开源模型实战！文心一言大模型本地部署与应用全攻略

程序学到昏

859人浏览 · 2025-08-01 10:24:15

程序学到昏 · 2025-08-01 10:24:15 发布

开源浪潮下的中国力量：文心一言大模型本地部署与应用全攻略！

在这里插入图片描述

前言

模型开源意义与背景

2025年，百度文心大模型 4.5正式开源，标志着中国AI基础模型生态迈入新阶段。

回顾近年AI发展，OpenAI、Google、Meta等国际巨头通过大模型开源推动了全球AI创新浪潮，但国内长期受限于算力、数据、算法壁垒，缺乏具备国际竞争力的自主大模型。

百度此次全面开放文心一言，不仅降低了开发门槛，更为中国AI产业自主可控、生态共建提供了坚实基础。

开源的意义远不止“免费可用”。它代表着知识共享、社区协作和技术透明，能够加速模型优化、促进多样化应用创新，并推动学术与产业的深度融合。

更重要的是，开源大模型为中小企业、科研机构、个人开发者提供了与国际前沿技术“同台竞技”的机会，有望打破技术垄断，推动中国AI生态的繁荣与自主创新。

文心一言大模型简介

近年来，大语言模型（LLM, Large Language Models）快速崛起，已经成为 AI 领域最炙手可热的技术核心。国内外涌现出一系列代表性产品，如 GPT-4、Claude、Gemini，以及国内的百川、清言、月之暗、天工等。

在这一浪潮中，百度研发的 文心一言（ERNIE Bot） 系列模型，以其强大的中文理解与生成能力、广泛的行业适配性以及持续的技术演进，成为国产大模型的代表之一。

文心一言不是单一的模型，而是百度深度学习研究多年的成果结晶，集成了 ERNIE（知识增强预训练模型）、PaddlePaddle（国产深度学习框架）等一整套技术体系。

技术亮点简要概括如下：

中文理解能力突出：擅长处理中文问答、摘要生成、内容创作等任务；
技术持续更新：从 ERNIE 3.0 到 ERNIE 4.0，再到如今的 ERNIE 4.5，模型不断演进，参数规模与推理能力大幅提升；
多模态支持：不仅支持文本，还扩展到图文理解、图像生成、语音识别等多模态任务；
产业化落地：广泛应用于金融、医疗、政务、教育等多个行业场景。

文心一言大模型的逐步开源，标志着百度迈出了“普惠智能”的关键一步，为开发者、科研人员、本地部署爱好者提供了极具实用价值的 AI 工具。

测评目标与思路

随着百度正式开源文心一言系列大模型，越来越多开发者希望在本地搭建并微调这些模型，以适配具体业务场景。然而，对于普通用户来说，如何快速部署、如何选择模型、如何评估微调效果，仍是一大难题。

本次测评的目标就是：用最小的成本、最清晰的流程、最直观的反馈，完成一次完整的 ERNIE 大模型本地部署 + 精简微调实验。

我们希望通过实战操作，回答以下几个关键问题：

✅ 文心一言模型是否容易上手？
✅ 部署一套完整的推理服务到底需要多少步骤？
✅ 对于中文问答类任务，小规模数据能否带来显著微调效果？
✅ 开源模型的输出质量是否具备通用性与实用性？

测评流程如下：

流程阶段	操作目标	工具/资源
环境准备	创建 Python 虚拟环境，安装依赖	Conda / pip
模型部署	加载 ERNIE 预训练模型，实现基础问答	GitCode+ Transformers + Gradio
数据准备	构建小样本中文问答数据	自制或开源精简 JSON 数据集
微调训练	使用 LoRA 或原生微调方式	PyTorch + Transformers
部署测试	将微调后的模型部署到网页端	Gradio 本地服务
效果对比	原始 vs 微调模型效果对比	人工分析 / 案例测评

通过这一流程，我们希望验证 ERNIE 4.5 系列模型在本地部署与轻量化场景下的实用性与灵活性。

本文以 ERNIE-4.5-0.3B 为测试对象，完整呈现部署到调优的每一步细节，适合开发者快速上手复现。

文心一言大模型

文心一言开源概况

你的原文整体结构清晰、内容完整，但确实偏向“入门级”教程，缺乏更深层的技术剖析、行业视角和批判性思考。下面我将对你的内容进行“有深度”的升级，主要体现在：

增加技术原理、架构对比、行业影响等分析；
强化批判性和前瞻性，提出不足与挑战；
适当引用学术/产业观点，提升专业性表达；
精简啰嗦、口语化表达，提升文档正式感。

文心一言大模型技术综述

大语言模型（LLM）已成为AI领域的核心基础设施。ERNIE系列自2019年发布以来，持续迭代，融合了知识增强预训练、跨模态学习、指令微调等多项前沿技术。ERNIE 4.5不仅在中文理解与生成任务上表现优异，还在多模态、插件化、产业落地等方面实现了突破。

