1. 说干就干为什么我要折腾这个 64M 的小家伙聊天机器人、大语言模型这俩词这几年快被媒体炒烂了。一说就是“千亿参数”“万亿参数”好像不拿个 A100 集群都不好意思开口。但说实话我们绝大多数人手里根本没那资源一块显卡都未必是顶配。所以当我在 GitHub 上刷到 minimind 这个项目时第一反应是终于有人愿意把视野拉回到“小”和“穷”上了。minimind 的核心思路很简单把一套完整的语言模型训练流程从数据准备到预训练再到对话微调压缩到一台普通家用电脑也能跑完的程度。模型参数只有 64M也就是 0.064B放在如今动不动就几十B、上百B 的牌桌上连个“小虾米”都算不上。但正因为小它才有机会成为我们这些普通开发者“从零训练一个大模型”的最佳跳板。我这台机器不算好i5-12400F 的 CPU、RTX 3060 12G 的显卡、32G 内存放在今天也只能算个中端配置。跑 minimind官方给出的参考时间是 2 小时左右完成一轮完整的预训练。我实测下来加上数据清洗、中途调参、各种翻车重来前后花了大概一个下午训练本身确实能控制在 2 小时以内。这篇文章就是用这台机器、这 2 小时给各位完整拆解一下64M 参数的小模型从零开始训完它到底能干嘛、不能干嘛以及你值不值得也去折腾一把。适合看这篇文章的人我觉得有三类一是想入门 NLP 但被“大模型训练”这五个字吓住的朋友二是手头有台游戏本、想体验完整训练闭环的折腾型选手三是想搞清楚“小模型到底有没有实用价值”的技术决策者。如果你属于其中之一这篇文章应该能帮你省下不少试错时间。2. 参数对比与架构设计64M 到底是个什么量级很多朋友看到“64M”第一反应是“这也太弱了吧”但真要让你说出它弱在哪、强在哪又讲不清楚。所以我先把这件事掰开揉碎聊清楚这样后面看训练和部署你心里才有底。2.1 用一组数字感受 64M 的体量先做个直观对比。GPT-3 是 175B 参数Meta 的 Llama 2 有 7B、13B、70B 几个版本国内开源社区常见的 ChatGLM2-6B 是 6B 参数。而 minimind 只有 0.064B。换算一下一个 Llama 2-7B 的参数量约等于 109 个 minimind。如果用“人均占地面积”来类比Llama 2-7B 是一个大型体育场那 minimind 大概就相当于一个街角便利店——虽然小但五脏俱全该有的模块一个不少。那这 64M 是怎么算出来的在 Transformer 架构下参数量主要由几个部分构成词嵌入矩阵Token Embedding、注意力层Q、K、V 矩阵、前馈网络FFN、层归一化参数以及输出层的映射矩阵。minimind 用的配置大概是 8 层 Transformer 解码层、8 个注意力头、模型维度 512。你一算就会发现词表大小乘上模型维度就是一个大头假设词表是 6400那 Embedding 矩阵就有 6400 x 512大概 327 万个参数占总参数量的 5% 左右。真正吃掉大量参数的是 8 层里头每一层的注意力权重和前馈网络这些堆下来就有了 64M 这个数字。这里有个值得说的设计哲学小模型要想在有限参数量里塞下足够的能力就必须在“表达能力”和“训练代价”之间做平衡。层数太少模型学不动层数太多参数爆炸训练时间和显存都受不了。8 层、512 维度这个组合是官方在大量实验后给出的一个甜点值既能保证基本语义理解又不会把 12G 显存撑爆。2.2 小模型和大模型在“学习”上的本质差异理解了参数构成之后你自然会问64M 模型能学到东西吗答案是能但“学到的东西”和“大模型学到的”很不一样。大模型之所以“智能”很大程度上靠的是海量参数做记忆和泛化它有足够的容量把“知识”存在权重里。而小模型容量有限它学到的更多是“语言的结构”和“基本的模式”而不是具体的事实。我拿自己做的一个实验数据来说明。minimind 训练完你问它“中国的首都是什么”它可能能答对“北京”因为它从语料里见过太多次这个搭配。但你要问“2023 年 7 月 21 日上海天气怎么样”它就完全懵了。