SmolLM 系统架构设计
1. 系统架构图
2. 数据流图
3. 模块依赖关系
3.1 核心依赖
- Python 3.11
- PyTorch
- Transformers
- TRL (Transformer Reinforcement Learning)
- Datasets
- Huggingface Hub
3.2 模块间依赖
指令微调模块
- 依赖基础模型
- 依赖数据处理工具
- 依赖评估系统
偏好对齐模块
- 依赖指令微调模块
- 依赖人类反馈数据
- 依赖评估系统
参数高效微调
- 依赖基础训练模块
- 依赖优化器
- 依赖资源监控
4. 组件交互
4.1 训练流程
4.2 推理流程
5. 性能考虑
5.1 计算资源优化
- 使用梯度检查点
- 混合精度训练
- 模型量化
5.2 内存管理
- 批次大小动态调整
- 梯度累积
- 内存碎片整理
5.3 并行处理
- 数据并行
- 模型并行
- 流水线并行
6. 扩展性设计
6.1 模块扩展
- 插件式架构
- 标准化接口
- 配置驱动
6.2 新功能集成
- 版本控制
- 向后兼容
- 渐进式更新
7. 安全性考虑
7.1 数据安全
- 输入验证
- 数据加密
- 访问控制
7.2 模型安全
- 参数保护
- 推理限制
- 审计日志
8. 监控与维护
8.1 性能监控
- 资源使用率
- 响应时间
- 错误率
8.2 健康检查
- 心跳检测
- 故障恢复
- 备份策略
9. 部署架构
9.1 开发环境
9.2 生产环境
10. 未来扩展
10.1 计划功能
- 分布式训练支持
- 自动化模型选择
- 高级可视化工具
10.2 技术债务
- 代码重构计划
- 性能优化目标
- 文档更新计划