技术亮点包括：

知识增强预训练（K-PLM）：通过引入结构化知识图谱，提升模型对复杂语义和事实性问题的理解能力，显著优于传统纯文本预训练方法。
多模态融合：支持文本、图像、语音等多模态输入，具备跨模态推理与生成能力，适应未来AI多场景需求。
高效指令微调：采用大规模高质量中文指令数据，优化模型对复杂任务的泛化与理解能力，提升对话流畅性和上下文一致性。
产业级适配：模型架构兼容主流推理框架，支持高效本地部署与二次开发，便于在金融、医疗、政务等行业落地。

文心一言大模型深度解析

开源策略与生态影响

百度于2025年6月30日将ERNIE 4.5系列模型全面开源，覆盖基础、对话、轻量化、插件化等多种版本，全部托管于GitCode平台。这一举措不仅是技术开放，更是生态战略的体现。通过与国际主流平台接轨，百度推动了国产大模型与全球社区的深度融合，有助于吸引更多开发者参与模型优化与应用创新。

开源时间与版本介绍

百度在 2025 年 6 月 30 日正式开源了 23 个文心大模型，其中包括：

ERNIE 4.5 系列模型（包含 Base、Llama-style 和 Chat-style 等版本）
ERNIE Speed 系列（为推理速度优化）
ERNIE Tiny 系列（轻量级小模型）
ERNIE Functions（结合插件功能）

所有模型均发布在 GitCode 官方账号下，用户可以直接通过 transformers 库或 API 接口加载使用。模型命名统一以 baidu/ERNIE-... 开头，便于查找和集成。

主要模型一览：

模型名称	参数规模	模型风格	说明
ERNIE-4.5-0.3B-Base-PT	0.3B	基础模型	支持 CausalLM 微调
ERNIE-4.5-0.3B-LLaMA-PT	0.3B	LLaMA 格式	兼容 LLaMA 微调脚本
ERNIE-4.5-0.3B-Chat-PT	0.3B	对话风格	自带 instruction 数据训练
ERNIE-Speed / ERNIE-Tiny 系列	数百万级至亿级	推理/轻量模型	适合移动端与边缘设备部署

本次开源同时提供了模型配置文件（config.json）、权重（pytorch_model.bin）、分词器（tokenizer.json）、预训练 vocab、部分样例数据及使用说明，极大降低了微调和二次开发的技术门槛。

模型特性与优势

与国际主流大模型（如GPT-4、LLaMA-3）相比，ERNIE 4.5在以下方面具有独特优势：

中文语料与知识注入：依托百度海量中文数据与知识图谱，模型在中文理解、事实性问答、专业领域任务上表现突出，弥补了国外模型在中文场景的短板。
高效微调与推理优化：支持LoRA、PEFT等参数高效微调技术，显著降低训练资源消耗；Speed/Tiny版本针对推理速度与内存占用深度优化，适合实际生产环境。
多模态与插件化能力：具备文本、图像、语音等多模态处理能力，并支持插件式功能扩展，便于集成外部知识库、工具链，提升模型可用性与可扩展性。

使用须知

ERNIE 4.5 所有开源模型均基于 百度商业友好许可协议（Baidu Commerical Friendly License, BCFL） 发布，主要特点如下：

✅ 允许学术研究和商业使用
✅ 可用于下游任务微调和模型再发布
❌ 禁止用于违法、歧视、滥用类用途
❌ 不得去除模型出处或假冒百度发布

百度鼓励开发者在项目引用中注明模型名称与来源（如“本项目基于 baidu/ERNIE-4.5-0.3B-Base-PT 微调”），以便模型生态规范发展。

部署实战

从 GitCode下载ERNIE-4.5-0.3B 模型到本地可交互服务。

文心一言 ERNIE 4.5 的开源不仅仅意味着“可以下载模型”，更意味着我们可以直接在本地部署、调用、微调并形成一个属于自己的中文智能问答系统。本章将结合实际操作步骤，带你完整复现从模型下载到 Gradio 页面部署的全过程。