这不是它笨而是因为它 64M 的容量根本装不下这种时效性事实它更擅长的是“说话这种方式”而不擅长“说话的内容”。理解了这一点后面我们对 minimind 的预期管理就变得清晰它不是用来替代 GPT-4 的它是一块“学习板”让你看清楚语言模型到底是怎么被训练出来的。如果你把它用在一些特定领域比如做一个表情包生成文案、古诗词风格模仿、简单的知识问答它其实能给你一些惊喜。但指望它像 ChatGPT 一样上知天文下知地理趁早死心。另外再补充一个容易踩坑的点很多人在跑小模型时会忽略“相对容量”的概念。64M 参数并不是固定效果跟语料规模、训练步数、tokenizer 设计都有关系。就像一个小房间你摆一张床刚好硬塞一套沙发就转不开身了。所以数据量必须和模型容量匹配官方建议的数据集大概是千万字级别你要是拿几十亿字的语料去喂它不光训练时间拉长模型反而会因为“信息过载”而学不干净。3. 训练前的准备数据、环境和工具链一个都不能少筹备阶段是这次实验里花时间最多、也最容易让新手退坑的部分。我一开始以为“下载项目-跑脚本-等结果”就完事了实际操作后发现数据这一关就够你喝一壶的。3.1 数据从哪来、怎么清洗这步决定了模型的天花板机器学习圈有句老话叫“垃圾进垃圾出”放在大模型训练里尤其适用。minimind 项目本身提供了一个数据下载脚本默认数据源是网上的开源中文语料像智能等一些公开的清洗过的大规模中文数据集。但我建议各位别偷懒直接用默认数据最好是自己额外加一点领域数据。我用的是三份数据的组合一是项目默认的通用中文语料大概 800 万条短文本二是我自己网上抓的科技类博客文章清洗后剩了 50 万条左右三是开源的古诗词库20 万条。为什么混这个比例因为我不想让模型只会说官话套话想给它加点“调性”。事实证明加入领域数据后模型在诗句接龙类任务上的表现明显好于纯通用语料训练的结果。数据清洗这个环节强烈推荐建立一个固定的处理流水线。我的做法分四步第一步统一编码全部转成 UTF-8去掉 BOM 头第二步去重这个最容易被忽略重复语料会让模型学会“背书”而不是“说话”第三步过滤噪声HTML 标签、广告词、乱码字符一律干掉我当时写了个正则列表一批一批扫过去第四步控制长度单条样本过长过短都不行我设定的是 5 到 256 个字符之间太短的没信息量太长的模型训起来也费劲。清洗完的数据一定要抽样看一眼再进训练。我有一次偷懒没看训完模型一聊天发现它动不动冒出来“【广告】”两个字——就是因为过滤规则没覆盖到某种广告格式。这种低级错误靠抽样检查五分钟就能拦住。3.2 环境搭建与硬件资源实测再说环境。minimind 的代码是 PyTorch 写的依赖不算复杂核心就是 torch、transformers、tokenizers、datasets 这几个库。Python 版本建议 3.9 或 3.10太新的版本有些库还没适配太老的又跑不动最新 torch。CUDA 这块要注意版本匹配。我装的是 CUDA 11.8 加 torch 2.1.0这个组合实测下来最稳。有朋友试过 CUDA 12.x 配旧版 torch结果张量运算直接报 op 不支持排查了半天。所以劝各位如果不想折腾直接照抄这个版本组合就行。显存方面我的 12G 显卡训 64M 模型绰绰有余实际峰值占用大概 7.5G 左右。官方文档说最低 8G 显存就能跑我觉得真是太保守了实测 6G 应该也能跑只要把 batch size 调小一点。如果你只有 CPU也不是不能玩就是时间上会难熬很多。我试过纯 CPU 模式跑 1000 步大概花了 20 多分钟GPU 上同样步数只要 2 分钟左右差了 10 倍。所以建议手里有张 NVIDIA 显卡再入坑A 卡用户可能得先折腾 in DirectML 或者放弃体验会差不少。设置环境变量的时候有一个细节值得留意PyTorch 默认会占用所有空闲显存如果你还要同时跑别的程序最好设置CUDA_VISIBLE_DEVICES0或者用torch.cuda.set_per_process_memory_fraction限制显存占用。