💡 引言

大语言模型（LLM）已成为AI领域的热门话题，但传统模型如GPT-3和LLaMA的训练成本高昂，令个人开发者望而却步。如何在有限计算资源下，搭建自己的大模型？MiniMind 开源项目给出了答案！

MiniMind 是一个轻量级 LLM 训练框架，支持从零训练小型语言模型，甚至在单张 NVIDIA 3090 显卡上实现高效训练。本篇文章将带你快速上手 MiniMind，了解 LLM 训练的完整流程！

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🚀 MiniMind 开源项目简介

🔗 GitHub 地址：https://github.com/jingyaogong/minimind

MiniMind 项目提供了 从数据处理到训练、微调 的完整流程，核心亮点包括：

✔ 轻量级模型：基础版本参数量仅 25.8M，适合个人开发者。
✔ 全流程开源：包含数据预处理、预训练、监督微调（SFT）、LoRA 微调、DPO（直接偏好优化）等完整代码。
✔ 原生 PyTorch 实现：方便二次开发，深入理解 LLM 训练原理。
✔ 支持多模态扩展：官方还推出了视觉语言模型 MiniMind-V！

📢 实际测试：使用 NVIDIA RTX 3090 训练 25.8M 规模模型，成本低至 3 元人民币，训练时间约 2 小时！

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🛠️ 环境搭建

首先，确保本地环境满足以下条件：

• Python：3.8 及以上

• PyTorch：GPU 版本（建议使用 CUDA）

• GPU：NVIDIA 3090 及以上（更高算力可加速训练）

📌 1. 克隆 MiniMind 仓库

git clone https://github.com/jingyaogong/minimind.git 
cd minimind

📌 2. 安装依赖

pip install -r requirements.txt

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📊 从零开始训练 LLM

1️⃣ 数据预处理

LLM 训练的第一步是 清洗训练数据。MiniMind 提供了自动数据处理工具，可以对数据集进行去重、分词等操作：

python preprocess.py --config configs/data_config.json

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2️⃣ 预训练（Pretrain）

在处理好的数据集上，使用 Transformer 结构进行预训练：

python pretrain.py --config configs/pretrain_config.json

⏳ 训练时长：单卡 3090 约 2 小时完成基础模型训练。

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3️⃣ 监督微调（SFT）

为了让模型更符合人类指令需求，我们使用 监督微调（Supervised Fine-tuning, SFT） 方法优化模型：

python sft.py --config configs/sft_config.json

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4️⃣ LoRA 低秩适配微调

LoRA（Low-Rank Adaptation）是一种高效微调技术，可以 在不改变原模型参数的情况下，添加适配层，极大降低计算开销。MiniMind 内置了 LoRA 支持，执行如下命令进行训练

python lora_finetune.py --config configs/lora_config.json

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5️⃣ 直接偏好优化（DPO）

DPO（Direct Preference Optimization）用于 优化 LLM 生成结果，使其更加符合人类偏好。MiniMind 也实现了该功能：

python dpo.py --config configs/dpo_config.json

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🔍 模型评估

训练完成后，可以使用 MiniMind 提供的评估工具测试模型效果：

python evaluate.py --config configs/eval_config.json

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🎯 结语

通过 MiniMind，你可以 在个人 GPU 设备上从零训练 LLM，掌握完整的 预训练 + 微调 流程，甚至可以训练自己的专属大语言模型！

💬 你觉得 MiniMind 适合哪些场景？欢迎在评论区讨论！

📌 MiniMind GitHub 地址：https://github.com/jingyaogong/minimind