openpose训练自己的数据集（openpose如何训练自己的模型）



“ 训练大模型的目的，就是为了解决业务问题”

学习机器学习的人大部分都知道怎么设计并训练一个模型，但开发模型的目的是为了解决业务问题，所以怎么使用大模型也是重中之重。

刚训练好的大模型事实上虽然可以用，但由于没有用户接口，所以只能自己用，无法对外提供服务；所以，刚训练好的大模型需要经过一些处理才可以使用，包括数据预处理，接口开发等。

01、大模型加载与保存

训练一个大模型，在训练完成之后最重要的就是要把模型给保存下，然后在使用的时候加载。

在什么情况下需要保存模型？

保存模型主要有两种情况，第一种是重新设计了一个新的模型，第二种是微调过的模型。

当然不论是何种原因，保存模型也有两种方式，一种是直接把模型进行保存，不论是模型本身还是模型参数。第二种是使用字典方式保存模型参数。

代码如下所示，这里使用的是pytorch自定义模型，如果是从网络中加载的其它模型，可以根据其具体的实现进行保存。

可能会有人有疑问，没有训练过的模型也可以保存吗？

虽然很多人都会使用别人训练好的模型，但有时我们只需要使用其模型结构，不需要其训练的参数，所以就会有人把没有训练过的模型进行保存。然后让别人可以用没用被数据“污染”过的新模型。

比如，pytorch从官网加载模型时就有一个参数，pretrained=false来加载未训练过的模型。当然，用户也可以选择训练过的模型进行微调。

模型的加载

模型既然可以被保存，那么就可以被加载。保存模型有两种方式，加载模型也有两种方式。

第一种方式保存就直接加载，而第二种方式保存就需要先创建一个模型，然后再加载。

需要注意的说，这里加载的是自定义模型，所以一定要把神经网络的结构给引入进来，下面代码的神经网络结构就是MyModel。否则会报错找不到模型，而如果是从网络中加载模型则不会出现这个问题。

02、使用模型的三种方式

使用模型大概有以下三种方式：

第一种方式是直接调用第三方模型服务公司的API接口，比如chatGPT的接口，通义千问接口和百度文心一言等接口。

这种方式最简单，也不需要懂得大模型的技术，只需要有编程基础会调用接口即可。

而后面两种其实是两种情况，就是自己部署大模型。

自己部署大模型分为两种情况，第一种是使用别人训练或微调好的模型，比如huggingface上的模型，pytorch官网提供的模型等；第二种是自己设计并训练模型。

两者的区别就是，第一种使用别人的模型，就需要按照别人的要求和规则去使用或训练模型。比如，它们可能会对模型进行简单的输入处理和API封装，我们自己也可以在其基础之上对模型进行更加完善的设计。

如下所示，是使用huggingface上的大模型。from_pretrained(model_id)就是从huggingface仓库中加载大模型。

第二种自定义模型，我们就需要自己对大模型进行预处理和接口封装。

总的来说，模型的使用就类似于模型设计中的输入层和输出层，由于每个模型的输入和输出都不一样，所以每个模型的输入和输出都需要进行特殊处理。

开发者对模型进行包装之后，就可以通过API接口或SDK的形式提供给业务人员调用。

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

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