想象你在教一个机器人学做菜：
菜谱大全 = 训练数据
试吃反馈 = 损失函数
调整火候 = 梯度下降
最终成为大厨 = 训练完成的模型
# 新手专用安装命令（复制到命令行执行） pip install transformers torch
from transformers import pipeline
# 创建文本生成机器人
chef_ai = pipeline('text-generation', model='gpt2')
# 让AI续写菜谱
recipe = chef_ai("将鸡蛋打散后，", max_length=50)[0]['generated_text']
print("AI生成的菜谱：\n", recipe)运行结果示例：
AI生成的菜谱： 将鸡蛋打散后，加入少许盐和胡椒粉搅拌均匀。热锅凉油，倒入蛋液后转小火，用筷子快速划圈搅拌，待蛋液凝固即可盛出。这样做出的炒鸡蛋蓬松香嫩...
# 代码结构解析 厨师AI = 工具箱.创建助手(任务类型='文本生成', 选用菜谱='通用菜谱') # 加载预训练模型 生成的菜品 = 厨师AI.开始烹饪(初始食材="将鸡蛋打散后") # 执行预测任务 打印(生成的菜品) # 输出结果
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
# 建立快递分拣系统（加载预训练模型）
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("gpt2")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("gpt2")
# 包裹处理流程（文本编码）
input_text = "深度学习的三个主要步骤是："
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
# 分拣中心工作（模型推理）
outputs = model.generate(**inputs, max_length=100)
# 包裹派送（结果解码）
print(tokenizer.decode(outputs[0]))from transformers import pipeline
import matplotlib.pyplot as plt
# 加载带有注意力可视化的模型
analyzer = pipeline("text-generation", model="gpt2", return_attentions=True)
# 分析句子注意力分布
result = analyzer("猫坐在[MASK]上")
attentions = result[0]['attentions']
# 绘制首层注意力热力图
plt.imshow(attentions[0][0].detach().numpy(), cmap='hot')
plt.title("词语之间的注意力强度")
plt.xlabel("输入词语")
plt.ylabel("当前词语")
plt.show()
from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer, TrainingArguments, Trainer
# 加载预训练模型和分词器
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("gpt2")
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("gpt2")
# 数据预处理
def preprocess_function(examples):
return tokenizer(examples["text"], truncation=True)
# 配置训练参数
training_args = TrainingArguments(
output_dir="./my_chef_model", # 保存路径
num_train_epochs=3, # 训练轮次
per_device_train_batch_size=2, # 批量大小
)
# 创建训练器
trainer = Trainer(
model=model,
args=training_args,
train_dataset=load_dataset('csv', data_files='data.csv')['train'].map(preprocess_function)
)
# 开始训练
trainer.train()
# 保存模型
model.save_pretrained("./my_chef_model")print(f"模型参数量：{model.num_parameters():,}") # 查看模型大小
print("输入示例：", tokenizer.special_tokens_map) # 查看特殊标记2. 推理速度测试
import time
start = time.time()
chef_ai("如何做红烧肉？")
print(f"推理耗时：{time.time()-start:.2f}秒")显存不足急救措施
# 在加载模型前添加
model = AutoModel.from_pretrained("gpt2", device_map="auto", load_in_8bit=True)中文处理技巧
# 使用专用中文模型
chef_ai = pipeline('text-generation', model='uer/gpt2-chinese-cluecorpussmall')菜谱生成器 → 智能烹饪助手
添加图片处理模块 → 多模态AI
连接智能音箱 → 语音交互系统
接入数据库 → 个性化推荐系统
# 完整代码参见：https://github.com/AI-Chef/recipe-generator # 包含以下功能： # - 文本生成 # - 热量计算 # - 食材替换建议 # - 步骤优化
当你运行这些代码时，就像在指挥一个交响乐团：分词器是乐谱翻译员，模型架构是乐器组合，注意力机制是指挥家的手势，训练过程就是反复排练，最终呈现完美的AI协奏曲。
通过这个从原理到实践的完整路径，你会发现大模型不再是神秘的黑箱，而是由代码构建、数据驱动的智能系统。就像学习骑自行车一样，开始可能会摇晃，但跟着这些代码示例练习，很快就能驾驭AI大模型的奇妙世界！
