一、Hugging Face核心组件实战

1.1 Transformers库架构解析

Hugging Face Transformers库由三大核心模块构成：

Tokenizer：将文本转换为模型可识别的数字张量，支持自动填充（Padding）和截断（Truncation）

Model：提供预训练模型的加载接口，支持BERT/GPT/T5等主流架构

Pipeline：封装文本分类/生成/问答等任务的端到端流程

1.2 模型快速推理技巧

使用混合精度推理加速：

二、工业级模型部署方案

2.1 ONNX Runtime部署

将PyTorch模型导出为ONNX格式：

部署后推理速度提升2-3倍

2.2 Triton推理服务器

构建Docker镜像部署服务：

三、数据工程最佳实践

3.1 数据清洗流水线

3.2 数据增强技术

四、DeepSpeed分布式训练

4.1 Zero优化器配置

4.2 多机训练启动命令

五、指令微调(SFT)实战

5.1 LoRA微调配置

5.2 训练参数设置

六、模型合并与部署

6.1 权重合并技术

6.2 移动端部署

使用Core ML转换工具：

七、模型量化实战

7.1 8bit量化

7.2 GPTQ 4bit量化

八、模型蒸馏指南

8.1 知识蒸馏流程

九、模型评估体系

9.1 生成质量评估

9.2 伦理安全评估

使用HuggingFace的Ethics评估套件：

本文来源：聚客AI学院（https://edu.guangjuke.com/haowen/252.html）