全自动搭建定制化深度学习模型

EasyDL 服务自动化生成与部署

EasyDL 定制化训练和服务平台基于百度业界领先算法，旨在为用户量身定制业务专属 AI 模型。通过灵活的配置，用户可以将模型发布为公有云 API、设备端离线 SDK、本地服务器部署包、软硬一体方案等多种输出方式的 AI 服务。目前，EasyDL 已支持基于图像、声音、文本、视频等文件形式的 AI 处理，已在工业、零售、金融、物流、互联网、安防监控等多个行业落地。本文将深入介绍 EasyDL 如何在保证模型服务质量的同时，即时响应用户实际生产环境的要求，完成自动化服务落地部署的全部流程。

服务自动化生成

EasyDL 的每个功能服务，都包含为用户定制化训练的模型和配置，在 EasyDL 专业版中，模型服务还支持用户自定义的服务逻辑（包括预处理、预测、后处理等）。如此繁多的定制化功能，使得每个模型服务都不尽相同，需要具备自动化、可扩展的服务生成能力，才能在保证高质量的前提下缩短模型部署至生产环境的整体时间。为了实现 EasyDL 服务的自动化生成，我们构建了一条完整的流水线系统，经过编译、测试、加固、集成、发布等环节，最终实现交付。
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流程首先进入编译阶段。服务端代码由用户自定义代码、EasyDL mini-server、第三方库等多个模块组成，在编译时，mini-server 负责对服务进行集成。一方面，mini-server 完成了模型框架适配、第三方库集成等工作，提供了简单易用的模型预测服务；另一方面，mini-server 提供了服务鉴权、模型加解密等功能，保证服务在公有云、私有云等开放场景部署的安全性。

在流水线上，我们配置了诸多测试环节，以保障服务质量。按服务集成前后之阶段不同，测试分为静态测试和集成测试两部分。完成编译后，就进入静态测试阶段。静态测试主要完成代码层面的测试，包括：单元测试、静态代码扫描、源码安全扫描等。在模型服务部署到集成环境后，则会完成回归测试、性能测试、服务安全检查等测试环节。

在需要进行端计算的场景中，EasyDL 与百度大脑 EasyEdge 端计算模型生成平台无缝对接，采用 EasyEdge 的模型转换、适配和加速等基础组件，自动生成可用于设备端部署的 SDK。

在对 EasyDL 服务进行私有化部署交付时，为保证模型在传输及输出到公有云、私有云时的安全性，团队对 EasyDL 增加了安全加固和模型加密环节。例如，在安全加固环节中设置了代码混淆、可执行程序加固等，避免程序被逆向分析或动态调试。

而后，EasyDL 会通过 mini-server 预制模板进行镜像制作，并在镜像制作完成后将服务部署到集成环境中。此时，只有通过所有集成测试的模型服务才能发布。选择私有化部署的模型则还要接入 EasyPack 私有部署支持平台，最终生成一键部署包交付用户使用。

服务自动化部署

EasyDL 提供可一键发布模型的在线推理服务，用户可选择在 EasyDL 页面启动模型校验服务，或直接获取专属的高精度云端 API 接口。这一系列简单便捷的产品体验依托于 EasyDL 强大的自动化部署能力，使其能为用户的定制化 AI 需求提供一套完整的开发流程：支持模型快速上下线、弹性伸缩、升级与迁移，实现模型高并发、低延迟的在线推理，满足用户多版本模型在线无缝切换等。

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服务管理方面，有别于数据库 + 业务逻辑的通用业务框架，定制化的深度学习应用通常由用户模型网络与推理框架构建而成。在各行业数据爆炸的今天，每秒产生的新数据都可能推动模型效果的提升，模型快速迭代意味着大量新服务的发布与频繁地服务变更。EasyDL 模型服务管理构建于 Kubernetes 之上，自动装配用户定制化模型网络与推理框架，并创建服务访问端点，实现模型服务发现与自动负载均衡。自动化部署为每个模型服务分配多个容器实例，以保障良好的可用性。灵活的扩缩容操作能够快速满足大客户的并发调用需求。

资源管理方面，作为在线服务，推理框架须额外关注推理性能，在模型效果与性能不可兼得的情况下，服务有必要支持 GPU、FPGA 等异构计算资源。与通用业务应用不同的是，EasyDL 设计中考虑到了计算密集型的 AI 应用对异构硬件的依赖，通过允许模型服务在 CPU/GPU 间快速无缝迁移，满足用户在不同情景下对模型预测速度的要求。同时，出于对资源利用率的考虑，EasyDL 资源管理具备基于 scale-to-zero 的模型自动回收与唤醒机制，其通过挖掘历史调用量特征，对长期无调用的模型执行回收，并在新的请求到达时重新唤醒模型服务。

在基于数据学习的模型优化闭环中，用户常常须要更新模型并升级线上服务。借助 EasyDL 模型升级功能，用户能够轻松实现多个版本模型在线无缝切换。EasyDL 的滚动发布和流量控制，使线上不同版本的模型能在升级期间平稳过渡，实现调用方流量零丢失。

EasyDL 平台的模型管理功能涵盖了用户定制化模型数据源接入、元数据管理等组件，并面向容器统一提供模型挂载卷。模型数据源方面，目前已支持百度对象存储 BOS、百度分布式文件系统 AFS 等多种持久化存储。在 EasyDL 的自动化部署流程中，模型管理为定制化模型提供缓存，使服务的多个容器实例能够快速完成定制化模型的装配，这一机制能够显著降低模型服务的部署时延。## 如何系统的去学习大模型LLM ？

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四、AI大模型商业化落地方案

阶段1：AI大模型时代的基础理解

目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
内容：
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
- L1.4.1 知识大模型
- L1.4.2 生产大模型
- L1.4.3 模型工程方法论
- L1.4.4 模型工程实践
- L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
内容：
- L2.1 API接口
- L2.1.1 OpenAI API接口
- L2.1.2 Python接口接入
- L2.1.3 BOT工具类框架
- L2.1.4 代码示例
- L2.2 Prompt框架
- L2.2.1 什么是Prompt
- L2.2.2 Prompt框架应用现状
- L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架
- L2.2.4 Prompt框架与Thought
- L2.2.5 Prompt框架与提示词
- L2.3 流水线工程
- L2.3.1 流水线工程的概念
- L2.3.2 流水线工程的优点
- L2.3.3 流水线工程的应用
- L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。
内容：
- L3.1 Agent模型框架
- L3.1.1 Agent模型框架的设计理念
- L3.1.2 Agent模型框架的核心组件
- L3.1.3 Agent模型框架的实现细节
- L3.2 MetaGPT
- L3.2.1 MetaGPT的基本概念
- L3.2.2 MetaGPT的工作原理
- L3.2.3 MetaGPT的应用场景
- L3.3 ChatGLM
- L3.3.1 ChatGLM的特点
- L3.3.2 ChatGLM的开发环境
- L3.3.3 ChatGLM的使用示例
- L3.4 LLAMA
- L3.4.1 LLAMA的特点
- L3.4.2 LLAMA的开发环境
- L3.4.3 LLAMA的使用示例
- L3.5 其他大模型介绍