我之前没设置训练的时候想打开浏览器查资料结果整台机器卡成幻灯片还以为中毒了。4. 训练实测从零到能聊天的完整过程记录准备工作做完了终于进入重头戏。这一节我按时间线记录训练全流程把代码、参数、进度变化、效果变化都交代清楚你可以把我这个记录当成一份“避坑地图”。4.1 分阶段的训练策略预训练、微调、对话训练minimind 官方设计的训练流程分三个阶段这个设计本身就很有学习价值值得展开讲讲。第一阶段是预训练。这一步的目标是让模型“学会中文”。你没有听错模型一开始是什么都不懂的你给它看一篇文章、一个句子它没有任何语言概念。预训练阶段做的事情就是不断让它看语料通过“预测下一个 token”这种任务逐步学到词与词之间的统计关系。这个过程我用主数据集的全部语料跑总共 50000 步batch size 设 16学习率 5e-4。在 RTX 3060 上跑完大概花了 110 分钟。预训练阶段的 loss 变化很有意思。前 2000 步 loss 从 10 左右暴降到 6 左右我当时还挺兴奋觉得“这事儿成了”。但接下来 20000 步loss 从 6 降到 5蜗牛爬一样你就会开始怀疑是不是哪里出了问题。这里要给大家打个预防针loss 前低后高是正常的因为前几步学的是“天哪中文原来是这么回事”这种大规律后面磨的是“更精确的措辞”进步慢是必然的。你要做的不是频繁干预而是耐心等。第二阶段是领域微调。这一步我用科技博客和古诗词语料让模型在“通用中文能力”基础上学一点特定风格。这批数据很小只有 70 万条所以只跑了 5000 步用时约 20 分钟。这个阶段的学习率要调低我用的是 1e-4。为什么因为继续用大学习率会把预训练学到的通用知识冲垮老练法叫“灾难性遗忘”这是新手容易踩的大坑。第三阶段是对话微调。这一步要把模型从“会接话”变成“会聊天”需要构造“用户-助手”这种问答对数据。minimind 仓库里自带了对话微调的脚本和数据集格式是 JSON 或者 JSONL 文件一组就是一个用户问题和一条助手回答。我自己手工标注了 3000 条对话加上官方给的 20000 条一起跑了 3000 步学习率再降到 5e-5。这一步很快也就 15 分钟左右。跑完之后模型就能勉强以对话形式跟你互动了。4.2 核心超参数配置与显存调优记录下面这个表格是我这次训练实际用到的一组参数组合不同的阶段参数会有所不同大家可以存下来当参考参数名预训练阶段领域微调阶段对话微调阶段说明与建议learning_rate5e-41e-45e-5大学习率起步后续逐步降低batch_size16168对话阶段数据小用更小 batchepochs123预训练见过一遍就够多了容易过拟合max_seq_len128128256对话用更长上下文效果更自然warmup_steps50010050学习率预热防止初期震荡weight_decay0.010.010.01常规 L2 正则gradient_clipping1.01.01.0防止梯度爆炸有几个参数我想重点说。max_seq_len这个参数很多人觉得设得越长越好但小模型不是这样。序列长度直接决定了 attention 的计算量是平方级增长的关系。你用 512 的序列长度训练计算量是 128 的 16 倍显存也会跟着水涨船高。而 64M 模型的“记忆容量”就那么大你给它 512 个 token 的上下文它根本利用不起来白白浪费算力。所以预训练阶段用 128 完全够用对话阶段因为有实际交互需求我拉长到 256。warmup_steps也是个小细节。它的作用是让模型在训练初期用一个很小的学习率慢慢热身再逐渐过渡到设定的峰值学习率。如果一上来就用 5e-4 轰模型前几步更新幅度太大容易把权重冲到“坏区”里再也出不来。我在第一次试验时把 warmup 设成 0loss 前几百步疯狂抖动训完的模型说出来的中文语法都不通顺。加上 warmup 之后曲线平滑了很多。显存这块训练时我发现 12G 实际用了约 7.5G有近 4G 的余量。