，它是看你有没有背熟过去的题目，能不能在考试时复述出来。X_train和y_train就是你已经学过的知识（训练集），模型通过这些数据来找规律，训练出来一个方程（就像是记住了解题的套路）。不过，光是背熟过去的题目可不够，能不能应对新题才是关键！🧠
我们对这两个评分区别还是要有一定的认识。
7. 可视化预测结果
最后，我们来个大场面！画出预测结果与真实数据的对比图。让我们看看，预测的成交额和真实的成交额是否吻合，看看模型的表现如何。这里我们使用的是转发量因子对销售额的影响，你也可以自己去操作看看流量推送这个因子对成交额的影响，也是检测一下你的举一反三的能力^_^,
X=df_ads[['转发量']]
X.head()
y=df_ads.成交额
y.head()
X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=0)
model = LinearRegression()
model.fit(X_train,y_train)
y_pred=model.predict(X_test)
# 画布 大小是 10*6
plt.figure(figsize=(10,6))
#散点图
plt.scatter(X_test,y_test,color='red',label='true value')
#预测的值
plt.plot(X_test,y_pred,color='red',linewidth=2,label="predict value")
plt.xlabel("shares")
plt.ylabel("selles")
plt.title("share VS selles")
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()
8. 模型评分
我们通过 model.score() 来检查模型在训练集和测试集上的表现。理想情况下，训练集和测试集的评分都应接近，表明模型没有过拟合。
大模型的使用好处：你能跑多快
好了，你现在可以看到通过阿里云的虚拟机跑模型的优势了——无论是计算速度、资源使用，还是操作的便利性，云计算的优势几乎无可比拟。云环境提供的计算能力可以让你在不担心机器性能的情况下，尽情发挥你的大模型训练能力，绝不拖慢你的进程。而且你可以随时随地访问自己的模型，不再依赖本地机器的“性能瓶颈”。
总结：跑大模型，轻松预测
通过这篇文章，相信大家已经对如何在阿里云虚拟机上跑大模型有了一个初步了解。无论是数据处理、模型训练，还是结果可视化，所有这些操作都可以在云端高效完成。对于那些有大量数据和复杂模型需要处理的项目，云计算无疑是一个可靠且强大的助手。
如果你还没有尝试过在云端跑大模型，不妨去魔塔社区体验一下！让阿里云带你飞，让你在数据分析和机器学习的世界里，快速做出准确的预测。记住：一切从云开始！💻☁️
—— 祝你们在数据科学的道路上越走越远！