环境准备与部署方式

本次部署采用如下配置：

项目	配置
操作系统	Windows 10 / 11
Python 版本	Python 3.9
构建方式	Conda 虚拟环境 + Transformers
显卡支持	可选 GPU，推荐 RTX 30/40 系列
接口平台	Gradio（网页交互）
运行平台	Pycharm2025

建议你使用 Anaconda 创建隔离的环境，并激活：

注意：关于运行环境建议使用 PyTorch + CUDA 匹配版本安装，若无 GPU 也可不指定 CUDA，这里大家可以根据自身情况去配置深度学习环境，网上都有，我们这次以测评为准就不多赘述了。

我是已经创建完毕了，我们可以直接进入虚拟环境，为了避免有些包的下载权限不足，我们最好以管理员身份进入，确保万无一失。

下载与安装步骤

第一步：安装必要依赖

pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
pip install transformers datasets gradio accelerate

第二步：下载模型文件（ERINE 4.5）

进入百度 GitCode页面：https://ai.gitcode.com/theme/1939325484087291906

选择你需要的模型（我们选择的是 ERNIE-4.5-0.3B-Base-PT）：

模型链接：https://gitcode.com/paddlepaddle/ERNIE-4.5-0.3B-Base-PT

可以通过网页点击下载按钮，或使用迅雷批量下载所有文件：

将下载后的文件保存到本地路径：

./models/ERNIE-4.5-0.3B-Base-PT/

第三步：准备微调模型文件

将你训练好的模型 checkpoint 文件放入：

./ernie4.5-finetuned/checkpoint-750/

调用示例与接口说明

编写部署测试脚本

import gradio as gr
import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# 加载 tokenizer 和模型
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("./models/ERNIE-4.5-0.3B-Base-PT", trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("./ernie4.5-finetuned/checkpoint-750", trust_remote_code=True)
model.eval()
model.to("cuda"if torch.cuda.is_available() else"cpu")

# 推理函数
def generate_response(prompt):
    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt", truncation=True, max_length=256)
    input_ids = inputs["input_ids"].to(model.device)
    attention_mask = inputs["attention_mask"].to(model.device)
    with torch.no_grad():
        output = model.generate(
            input_ids=input_ids,
            attention_mask=attention_mask,
            max_new_tokens=128,
            do_sample=True,
            top_p=0.95,
            temperature=0.9,
            repetition_penalty=1.2,
            eos_token_id=tokenizer.eos_token_id or tokenizer.pad_token_id,
            pad_token_id=tokenizer.pad_token_id or tokenizer.eos_token_id
        )
    return tokenizer.decode(output[0][input_ids.shape[1]:], skip_special_tokens=True)

# Gradio 页面
iface = gr.Interface(
    fn=generate_response,
    inputs=gr.Textbox(lines=2, label="输入问题"),
    outputs=gr.Textbox(lines=4, label="模型回答"),
    title="ERNIE 4.5 微调模型测试"
)
iface.launch(server_name="0.0.0.0", server_port=7860)

正常启动后，你将看到如下信息：

此时你就可以打开浏览器，输入本地地址访问部署界面，并输入你的测试问题，观察模型输出结果。

使用公开的QA数据集微调模型

数据准备

数据集描述：

该数据集是通过清洗ownthink_v2知识图谱三元组数据来构建的中文问答数据集，支持中文LLM。
原始数据包含约1.5亿行关系实体三元组，相当于简易版的百度百科或维基百科。
数据集包括Q&A数据和Prompt qa多轮COT数据。

地址：https://github.com/UnstoppableCurry/High-quality-Chinese-Q-A-dataset

进入到GitHub地址页面后，我们选择其中一个进行下载即可

下图是下载后的数据集部分示例

因为我们想要将其转化为json格式，所以我们需要进行一下数据预处理，同时为了节省时间，我们截取数据集的部分，并将其划分为训练集，测试集，验证集

def split_dataset(json_file, train_ratio=0.8, val_ratio=0.1, test_ratio=0.1, seed=42):
    with open(json_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
        data = [json.loads(line) for line in f]
    random.seed(seed)
    random.shuffle(data)
    n = len(data)
    train_end = int(n * train_ratio)
    val_end = int(n * (train_ratio + val_ratio))
    train_data = data[:train_end]
    val_data = data[train_end:val_end]
    test_data = data[val_end:]
    return train_data, val_data, test_data

def save_jsonl(filename, data):
    with open(filename, 'w', encoding='utf-8') as f:
        for item in data:
            f.write(json.dumps(item, ensure_ascii=False) + '\n')

train_data, val_data, test_data = split_dataset("train_100percent_sample.json")
save_jsonl("train.json", train_data)
save_jsonl("val.json", val_data)
save_jsonl("test.json", test_data)