如果你显存比较小可以调的参数是batch_size和max_seq_len这俩是显存消耗的大头。另外PyTorch 的梯度累积gradient accumulation功能也可以利用用一个很小的 batch 连续算几次梯度再更新一次效果上近似大 batch显存占用却小得多。举个例子显存只有 6G 的话可以 batch_size 设 4累积 4 次梯度等效 batch 就是 16。4.3 预训练到对话的全流程耗时总结放一张我这台机器的实际时间表方便你对硬件和时间的匹配关系有个概念阶段数据规模训练步数实际耗时显存峰值说明预训练800 万条通用语料50000 步约 110 分钟7.5G模型从零学习中文基础领域微调70 万条领域语料5000 步约 20 分钟7.5G注入科技和古诗词风格对话微调2.3 万条问答对3000 步约 15 分钟6.8G学会对话格式总计--约 145 分钟-符合“2小时”的官方目标5. 效果评测它到底能干嘛又在哪些地方拉胯训练完成不等于“能用”。我花了整整一个晚上像调戏 Siri 一样跟它聊天做了各种压力测试下面说说我的亲身体会。5.1 它能做好的事短文本生成、风格模仿和简单问答在短文本生成这个方向上小模型出乎意料地能打。比如让它写一句“春天的桃花开了”的扩写它能给你来一句“春风拂过桃花瓣落在水面香气顺着溪流飘散开来”很有画面感。这种能力可以归功于通用语料里大量的文学性表达它记住了不少优美的词组搭配。风格模仿也有惊喜。因为我混入了古诗词库你让它模仿李白风格写“独坐敬亭山”类似的句子它会写出类似“孤云独去闲鸟鸣山更幽”这样的东西——虽然平仄押韵对不上但那个味道出来了。这个结果让我意识到小模型的“风格学习”能力强于“事实记忆”因为风格是一种统计规律而事实是一堆零散的点。简单问答方面日常寒暄、定义解释这类都能应付。问它“什么是机器学习”它能回答“机器学习是让计算机从数据中学习规律并利用规律进行预测和决策的一种方法”这个答案放在教材里也说得过去。这些答案的本质是它记住了语料里的高频表达但面对开放式问题时由于容量有限模型容易循环重复这是在迷你模型上普遍出现的现象。5.2 它的天花板多轮对话、逻辑推理和事实记忆它的短板用一个词概括就是“浅”。多轮对话是重灾区。和它聊上三四轮之后它就开始“失忆”。比如我问“你知道鲁迅吗”它答“知道伟大的文学家”我再问“他写过哪些书”它就答非所问了。因为 64M 的参数根本撑不起一个稳定的“对话状态”每一轮都是独立生成没有能力维护一个长久的“上下文”。逻辑推理更是它的死穴。问它“3 只鸡加 2 只鸭一共有多少只脚”它可能会回“5 只”。你说这模型傻吗其实不是傻是它压根没有“做算术”这个能力模块。语言模型本质是“下一个词预测器”它只是学会了“325”这种字面模式但“鸡有 2 只脚、鸭有 2 只脚”这种常识推理它没有发生在训练数据里就绝对推不出来。事实性记忆方面它只能记住语料里反复出现的高频知识。像“中国的首都是北京”“水在 100 度会沸腾”它能答上来。但你要是问“主演了《流浪地球》的演员有哪些”它就会开始胡编因为电影信息在语料里不是高频重复的内容它记不住也不想记住。所以如果你问我2 小时训练出来的 64M 小模型能干嘛我的回答是它能让你快速理解语言模型的工作原理能做一些低要求的文本生成和风格模仿但如果想投入实际生产使用那就需要再部署和微调上下不少功夫至少在目前的“原始状态”下它还是个规矩的“玩具”。不过这个“玩具”的意义远不止“好玩”这么简单后面我说说小模型在实际部署中的更多价值。6. 部署实战把模型塞进微信小程序和本地电脑的完整方案训练完的模型如果只在命令行里用input/print交互多少有点浪费。我更关心的是它能不能跑进微信小程序或者部署在一台普通电脑上做点实际的事这部分我把两条路线都走了结果有惊喜也有坑。6.1 本地电脑部署用 ONNX 压缩模型让 CPU 也能实时推理本地部署相对简单。因为模型本来就只有 110M 左右的文件体积FP32 格式一台 8G 内存的办公本完全可以跑起来。