概要

根据之前博客使用的docker技术，如果换公司了，我可能就要重新搭建环境了，哎，公司没资源给我，给我一台带不走的电脑，哎，这可是我这种数据科学人调试好的电脑，这套服务就值几千了。
算了，留着给他们玩吧，深度学习他们姑且也听不懂，和天书一样，我现在要实现一个RAG和一个简单的模型微调，ChatGLM6B，感谢清华团队的开源，让我这种穷逼也能玩一下大模型，我还是非常尊敬知识的。

虽然知道模型的架构什么样，但是我不配玩，所以我现在在创造大模型方面一点经验都没有。

目前，为了纪念我离开这家经过我父亲推荐我过来的这家公司，我会做一个接入公司文档的服务给他们用，本来我还在想要不要做一整套GIS服务的系统给他们，不过看这边的技术人员都走的差不多了，那我还不如趁此把大模型微调的经验积累一下，然后离开这家让我成长但在工资待遇上没有给我太多帮助的公司，我首先还是要感谢我的父母，至少我还是成长了，不然我就要用技术开发AI黑客攻击了，我有这个实力，不过现在我也释然了，一切的命运都有定数罢了，既然不让我在这个国家过的好，估计后面我会在国外玩起来吧，死在国外我也不拍，死了就死了而已，人生对我来说就是玩。

不过想想也是，我总算知道李白为什么那么痛苦了，人生得意须尽欢，有了技术就是搞破坏，反正我有技术用不到正途，那就用到别处去。

整体架构流程

搜索资料以及问AI这构思玩意，主要提到的技术有

RAG技术
大模型微调技术
前后端技术

主要功能

RAG技术建立公司文档知识库，每天定时任务，处理所有文档并使用WordVec进行向量化导入到PostgresSQL。

前期的技术探索

了解什么是模型？
先随便了解一下Qwen1.5B模型的架构

门控卷积,MLP,以及输出头,Embadding这些玩意都需要一个一个了解,不过这些东西只是架构罢了,他们也是一点一点证明这些架构有什么用的,聚合信息,跳转信息,都是实验的结果,想了解这些架构得自己看实验结果去，基本上每人会去研究这些架构，全是一些调用API的玩意，技术也就只有业务技术了，全是死玩意。

q,k,v,o这个架构很经典，想学深一点可以去学学，我玩图像的深度学习的时候玩出花来。

tokenizer这个东西，怎么看?
我用代码来解释一下，这玩意你可以称之为“翻译官”，模型就是“歪果仁”

里面raw_input的句子被变成了机器种族的数字语言，然后我又叫翻译官给我又翻译回来，数字上的零就是翻译官翻译时的pad，意思是填充，attention_mask，就是指注意力掩码，像填充的pad就是0，意思是不配被注视。

想微调模型要学会什么？

答案是做数据集，不过我们要先尝试，后续再把数据处理流程给写光，不过如果是以前，人们都要苦于怎么做dataset，但是transformer有它的DataCollatorWithPadding，这极大的帮助了人们，但不知道的就要遭罪喽。

这个数据集，只有句子1，句子2，标签（情感分析的标签），以及有利于管理的idx。
通过tokenier翻译官把数据集变成机器种族的语言，就能开始我们的训练了，这也叫微调。

训练是什么玩意？
额，没亲手写过代码的肯定不清楚训练干了什么，如果连训练的概念都不知道，我只能说，别学这玩意了，因为人家一点机会都不给你，早早就封装了这个库，几行代码就可以开始训练和微调。

前沿的技术已经决定了如何更好的更深刻的了解大模型，不过我也没办法，大模型太大了我玩不了，我只能玩小模型。

技术构造

我有看过大模型微调，似乎现在用到的是LLama-Factory，所以我直接docker给它拉过来

进入容器并启动WebUI

打开后就是微调、训练等的界面

点开模型可以看到那群公司要的Deepseek

说实话，没学过训练的可能都能来训练，至于设备会不会坏就不是我的事了，把数据集准备好，模型下载好，参数和一些方法选一下，一个简单的训练器就完成了，如果说是个水硕出来，当当调参侠也挺好的，只是不会怎么写这种代码而已，不过这个东西已经是集成了很多优点了，小孩子只要会选择，就能当一个大模型的微调师傅，叫手下人把参数都选好，当最后那个点击训练的人哈哈哈。

技术细节

我肯定不会写一些烂技术，不过这个技术可以给人培养兴趣，毕竟只有看到了结果，才有可能有兴趣去做事。

主要技术内容：提示工程、RAG、微调、更换大模型、使用多模态大模型

我用PPT随便画了一个架构图
后续我会开发一个基于ChatGLM来做的模型微调实验，供大家伙有一个模型微调的经验

小结

前期的探索已完成，后续直接进行开发系统