使用transformer来训练自己的大模型实现自定义AI绘图软件的详细操作步骤！下面的步骤是非常细致的，如果你有一台自己的GPU算力还算可以的服务器主机，想自己训练AI大模型。可以按照如下步骤开展操作。

要使用 Transformer 框架训练属于自己的大模型来完成 AI 绘图，需要经历以下详细的操作步骤：

1. **环境设置和准备工作**：
   - 安装 Python 和相关的深度学习库，如 TensorFlow 或 PyTorch。
   - 确保您的计算机具有足够的计算资源和存储空间来训练大型模型。
   - 下载并安装所需的 Transformer 模型库，如 Hugging Face 的 Transformers 库或 Google 的 TensorFlow。

2. **数据准备**：
   - 收集您希望训练模型的绘图数据集。这可以是包含图像和与之相关联的关键词或描述的数据集。
   - 将数据集整理成适合模型训练的格式，通常是将图像转换成数字张量，并将关键词或描述转换成对应的标记序列。

3. **模型设计和配置**：
   - 选择合适的 Transformer 模型架构，如 GPT-2、GPT-3、BERT 等，并根据您的任务和数据集进行调整。
   - 配置模型的超参数，包括层数、隐藏单元数、学习率等。

4. **模型训练**：
   - 使用准备好的数据集和配置好的模型，开始模型的训练过程。
   - 在训练过程中监控模型的损失和性能，并根据需要调整超参数和训练策略。
   - 使用分布式训练或 GPU 加速等技术来加快训练速度。

5. **评估和调优**：
   - 在训练集上完成训练后，使用验证集或测试集对模型进行评估，检查模型的性能和泛化能力。
   - 根据评估结果对模型进行调优，可能需要调整模型架构、正则化方法或数据处理策略。

6. **模型部署和应用**：
   - 完成模型训练和调优后，将模型部署到您的绘图软件中，以便用户可以使用它进行绘图提示。
   - 对模型进行集成测试，并根据用户反馈进行改进和优化。

7. **持续改进和维护**：
   - 持续监控模型的性能和用户反馈，并根据需要对模型进行更新和改进。
   - 定期维护和更新您的绘图软件，确保它能够适应用户需求和技术发展。

以上是训练属于自己的大型 Transformer 模型来完成 AI 绘图的详细操作步骤。这个过程可能会涉及到一些复杂的技术和算法，因此建议您在开始之前充分了解相关的深度学习知识和技术原理，或者寻求专业的指导和支持。