直接调用模型是快速上手的起点，需掌握输入格式、参数调节、token限制与错误处理；微调适用于业务适配，重数据质量与LoRA高效训练；从头训练仅限极特殊需求；工程化闭环强调部署、观测与持续迭代。
直接调用模型：快速上手的起点
多数人接触AI的第一步是调用现成模型，比如用 OpenAI API、Qwen SDK 或 ollama 运行一个对话或文本生成任务。这不需要懂训练，只要会发请求、处理返回即可。
关键点：
- 熟悉模型输入格式（如 system/user/assistant 角色划分）
- 掌握参数调节：temperature 控制随机性，max_tokens 限制输出长度
- 注意 token 计费与上下文窗口限制（如 GPT-4 Turbo 支持 128K，但本地小模型常只有 2K–8K）
- 别跳过错误处理——网络超时、token 超限、鉴权失败都要有 fallback 逻辑
微调模型：让通用能力适配你的场景
当调用效果不稳定、回答偏离业务术语，或需要固定格式输出时，微调（Fine-tuning）比反复写 prompt 更可靠。
实操要点：
立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；
- 数据质量 > 数据量：100 条清洗过的高质量指令-输出对，远胜 1 万条噪声数据
- 优先选 LoRA 微调：显存占用低（单卡 24G 可训 7B 模型），训练快，支持热插拔多个适配器
- 用 transformers + peft + datasets 搭建流程，避免从零写 Trainer；Hugging Face 提供大量可复用脚本
- 验证阶段必须用未见过的真实业务样例测，别只看 loss 下降
从头训练模型：理解底层，但非人人必需
完整训练（Pretraining）指从零开始用语料学习词表、注意力机制和语言规律。它门槛高、成本大，通常只在以下情况考虑：
- 领域极度垂直（如古籍 OCR 后的文本生成）、现有分词器完全不适用
- 需完全自主可控（规避商用模型的数据外泄风险）
- 研究新型架构（如状态空间模型 SSM）或训练范式（如长上下文优化）
入门路径建议：
- 先跑通 TinyLlama 或 NanoLLM 这类教学级项目，观察 embedding 层如何初始化、loss 如何反传
- 用公开语料（如 Wikipedia 简化版 + C4 子集）练手，别一上来就爬全网数据
- 监控梯度 norm、loss 曲线、GPU 显存占用——异常波动往往比最终指标更能暴露问题
工程化闭环：模型不是终点，而是服务环节
训练完模型不等于落地成功。真实场景中，90% 的工作量在部署、观测与迭代。
- 用 vLLM 或 TGI 加速推理，支持批量请求与 PagedAttention，吞吐翻倍
- 加轻量级 guardrail：关键词过滤、输出长度校验、置信度阈值拦截（如 logits softmax 后 top1
- 记录用户原始输入、模型输出、人工反馈（点踩/修正），沉淀为下一轮微调数据
- 用 Prometheus + Grafana 监控延迟、错误率、token 使用量，比“模型能跑”重要得多
