构建生产 AI：三阶段 MLOps 之旅

Source: Dev.to

系列概览

一本实用、代码密集的指南，教你使用 Stable Diffusion、LoRA 微调以及开源 MLOps 工具来构建生产级机器学习系统。我们将在尼日利亚的 adire 图案上进行微调，但该架构可适用于任何领域。

技术栈： Stable Diffusion 1.5、LoRA、Google Colab（T4 GPU）、ZenML、MLflow、Gradio、HuggingFace Hub

思路：让 AI “理解”尼日利亚 Adire 图案的精妙之美。我们不从零构建模型，而是以世界级引擎（Stable Diffusion）为基础，加入自定义微调套件（LoRA），把原本约 10 千美元的工作量降至几乎为零。

将工作流划分为三个阶段：

1. 训练室 – Google Colab，AI 在这里学习 Adire 风格。
2. 装配线 – ZenML/MLflow，提供质量控制。
3. 店面 – Gradio，面向用户的交互式 UI。

蓝图

LoRA（低秩适配）数学

# Standard fine‑tuning: Update all parameters
W_new = W_original + ΔW          # ΔW is 2048×2048 = 4.2M params

# LoRA: Low‑rank decomposition
W_new = W_original + A @ B     # A: 2048×4 (8,192 params)
                                 # B: 4×2048 (8,192 params)
                                 # Total: 16,384 params (≈0.4% of original)

实现

import torch
import torch.nn as nn

class LoRALayer(nn.Module):
    def __init__(self, in_dim, out_dim, rank=4):
        super().__init__()
        # Small matrices that are actually trained
        self.lora_A = nn.Parameter(torch.randn(in_dim, rank))
        self.lora_B = nn.Parameter(torch.randn(rank, out_dim))
        self.scaling = 1.0 / rank

    def forward(self, x):
        # Apply low‑rank adaptation
        return x @ (self.lora_A @ self.lora_B) * self.scaling

为什么 LoRA 是游戏规则的改变者

对大型模型进行重新训练通常需要更新数十亿个参数，消耗巨大的 GPU 时间和存储空间。LoRA 的工作方式类似于一张透明的便利贴：我们不是重写整本书，而是在小的覆盖层上写下我们的 Adire 备注。

从数学上讲，我们用两个微小矩阵 A 和 B 的乘积来替代庞大的权重更新 ΔW：

[ W_{\text{new}} = W_{\text{original}} + (A \times B) ]

这将参数数量从约 4.2 百万降至约 16 千——实现了 99.6 % 的工作量削减，同时保持性能。

经济学视角

高科技，低预算 – 传统企业级流水线每年可能花费 10 千美元以上的服务器费用。通过利用开源工具和以 LoRA 为中心的架构，整个系统可以在免费层资源（例如 Google Colab）上几乎 零成本 运行。这让生产级 AI 在没有巨额预算的情况下也能触手可及。