但我还是建议做一步优化把 PyTorch 模型转成 ONNX 格式再转成 FP16 精度。这样文件能从 110M 降到 55M 左右推理速度还能提升一两倍而效果损失几乎看不出来。转换代码很简单核心就是torch.onnx.export但有几个参数必须盯着。opset_version我用的 14太低了有些算子不支持太高了可能跟推理框架不兼容input_names和output_names要定义清楚后面用 ONNX Runtime 加载时还得靠这两个名字指定张量另外要把do_constant_foldingTrue打开它会把一些常量计算发生在转换时而不是推理时对提速有帮助。转换完之后用 ONNX Runtime 做 CPU 推理一个 20 个字的输入单次生成下一 token 的耗时在 60ms 左右完全满足交互需求。如果你有 GPU可以再上onnxruntime-gpu延迟能压到 10ms 以下。到这一步minimind 就已经从一个“训练玩具”变成了“可用的本地服务”。6.2 微信小程序跑模型可行但要付出不少优化代价微信小程序这个方向是最近在开发者社区里比较热的方向。它能不能跑 64M 模型我的实测结论是能但别直接跑原始模型得先做模型量化。微信小程序的运行环境限制很多尤其是单包大小限制在 2M 以内主包虽然可以分包加载但单个分包也不能超过 2M。一个 110M 的模型文件显然塞不进去所以必须做量化。把 FP32 模型量化为 INT8 之后文件大约降到 28M还是超了 2M要是压到 INT4文件大约 14M再加上用特殊的加载方式比如把模型文件放到云存储小程序运行时通过wx.request下载才勉强有戏。我实测的流程是这样的先把模型转成 ONNX再用onnxruntime quantization工具做动态量化动态量化不需要校准数据集操作最简单但精度损失相对大一些。静态量化需要准备一小批校准数据能更精确地降低精度损失但对新手来说上手难度会高一些。我两种都试了动态量化在生成通顺度上还能接受而静态量化后的模型在 CPU 上的推理速度比 FP32 快了 3 倍左右代价是文件还是要做切片或云加载才能进小程序。如果有条件建议优先做静态量化。小程序里跑模型还有个绕不开的问题是包体积管理。TensorFlow.js 或 ONNX Runtime Web 的 WASM 文件本身也有 1M 多再加上模型、业务代码、UI 组件随便一叠就是 2M。我最终的方案是把模型文件放到对象存储上在小程序首次启动时异步下载到本地缓存后续推理都走本地 WASM。这种方式虽然做不到“开箱即用”但至少证明了“微信小程序里跑深度学习模型”这个方向是走得通的。当然我也得诚实说一句在小程序里跑一个 64M 的小模型体验和云端大模型完全没法比首包加载慢、推理速度受设备性能影响大、内存占用也不小。它更大的意义是一种“技术验证”告诉大家端侧推理是有路可走的。如果你的目标用户需要离线运行、隐私保护严格、不想每轮请求都打云端测试那这个方案值得投入。6.3 部署环境配置清单省得你重复踩我的坑写一段可以直接抄的小结。本地服务部署需要的依赖是onnxruntime、flask或 fastapi用于封装 HTTP 服务、transformers用于 tokenizer。如果用 CPU 推理就装 CPU 版 onnxruntime有 GPU 就装onnxruntime-gpu。在微信小程序端需要用到的是onnxruntime-web的 WASM 版本通过 npm 安装或者直接引 CDN 都行实测 npm 方式更可控。注意要对齐版本onnxruntime-web1.16 和 1.17 的 API 变化较大我一开始用 1.17 的文档去调 1.16 的代码浪费了一晚上。版本定下来之后就别随便升不然很容易踩破裂更新的坑。7. 训练与部署避坑手册踩过的坑和总结出的技巧整个流程走下来我前前后后折腾了快三天去掉训练时间剩下全在修 bug。下面我按问题频率列一个“避坑清单”每条都是亲身踩过的泥希望你能绕过去。