LLM 从头，第28部分 – 在 RTX 3090 上从头训练基础模型

Source: Dev.to

The Setup: Why I Chose the RTX 3090

让我们先从硬件说起。我已经使用 RTX 3090 有一段时间了；它拥有 24 GB 的显存，是深度学习的热门选择。强大的性能当然也伴随高成本，所以我必须确保工作环境足够高效，能够在不产生过热的情况下完成工作负载。

第一步是安装必要的库。我选择了 PyTorch，因为它在性能和易用性之间取得了平衡。

pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113
pip install transformers datasets

真正的工作从你开始微调模型时才会展开。

The Architecture: Building from the Ground Up

进入有趣的部分：定义基础模型的架构。我采用了标准的 Transformer 架构。

import torch
import torch.nn as nn

class SimpleTransformer(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, num_heads, num_layers):
        super(SimpleTransformer, self).__init__()
        self.encoder = nn.TransformerEncoder(
            nn.TransformerEncoderLayer(d_model=input_dim, nhead=num_heads),
            num_layers=num_layers
        )

    def forward(self, x):
        return self.encoder(x)

model = SimpleTransformer(input_dim=512, num_heads=8, num_layers=6)

超参数调优——选择合适的层数和头数——至关重要。

Training: The Good, the Bad, and the Computationally Intensive

模型搭建完毕后，我喂入了从各种来源抓取的数据。并非所有数据质量相同，清洗数据集是必不可少的步骤。

from datasets import load_dataset

dataset = load_dataset("wikitext", "wikitext-2-raw-v1")
train_data = dataset["train"]

经过几个 epoch 后，模型开始生成连贯的文本，尽管偶尔出现的荒诞输出凸显了从零训练的局限性以及数据质量的重要性。

Troubleshooting: When Things Go South

我遇到的一个主要问题是梯度爆炸。梯度裁剪帮助稳定了训练过程。

torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0)

这行简单的代码防止了损失值飙升，使训练过程更加可控。

Real‑World Applications: Where This All Leads

训练好的模型可以为小项目生成代码片段，充当随时待命的助理。然而，这也带来了伦理考量：如果在有偏见的数据上训练，模型可能会延续这些偏见。开发者应当对这些风险保持警惕。

Future Thoughts: The Path Ahead

展望未来，我计划探索更高级的技术，例如在特定任务上进行微调以及使用混合精度训练以提升效率。如果你也走在类似的道路上，欢迎分享你的工具和遇到的挑战。

从零构建 LLM 是一次充实的经历——拥抱失败、庆祝小小的成功，并不断突破边界。拿起你的 RTX 3090，让我们一起打造惊人的作品吧！