微调大语言模型怎么做？低成本高效定制AI模型的完整教程

为什么微调大模型需要代理IP？

当你准备微调一个大语言模型时，第一步通常是收集高质量的训练数据。这个过程往往需要从各种公开的网页、论坛或信息平台获取文本资料。如果你直接用自己的服务器IP地址进行大规模、高频次的访问和抓取，极有可能触发目标网站的防御机制，导致IP被限制或封禁。一旦IP被封，不仅数据收集工作会立即中断，还可能影响服务器上其他正在运行的服务。

使用代理IP服务，如ipipgo，可以将你的请求分散到大量不同的IP地址上。这样一来，每个IP的访问频率都维持在正常人类用户的水平之下，有效避免了被目标网站识别为爬虫程序的风险。这对于需要长期、稳定获取数据的微调项目来说，是保障任务连续性的关键。

如何选择适合微调任务的代理IP？

并非所有代理IP都适合数据采集任务。你需要根据微调项目的具体需求来选择。主要考虑以下两个维度：

1. 匿名性级别： 高匿名代理能够完全隐藏你的真实IP，并且不会向目标服务器透露正在使用代理，这是数据采集的首选。

2. le type et la stabilité de l'IP :

• Agents résidentiels dynamiques : IP地址会定期更换，非常适合大规模、分散式的数据抓取，能极大降低被封的风险。ipipgo的动态住宅代理拥有超过9000万IP资源，覆盖220多个国家和地区，可以按流量计费，成本可控。
• Agents résidentiels statiques : IP地址在较长时间内固定不变。如果你的微调任务需要维持与某个网站的会话状态（例如需要登录后才能抓取数据），静态代理是更好的选择。ipipgo的静态住宅代理纯净度高，99.9%的可用性保证了任务的稳定运行。

实战：搭建低成本数据采集环境

下面我们以一个简单的Python脚本为例，展示如何配置代理IP来抓取网页数据，为微调准备语料。

确保安装了demandesBibliothèque :

pip install requests

然后，使用ipipgo的代理服务（这里以HTTP代理为例）：

import requests

 配置ipipgo代理信息（请替换为你的实际代理服务器地址、端口和认证信息）
proxy_host = 'gateway.ipipgo.com'
proxy_port = '端口号'
proxy_username = '你的用户名'
proxy_password = '你的密码'

proxies = {
    'http': f'http://{proxy_username}:{proxy_password}@{proxy_host}:{proxy_port}',
    'https': f'http://{proxy_username}:{proxy_password}@{proxy_host}:{proxy_port}'
}

 目标网址
url = 'https://目标数据网站.com/data'

try:
     发送带代理的请求
    response = requests.get(url, proxies=proxies, timeout=30)
     检查请求是否成功
    if response.status_code == 200:
        data = response.text
         这里进行数据解析和保存...
        print("数据抓取成功！")
    else:
        print(f"请求失败，状态码: {response.status_code}")
except requests.exceptions.RequestException as e:
    print(f"抓取过程中出现错误: {e}")

Principaux enseignements :

• 在代码中，务必将代理服务器的地址、端口和认证信息替换成你在ipipgo后台获取的真实信息。
• 设置合理的超时时间（如timeout=30），避免因网络延迟导致程序长时间等待。
• 在实际项目中，你需要编写解析HTML的代码来提取纯文本，并妥善保存为训练数据格式（如JSONL）。

微调流程与代理IP的协同

将代理IP集成到你的整个微调工作流中，可以参照以下步骤：

1. 数据源规划： 明确你的模型需要学习哪方面的知识，据此列出需要采集数据的网站清单。
2. 代理IP配置： 根据网站的反爬虫强度和数据量，选择ipipgo的动态或静态住宅代理，并在采集脚本中完成配置。
3. Acquisition distribuée : 如果数据量巨大，可以考虑使用多台服务器或线程，每个进程使用不同的代理IP通道，并行采集以提升效率。
4. 数据清洗与去重： 采集到的原始数据通常包含噪音，需要进行清洗、格式化和去重，确保微调数据的质量。
5. 模型训练： 使用清洗后的数据，在GPU服务器上进行模型微调。代理IP的任务已经完成。
6. 测试与验证： 使用测试集评估微调后模型的性能。

Foire aux questions QA

Q1: 我只需要微调一个很小的模型，数据量不大，还有必要用代理IP吗？

A. 即使数据量小，也建议使用。因为IP被封的风险与访问频率和模式有关，与总量关系不大。一次不经意的快速连续请求就可能触发风控。使用代理IP，特别是ipipgo这种优质服务，相当于为你的数据采集工作上了一道保险，成本并不高，却能避免整个项目因IP问题而停滞。

Q2: 使用代理IP会不会显著降低数据采集速度？

A. 速度主要取决于代理IP服务的质量。低质量的代理确实可能不稳定且延迟高。但像ipipgo这样的服务，提供的是高质量的真实住宅IP，网络线路优化良好，延迟很低。对于微调项目的数据采集来说，其速度完全可以接受，稳定性远胜于因IP被封导致的工作中断。

Q3: 我应该选择动态住宅代理还是静态住宅代理？

A. 这取决于你的任务特性：

• optionipipgo Proxy résidentiel dynamique：如果你的任务是广撒网式地从大量不同网站抓取公开信息，不需要维持会话。
• optionipipgo static residential proxy：如果你需要从一个特定网站持续抓取数据，并且该网站需要登录或具有复杂的反爬机制，固定IP更能模拟正常用户行为。

如果不确定，可以从动态代理开始，它更适合大多数数据采集场景。

Q4: 除了数据采集，微调过程中还有其他环节能用上代理IP吗？

A. 主要应用就是在数据采集阶段。如果你的微调任务涉及调用外部API（例如某些评估API）来测试模型输出，而这些API有调用次数或频率限制，同样可以使用代理IP池来分散请求，避免限流。