7.1 高频问题速查表现象可能原因解决方法训练 loss 不降反升学习率过大或数据有脏噪声降低学习率检查清洗规则生成内容重复循环绕不出同一个词模型欠拟合或温度参数设置不合理增加训练步数生成时提高 temperature 到 0.8 以上生成内容全是“广告”“垃圾”字样数据清洗不彻底加强过滤规则增加噪声样本去重显存不足 OOMbatch_size 或 max_seq_len 过大调小 batch_size配合梯度累积训练速度慢到想砸电脑没装 CUDA 版 PyTorch检查torch.cuda.is_available()重装对应版本模型答非所问、前言不搭后语对话微调数据量太少手工标注更多高质量问答对转 ONNX 报算子错误opset_version 不兼容调整 opset_version 到 14~17 区间小程序加载模型白屏模型文件未提前下载到本地改为启动时异步下载并缓存7.2 两个容易被忽略的“隐形坑”第一个是 tokenizer 的一致性。训练时用的 tokenizer 和部署时用的 tokenizer 必须完全一致否则会出现“模型输出的字根本不在词表里”这种诡异问题。这件事看上去很显然但实际上非常容易踩因为训练代码和部署代码可能用了不同的加载路径词表文件没被复制到部署目录。我在第一次部署时就遇到了“模型生成一个不存在的字”的情况排查了一小时才发现是词表路径没有配置对。第二个是随机种子问题。训练阶段建议固定随机种子让结果可复现但我更想强调的是部署阶段。ONNX Runtime 和 PyTorch 在解码策略上可能不完全一致同一句话、同一个参数两者的输出可能有一点点差别。这种差别是正常的不代表模型坏了。如果你要做自动化测试记得把允许的误差范围放宽别死磕逐字匹配否则你会陷入无休止的“我跟训练时结果不一样”恐慌中。7.3 时间消耗与踩坑成本总结最后说点实在的。训练只有 2 小时但整个项目我从零开始到部署完成花了差不多 3 天。其中数据清洗占了 4 小时环境搭建和版本兼容占了 3 小时训练和调试占了 6 小时部署小程序和本地服务占了 8 小时剩下的大多是在跟各种奇奇怪怪的报错作斗争。这还是在有项目文档、有现成代码的前提下。如果你是从零手写训练代码时间恐怕要翻几倍。所以我的建议是如果你是新手千万别想着连训练代码都自己写先用 minimind 这种现成项目跑通全流程理解每个环节是干嘛的再尝试去改代码。这就像学做菜先从照着菜谱做一道西红柿炒蛋开始而不是一上来就琢磨研发新菜式。8. 我的最终评价与后续还能怎么玩两天的高强度折腾下来我对 minimind 的整体评价是它不是一个“应用级产品”但它是目前最适合普通开发者上手的“大模型训练教学机”。它让你花一个下午的时间把论文里那些抽象概念变成眼前实际运行的程序。你会真实地感受到 loss 下降时的兴奋、模型第一次说出完整句子时的惊喜、以及调参不当时生成的乱码带来的哭笑不得。如果要给它一个定位我会说在“看懂别人训模型”和“自己真正训一次模型”之间minimind 是那座最平缓的桥。它的文档不算特别详细代码也不算特别优雅但胜在小、简单、可改。64M 的参数量决定了它不会烧掉你的显卡也不会让你等上三天三夜你可以大胆地改一个参数、加一份数据、调一个层数然后迅速看到结果反馈。这种“即时反馈”带来的学习效率是大项目给不了你的。往后我还打算做三件事也分享给你做参考一是利用微信小程序部署好的接口做一个每日古诗词推荐的小应用现在模型已经能模仿古诗风格配合一些精选的现成古诗做人工审核能作为辅助创作的工具二是尝试给模型加一层外部记忆就是在思维链上用向量数据库在外部挂一个知识库弥补小模型事实记忆不足的短板三是继续在电脑上跑更长时间拿几十亿数据喂同一个模型看看它在规模变大之后能力会有什么质的跳跃。如果你也想动手试一把记住这句话数据清洗千万别偷懒环境版本先对齐训练过程中别频繁中断部署时先把 ONNX 转换跑通再想小程序的事。把这些坎迈过去了你就已经从“看热闹的”变成了“亲手训过模型的人”。这个过程本身就比结果更值钱。