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大语言模型训练与推理模型构建源码解读(huggingface)

news 2026/1/30 2:45:23

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档

文章目录

  • 前言
  • 一、llama训练模型构建源码解读
    • 1、模型构建代码(自己搭建)
    • 2、训练模型
    • 3、模型调用方法
    • 4、训练模型init方法(class LlamaForCausalLM(LlamaPreTrainedModel))
    • 5、训练模型forward方法(class LlamaForCausalLM(LlamaPreTrainedModel))
    • 6、训练模型loss方法(class LlamaForCausalLM(LlamaPreTrainedModel))
      • 1、loss计算代码解读
      • 2、构建模型输入内容与label标签
      • 3、input_ids与labels格式
  • 二、llam推理模型构建源码解读
    • 1、模型构建代码(自己搭建)
    • 2、推理模型
    • 3、模型调用方法
    • 4、推理模型init与forward方法(LlamaForCausalLM(LlamaPreTrainedModel))
  • 三、类LlamaModel(LlamaPreTrainedModel)
    • 1、LlamaModel(LlamaPreTrainedModel)的init方法
    • 2、LlamaModel(LlamaPreTrainedModel)的forward方法
      • 1、forward函数源码
      • 2、forward源码解读
  • 四、类LlamaDecoderLayer(nn.Module)源码解读

前言

我们已搭建了llama训练与推理方法，而llama模型来源huggingface提供。为此，本节来解读huggingface的llma模型训练与推理源码解读。

一、llama训练模型构建源码解读

我还是使用代码说下llama模型或大语言模型是如何调用llama模型，给出其对应构建流程，便于想深究的读者。

1、模型构建代码(自己搭建)

首先是模型搭建，我不在解读，如下代码：

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_args.model_name_or_path,from_tf

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