作者：汪玉珠｜算法架构师
标签：大模型训练、数据集构建、GRPO、自监督聚类、指令调度系统、Qwen、LLaMA3
🧭 背景与挑战
随着 Qwen、LLaMA3 等开源大模型不断进化，行业逐渐从“能跑通”迈向“如何高效训练与部署”的阶段。而在这条路径上，数据始终是关键的基础。
我们面临的问题包括：
- 海量多格式文档（PDF、PPT、DOCX、Excel）如何结构化解析？
- 如何基于业务意图构建标准化指令数据集用于微调和强化学习（RLHF）？
- 如何评估不同任务在**多模型（不同参数量）**下的训练效果？
- 如何在生成任务部署时，动态选择最优模型以兼顾性能与成本？
为此，我们设计并落地了一套**“数据-训练-部署”三位一体的大模型架构系统**，实现了从数据到模型再到推理分发的全链路闭环。
🧱 系统架构概览
（注：图中为示意图，部署文末提供源码与绘图模板）
系统主要包含五大模块：
- 多格式文档解析与结构化抽取
- 基于指令的训练数据构建（SFT + RLHF）
- 多模型微调与GRPO优化
- 自监督聚类 + 多模型评估反馈机制
- 推理阶段的智能调度与成本控制系统
📄 多格式解析：从杂乱无章到结构清晰
我们支持以下格式：
- PDF：文本块识别、段落重建、格式结构（标题/正文）抽取；
- PPT：页级布局解析，文本、图像、图表区域分割；
- DOCX：基于 Word XML 树解析出结构化标题、正文、表格等；
- Excel：Sheet-Cell 分布抽取，支持合并单元格定位。
工具栈：PyMuPDF, python-docx, python-pptx, openpyxl, pdfminer, layoutparser
🎯 指令构建：SFT + RLHF 数据自动生成引擎
通过结构化后的内容，我们支持构建以下类型的指令样本：
| 类型 | 示例任务 |
|---|---|
| 摘要 | 文档摘要、段落归纳 |
| 分类 | 多标签归类、事件识别 |
| 推理 | 原因-结果推导、决策辅助 |
| 改写 | 军事/医疗/金融领域标准语言改写 |
| 排序 | 排序偏好对，用于Reward Model训练 |
我们使用规则+模板+微调模型进行半自动构建，支持迭代式数据增强。
🧠 多模型训练：支持 Qwen2.5 与 LLaMA3 的 SFT/GRPO
我们构建了统一的训练流水线，支持：
- Qwen2.5（7B / 14B / 32B）
- LLaMA3（8B / 30B）
- LoRA / QLoRA 微调方式
- GRPO（General Reward Preference Optimization）替代PPO
GRPO 在我们实验中表现出更快收敛与更高稳定性，尤其适合多模型部署情况下的快速对比。
📊 聚类反馈机制：让每一类任务找到最优模型
我们采用自监督聚类方法（KMeans / Spectral Clustering）将生成任务进行聚类：
- 使用 embedding 模型（如 BGE、text-embedding-3）对任务特征向量化；
- 聚类后在每个类中分别评估模型微调表现（F1、BLEU、RM评分）；
- 将评估结果存入任务-模型-聚类三维索引中，供调度阶段使用。
🚦 智能调度系统：用最小成本选择最优模型
每个生成任务在部署阶段，根据其所属聚类与指标表现：
selected_model = min_cost_best_perf_model(
cluster_id=task_cluster,
metrics=model_perf_index,
constraints={"latency": 500, "cost_limit": 1.5}
)
这样：
- 简单任务由 Qwen7B/8B LLaMA3 处理；
- 高复杂推理类交给 Qwen32B/LLaMA3-30B；
- 整体 GPU 占用大幅下降，输出质量稳定。
💡 系统优势
- 结构全链路：从数据解析 → 指令构建 → 多模型训练 → 应用推理；
- 训练高性价比：通过聚类评估减少冗余训练；
- 部署灵活调度：根据真实任务+指标选择最合适的模型；
- 模块高度解耦：可独立部署每层组件，也便于未来接入LangChain Agent、RAG系统。
🚀 下一步计划
- 加入模型训练反馈回流机制，实现真正的在线自适应；
- 引入知识图谱与外部数据库，增强结构信息整合；
- 结合 Dify / Flowise 实现可视化Agent构建。
📦 源码&架构图提供
📎 即将开源部分工具链与结构图模板（PDF/PPT/Markdown）。
欢迎关注后续更新！如需交流或协作，欢迎通过邮箱/私信联系我。