微调流程

配置环境与安装依赖

第六章因为数据量较少，我们可以选择在本地，但是本章的数据量过大，对显卡要求比较高，我们选择采用服务器，这里我们采用AutoDL，没有的小伙伴可以自行注册，这里我选择的配置如下，注意我扩容了一下数据盘（具体原因请接着看）

将服务器开机后，我们选则自带的jupyter或者其他的工具都行，这里我选择WindTerm；当然无论使用什么，我们第一步都是上传数据，这里可以选择无卡模型开机上传这样省钱一点，上传完毕后我们需要下载依赖，大概是这四种，至于版本直接默认就好

datasets
transformers
sentencepiece
accelerate

加载预训练模型

# 加载模型和分词器
model_name = "./models/ERNIE-4.5-0.3B-Base-PT"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)

数据集加载与预处理

dataset = load_dataset("json", data_files={
    "train": "train.json",
    "validation": "val.json",
    "test": "test.json"
})

def preprocess(example):
    prompt = example["input"]
    response = example["output"]
    prompt_ids = tokenizer(prompt, truncation=True, max_length=256, add_special_tokens=False)
    response_ids = tokenizer(response, truncation=True, max_length=256, add_special_tokens=False)
    input_ids = prompt_ids["input_ids"] + response_ids["input_ids"]
    attention_mask = [1] * len(input_ids)
    labels = [-100] * len(prompt_ids["input_ids"]) + response_ids["input_ids"]
    pad_len = 512 - len(input_ids)
    if pad_len > 0:
        input_ids += [tokenizer.pad_token_id] * pad_len
        attention_mask += [0] * pad_len
        labels += [-100] * pad_len
    else:
        input_ids = input_ids[:512]
        attention_mask = attention_mask[:512]
        labels = labels[:512]
    return {
        "input_ids": input_ids,
        "attention_mask": attention_mask,
        "labels": labels
    }

tokenized_datasets = dataset.map(
    preprocess,
    batched=False,
    remove_columns=dataset["train"].column_names
)

配置训练参数

training_args = TrainingArguments(
    output_dir="/root/autodl-tmp/ernie4.5-QA3",
    per_device_train_batch_size=2,
    num_train_epochs=3,
    save_steps=100,
    logging_steps=10,
    learning_rate=2e-5,
    fp16=True,
    save_total_limit=1,
    #evaluation_strategy="epoch",  # 每个epoch评估一次
    logging_dir="./logs",
    report_to="none",  # 不用wandb
)

如果默认在系统盘就会，报错如下图

训练与微调模型

trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=tokenized_datasets["train"],
    eval_dataset=tokenized_datasets["validation"],
    data_collator=DataCollatorForLanguageModeling(tokenizer, mlm=False),
    callbacks=[loss_recorder],
)

trainer.train()

效果测试

我们在终端输入python train.py后，若出现下面的效果，则说明，模型已经开始训练了，只要静静的等待即可（训练时间和ephoc还有数据量成正比）

训练完，我们检查一下权重文件，若缺失什么文件，我们需要将base里面的文件复制过去，下面我进行了列举

modeling_ernie4_5.py
special_tokens_map.json
tokenization_ernie4_5.py
tokenizer.model
tokenizer_config.json

接下来我们需要评估测试一下，看看效果如何，这里我们准备测试代码

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_path = "/root/autodl-tmp/ernie4.5-QA/checkpoint-14750"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True)
model.eval()
model.to("cuda"if torch.cuda.is_available() else"cpu")

def generate_response(prompt):
    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt", truncation=True, max_length=256)
    input_ids = inputs["input_ids"]
    attention_mask = inputs["attention_mask"]

    # Ensure input_ids are 2D
    if input_ids.dim() == 1:
        input_ids = input_ids.unsqueeze(0)

    # Modify attention_mask to be 2D
    if attention_mask.dim() != 2:
        attention_mask = attention_mask.view(input_ids.shape[0], -1)

    input_ids = input_ids.to(model.device)
    attention_mask = attention_mask.to(model.device)

    with torch.no_grad():
        output = model.generate(
            input_ids=input_ids,
            attention_mask=attention_mask,
            max_new_tokens=128,
            do_sample=True,
            top_p=0.95,
            temperature=0.9,
            repetition_penalty=1.2,
            eos_token_id=tokenizer.eos_token_id if tokenizer.eos_token_id isnotNoneelse tokenizer.pad_token_id,
            pad_token_id=tokenizer.pad_token_id if tokenizer.pad_token_id isnotNoneelse tokenizer.eos_token_id
        )

    generated_tokens = output[0][input_ids.shape[1]:]
    response = tokenizer.decode(generated_tokens, skip_special_tokens=True)
    return response.strip()

if __name__ == "__main__":
    print("ERNIE 4.5 微调模型控制台问答，输入 exit 或空行退出。")
    whileTrue:
        prompt = input("\n请输入问题：\n")
        ifnot prompt.strip() or prompt.strip().lower() == "exit":
            print("已退出。")
            break
        response = generate_response(prompt)
        print("\n模型回答：\n" + response)

