一、模型架构选型：平衡性能与工程复杂度

LLM创业公司的模型架构选择需结合场景需求、数据规模与团队能力，当前主流方案可分为三类：

1. 预训练模型微调（Fine-tuning）

适用场景：已有明确垂直领域需求（如医疗、法律），且具备标注数据。
技术要点：

基座模型选择：优先选择开源社区活跃、文档完善的模型（如Llama系列、某开源模型），避免因模型迭代滞后导致技术债务。
微调策略：
- 全参数微调：适用于数据量充足（10万+样本）且硬件资源充足（8卡A100以上）的场景，需注意梯度爆炸问题，可通过梯度裁剪（torch.nn.utils.clip_grad_norm_）缓解。
- LoRA（低秩适应）：数据量较少时（1万+样本）的轻量级方案，仅训练低秩矩阵参数，内存占用降低90%以上，示例代码如下：
```
from peft import LoraConfig, get_peft_model
lora_config = LoraConfig(
    r=16, lora_alpha=32, target_modules=["q_proj", "v_proj"],
    lora_dropout=0.1, bias="none"
)
model = get_peft_model(base_model, lora_config)
```
风险点：垂直领域数据分布偏差可能导致模型泛化能力下降，需通过交叉验证（如5折分层抽样）评估性能。

2. 指令微调（Instruction Tuning）

适用场景：需快速适配多任务场景（如客服、内容生成），且数据标注成本可控。
技术要点：

指令模板设计：遵循“任务描述+输入+输出”的三段式结构，例如：

任务：将以下中文翻译为英文。
输入：今天天气很好。
输出：The weather is nice today.

训练技巧：
- 混合精度训练：使用fp16或bf16加速训练，需注意梯度溢出问题，可通过amp.autocast()自动处理。
- 动态批次填充：根据序列长度动态调整批次大小，提升GPU利用率（示例库：datasets的DynamicBatchSampler）。

3. 轻量化模型定制

适用场景：边缘设备部署（如手机、IoT设备），需满足低延迟（<500ms）与低功耗（<5W）要求。
技术要点：

模型压缩：
- 量化：将FP32权重转为INT8，模型体积缩小4倍，推理速度提升2-3倍，需校准量化误差（如使用torch.quantization）。
- 剪枝：移除低权重连接，推荐基于重要性评分（如magnitude_pruning）的迭代剪枝策略。
架构优化：采用MobileNetV3的深度可分离卷积或Transformer的局部注意力机制，减少计算量。

二、训练框架与工具链选型

训练框架的选择直接影响开发效率与模型性能，需从生态兼容性、分布式能力与调试工具三方面评估：

1. 主流框架对比

框架	优势	劣势	适用场景
PyTorch	动态图灵活，社区资源丰富	分布式训练配置复杂	研发导向型团队
JAX	自动微分高效，支持XLA编译	学习曲线陡峭，生态较新	高性能计算场景
DeepSpeed	零冗余优化器（ZeRO）支持超大规模训练	依赖特定硬件（如NVIDIA GPU）	千亿参数模型训练

2. 分布式训练策略

数据并行：将批次数据拆分到多卡，需处理梯度同步（如NCCL后端）。

张量并行：将模型层拆分到多卡，适用于超宽模型（如1万维以上Embedding），示例代码：

from torch.distributed.pipeline_sync import Pipe
model = Pipe(model, chunks=4, checkpoint="always")  # 分4段流水线执行

混合精度+梯度累积：在内存有限时模拟大批次训练，例如每4个微批次累积梯度后更新参数。

三、数据工程：从采集到增强的全流程

数据质量决定模型性能上限，需建立覆盖数据采集、清洗、标注与增强的完整流水线：

1. 数据采集策略

垂直领域数据：通过爬虫（需遵守robots.txt）或API（如公开数据集）获取，需过滤低质量内容（如广告、重复文本）。

合成数据生成：使用GPT-4等模型生成指令数据，例如：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("gpt2")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("gpt2")
input_text = "生成10条关于人工智能的开放式问题："
outputs = model.generate(input_text, max_length=100, do_sample=True)
print(tokenizer.decode(outputs[0]))

2. 数据清洗与标注

去重：使用MinHash或SimHash算法检测相似文本，保留唯一样本。
标注规范：制定明确的标签定义（如情感分析的“积极/中性/消极”），并通过交叉标注（3人标注取多数）提升一致性。

3. 数据增强技术

回译（Back Translation）：将中文翻译为英文再译回中文，生成语义相近的变体。
EDA（Easy Data Augmentation）：随机替换同义词、插入干扰词或交换句子顺序，示例库：nlpaug。

四、推理优化：降低延迟与成本

推理阶段需平衡响应速度与资源消耗，核心优化方向包括：

1. 模型服务架构

无状态服务：将模型部署为REST API（如FastAPI），通过负载均衡（如Nginx）横向扩展。

流式输出：使用generate方法的stream=True参数实现逐token返回，提升用户体验：

from fastapi import FastAPI
app = FastAPI()
@app.post("/generate")
async def generate(prompt: str):
    outputs = model.generate(prompt, stream=True)
    for token in outputs:
        yield {"text": tokenizer.decode(token)}

2. 硬件加速方案

GPU推理：使用TensorRT优化模型，延迟降低50%以上，需注意FP16精度下的数值稳定性。
CPU优化：启用ONNX Runtime的EP_CPU执行提供者，通过AVX2指令集加速矩阵运算。

五、云服务选型：弹性与成本的平衡

云服务是LLM创业公司的核心基础设施，需从计算资源、存储与网络三方面评估：

1. 计算资源选择

按需实例：适合训练峰值场景，成本较高但无需长期承诺。
抢占式实例：成本降低70%以上，但需处理实例中断（如通过Kubernetes的PreemptibleNodes自动重启）。

2. 存储方案

对象存储：如S3兼容服务，用于存储训练数据集（需设置生命周期策略自动清理旧数据）。
块存储：如NVMe SSD，用于高速缓存模型 checkpoint（IOPS需>10K）。

3. 网络优化

VPC对等连接：跨区域部署时降低延迟（如训练集群与存储集群在同一VPC）。
全球加速：通过CDN分发模型API，减少用户访问延迟（如边缘节点覆盖主要城市）。

六、避坑指南：常见决策误区

过早优化：在模型未收敛时投入资源优化推理延迟，应优先验证PMF（产品市场匹配度）。
技术锁定：过度依赖某云厂商的专有服务（如特定AI加速卡），导致迁移成本高昂。
忽视安全：未对模型API进行限流（如rate_limiting中间件）或数据脱敏，可能引发滥用风险。

LLM创业公司的技术选型需以业务目标为导向，在性能、成本与可维护性间找到平衡点。通过模块化设计（如将数据工程与模型训练解耦）、自动化工具（如CI/CD流水线）与持续监控（如Prometheus+Grafana），可构建适应快速迭代的技术体系。最终，技术选型应服务于产品价值创造，而非追求技术炫技。

LLM创业公司技术选型指南：从架构到落地的全链路决策