从零开始大模型开发与微调：PyTorch 2.0深度学习环境搭建

从零开始大模型开发与微调：PyTorch 2.0深度学习环境搭建

作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming

1. 背景介绍

1.1 问题的由来

随着深度学习在各个领域的广泛应用，大模型开发与微调成为了当前研究的热点。大模型能够学习到丰富的知识，并在各个下游任务上取得优异的性能。然而，大模型开发与微调需要强大的计算资源和专业的知识背景，这对于许多初学者和研究人员来说是一个挑战。

1.2 研究现状

近年来，深度学习框架如PyTorch、TensorFlow等为深度学习研究和开发提供了便捷的工具。PyTorch作为其中的佼佼者，以其简洁易用的API和灵活的动态计算图，受到了广泛的关注。PyTorch 2.0更是带来了许多新的特性，如分布式训练、自动微分、新的模型库等，为开发者提供了更加强大的能力。

1.3 研究意义

本文旨在帮助初学者和研究人员从零开始，使用PyTorch 2.0搭建深度学习环境，并介绍大模型开发与微调的基本概念、算法原理和实际操作步骤。通过本文的学习，读者可以掌握以下内容：

如何使用PyTorch 2.0搭建深度学习环境