下图为终端测试案例，结果充分表明，如果有条件可以采用更大参数的模型和更大的数据集进行训练，这样效果会更好。

可以和数据集里面的数据对比一下，如果ephoc轮次增大一些，回答的准确率相信会更高。

评估结果量化分析

本节为了更好的量化结果，我们使用常见的评估指标进行分析Perplexity，BLEU ，ROUGE-L，loss。

这里我们需要修改一下代码，首先要将数据集划分一下，我们这里按照8：1：1划分为训练集，验证集，测试集。

split_dataset = raw_dataset.train_test_split(test_size=0.1, seed=42)
train_val = split_dataset['train']
test = split_dataset['test']

创建一个预处理函数

def preprocess(example):
    prompt = example["input"]
    response = example["output"]
    prompt_ids = tokenizer(prompt, truncation=True, max_length=256, add_special_tokens=False)
    response_ids = tokenizer(response, truncation=True, max_length=256, add_special_tokens=False)

    input_ids = prompt_ids["input_ids"] + response_ids["input_ids"]
    attention_mask = [1] * len(input_ids)
    labels = [-100] * len(prompt_ids["input_ids"]) + response_ids["input_ids"]

    pad_len = 512 - len(input_ids)
    if pad_len > 0:
        input_ids += [tokenizer.pad_token_id] * pad_len
        attention_mask += [0] * pad_len
        labels += [-100] * pad_len
    else:
        input_ids = input_ids[:512]
        attention_mask = attention_mask[:512]
        labels = labels[:512]

    return {
        "input_ids": input_ids,
        "attention_mask": attention_mask,
        "labels": labels
    }

绘制损失曲线

plt.figure(figsize=(8, 5))
plt.plot(loss_history.train_loss, label="Train Loss")
plt.plot(loss_history.epochs, loss_history.eval_loss, label="Validation Loss")
plt.xlabel("Steps/Epochs")
plt.ylabel("Loss")
plt.legend()
plt.title("Training and Validation Loss")
plt.savefig("loss_curve.png")
plt.show()

设置评估指标

bleu = sacrebleu.corpus_bleu(preds, [refs])
bleu_score = bleu.score
print(f"BLEU: {bleu_score:.4f}")
scorer = rouge_scorer.RougeScorer(['rougeL'], use_stemmer=True)
rouge_l_scores = [scorer.score(ref, pred)['rougeL'].fmeasure for pred, ref in zip(preds, refs)]
rouge_l = np.mean(rouge_l_scores)
print(f"ROUGE-L: {rouge_l:.4f}")
print("\n评估指标：")
print(f"Perplexity: {perplexity:.2f}")
print(f"BLEU: {bleu_score:.4f}")
print(f"ROUGE-L: {rouge_l:.4f}")

接下来我们等待训练结束

下图为最终的损失曲线和评估指标

损失曲线整体走势健康，表明模型训练过程顺利，参数收敛良好

指标	分数
Perplexity	2.12
BLEU	26.7288
ROUGE-L	0.4076

Perplexity（困惑度）2.12：困惑度越低，说明模型对下一个词的预测越准确。2.12属于较低水平，表明模型生成文本的流畅性和合理性较好。
BLEU 26.73：BLEU主要用于评估生成文本与参考答案的相似度。26.7分在中文生成任务中属于中等偏上的表现，说明模型具备一定的生成能力。
ROUGE-L 0.4076：ROUGE-L反映了生成文本与参考答案在最长公共子序列上的重合度。0.41的分数说明模型在内容覆盖和结构还原方面表现较为理想。

损失曲线和评估指标共同表明，模型训练过程稳定，未出现明显过拟合，且在生成任务上取得了较好的效果。低困惑度和较高的BLEU、ROUGE-L分数，说明ERNIE-4.5-0.3B模型不仅能生成流畅的文本，还能较好地覆盖参考答案的内容。总体表现良好