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【AI】模型与权重的基本概念

news 来源：原创 2025/8/13 18:29:16

在 ModelScope 平台上，「模型」和「权重」的定义与工程实践紧密结合，理解它们的区别需要从实际的文件结构和加载逻辑入手。以下是一个典型 ModelScope 模型仓库的组成及其概念解析：

1. ModelScope 模型仓库的典型结构

以 deepseek-ai/deepseek-llm-7b-base 为例，模型仓库通常包含以下文件：

bash

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Deepseek-R1-bf16-hfd-w8a8/
├── config.json                # 模型结构定义与超参数
├── configuration_deepseek.py  # 模型结构代码（PyTorch/TF定义）
├── modeling_deepseek.py       # 核心网络层实现
├── tokenizer.json             # 分词器配置
├── generation_config.json     # 生成参数（如温度、top_p）
├── pytorch_model.safetensors  # 模型权重（以安全格式存储）
├── special_tokens_map.json    # 特殊token映射
└── README.md                  # 使用说明

2. 核心概念详解

(1) 模型（Model）

  • 定义：模型是一个完整的、可执行的函数系统，包含：

    • 结构定义（代码层）：网络层设计（如Transformer层数、注意力头数）、激活函数、连接方式等；

    • 权重参数（数值层）：训练后确定的参数值；

    • 配置与工具（辅助层）：分词器、生成策略、硬件适配逻辑。

  • 功能：接受输入（如文本）→ 执行计算 → 输出预测结果（如生成文本）。

(2) 权重（Weights）

  • 定义：模型在训练过程中学习到的参数数值，存储为张量（Tensor）形式，决定模型的具体行为。

  • 物理存在：通常以 .safetensors、.bin 或 .pth 文件存储；

  • 作用：权重是模型的“记忆”，例如：

    • 在 LLM 中，权重编码了词语的语义关联（如“猫→动物，4条腿”）；

    • 在视觉模型中，权重可能对应边缘检测滤波器或纹理模式识别器。

3. 模型与权重的加载流程

在 ModelScope 中，用户通过以下代码加载模型：

python

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from modelscope import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer# 加载完整模型（结构+权重+配置）
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-llm-7b-base")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-llm-7b-base")# 使用模型生成文本
inputs = tokenizer("你好，世界", return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs)
print(tokenizer.decode(outputs[0]))

背后发生的关键步骤：

  1. 解析 config.json：确定模型结构（如 hidden_size=4096, num_layers=32）；

  2. 执行 modeling_deepseek.py：动态构建 PyTorch/TensorFlow 计算图；

  3. 加载 pytorch_model.safetensors：将权重数值填充到计算图的对应位置；

  4. 集成 tokenizer.json：处理输入文本的切分与编码。

4. 为何需要区分“模型”与“权重”？

(1) 技术必要性

  • 代码与数据分离：

    • 模型结构是算法设计（人类可读的代码）；

    • 权重是训练结果（机器可读的数值）；

    • 分离后，开发者可以复用同一结构加载不同权重（如微调后的版本）。

  • 硬件与框架适配：

    • 同一组权重（如 .safetensors）可被 PyTorch、TensorFlow 或昇腾框架加载；

    • 模型结构可能需要针对不同框架调整（如动态图 vs 静态图）。

(2) 工程实践场景
场景模型文件需求权重文件需求
训练需完整结构代码 + 随机初始化的权重权重在训练中逐步更新
推理可仅加载最终权重 + 固定结构（如 ONNX 导出）需量化/剪枝后的权重
迁移学习复用原始结构代码加载预训练权重后微调

    5. 总结：术语的灵活性与一致性

    • 广义“模型”：日常交流中可指代“完整可运行的AI系统”（包含结构+权重）；

    • 狭义“模型”：技术文档中可能特指“结构代码”（如 modeling_deepseek.py）；

    • 权重：始终指代参数数值，但不同平台可能扩展其含义（如包含量化元数据）。

    建议实践：

    • 在 ModelScope 中，将整个仓库称为“模型”，.safetensors 称为“权重文件”；

    • 在昇腾生态中，接受其术语扩展（“权重”可能隐含硬件优化配置）。

    理解这种灵活性，是跨越不同技术生态协作的关键！

    参考

    DeepSeek

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