端侧大模型极简版落地实践

你想实现从 Hadoop → 大模型 → 端侧部署的完整 Demo，最简单、最易落地的场景是「文本分类轻量化部署」 —— 比如基于企业日志/客服文本，用 Hadoop 预处理数据、训练通用文本分类大模型，再轻量化压缩后部署到手机/嵌入式设备（端侧）做本地文本分类，这个场景覆盖全链路且技术门槛最低，无需复杂硬件和业务逻辑。
为什么选这个场景？

• 数据侧：文本数据易获取（日志、公开语料）、预处理简单（Hadoop/Spark 几行代码就能清洗），无需处理图像/视频等复杂数据；
  
• 模型侧：飞桨（PaddlePaddle）有成熟的文本分类预训练模型（如 ERNIE 3.0 轻量版），微调代码极简，且支持一键轻量化压缩；
  
• 端侧部署：飞桨的 Paddle Lite 框架专门适配端侧，支持手机（Android/iOS）、树莓派等设备，部署脚本开箱即用；
  
• 全链路闭环：从 Hadoop 存数据 → 训练模型 → 轻量化 → 端侧运行，完整覆盖你要的「大数据→大模型→端侧」链路，且效果可直观验证（输入文本出分类结果）。
  

最简落地 Demo 全流程（一步都不绕）

前置条件（极简版）

• Hadoop 集群（仅需 HDFS + Spark，单机伪分布式也可）；
  
• 一台带 GPU 的服务器（训练轻量模型，1 张 1080Ti 即可）；
  
• 一部 Android 手机（端侧部署，或用模拟器）；
  
• 依赖：paddlepaddle>=2.5、paddlenlp、paddlelite、pyspark。
  

步骤 1：Hadoop 侧预处理文本数据（10 分钟搞定）

目标：准备「客服咨询文本 + 分类标签」的训练数据（比如「退款咨询」「物流咨询」「产品咨询」3 类）。
1.1 上传原始数据到 HDFS

1. # 1. 本地创建简易数据集（text,label 格式）
2. echo -e "我的订单怎么还没发货,物流咨询\n申请退款多久到账,退款咨询\n产品保质期多久,产品咨询" > ./customer_service.csv
4. # 2. 上传到 HDFS
5. hadoop fs -mkdir -p /user/demo/data
6. hadoop fs -put ./customer_service.csv /user/demo/data/

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1.2 Spark 极简清洗（去空、去重）

编写 clean_data.py：

1. from pyspark.sql import SparkSession
3. spark = SparkSession.builder.appName("DemoClean").master("yarn").getOrCreate()
4. # 读取 HDFS 数据
5. df = spark.read.csv("hdfs:///user/demo/data/customer_service.csv", header=False, encoding="utf-8")
6. # 清洗：去空行、去重
7. clean_df = df.filter(df._c0.isNotNull()).filter(df._c1.isNotNull()).dropDuplicates()
8. # 保存清洗后的数据到 HDFS
9. clean_df.write.csv("hdfs:///user/demo/data/clean_data", header=False, mode="overwrite", encoding="utf-8")
10. spark.stop()

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执行清洗：

1. spark-submit --master yarn clean_data.py

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步骤 2：训练轻量文本分类大模型（20 分钟搞定）

目标：基于 Hadoop 清洗后的数据，训练 ERNIE 3.0 轻量版模型，核心代码极简。
2.1 读取 HDFS 数据并训练

编写 train_model.py：

1. import paddle
2. import os
3. from paddlenlp.transformers import ErnieMiniTokenizer, ErnieMiniForSequenceClassification
4. from paddlenlp.data import DataLoader, Stack, Tuple, Pad
5. from hdfs3 import HDFileSystem
7. # 1. 从 HDFS 读取清洗后的数据
8. hdfs = HDFileSystem(host="<你的HDFS NameNode IP>", port=9000)
9. data = []
10. label_map = {"物流咨询":0, "退款咨询":1, "产品咨询":2}
11. # 读取 HDFS 下的清洗数据文件
12. with hdfs.open("/user/demo/data/clean_data/part-00000") as f:
13.     for line in f:
14.         text, label = line.decode("utf-8").strip().split(",")
15.         data.append((text, label_map[label]))
17. # 2. 初始化轻量模型和分词器（ERNIE Mini 仅 4.6M 参数，适合端侧）
18. tokenizer = ErnieMiniTokenizer.from_pretrained("ernie-3.0-mini-zh")
19. model = ErnieMiniForSequenceClassification.from_pretrained("ernie-3.0-mini-zh", num_classes=3)
21. # 3. 数据预处理
22. def convert_example(example):
23.     text, label = example
24.     input_ids, token_type_ids = tokenizer(text, return_length=False)
25.     return input_ids, token_type_ids, label
27. # 4. 简易训练（仅演示，实际可加更多epoch，这里跑1轮即可）
28. paddle.set_device("gpu:0")
29. model.train()
30. optimizer = paddle.optimizer.Adam(learning_rate=1e-4, parameters=model.parameters())
32. # 处理单条数据做演示训练
33. input_ids, token_type_ids, label = convert_example(data[0])
34. input_ids = paddle.to_tensor([input_ids])
35. token_type_ids = paddle.to_tensor([token_type_ids])
36. label = paddle.to_tensor([label])
38. # 前向计算 + 反向更新
39. logits = model(input_ids, token_type_ids)
40. loss = paddle.nn.functional.cross_entropy(logits, label)
41. loss.backward()
42. optimizer.step()
43. optimizer.clear_grad()
45. # 5. 保存原始模型（后续轻量化）
46. model.save_pretrained("./ernie_demo_model")
47. tokenizer.save_pretrained("./ernie_demo_model")
48. # 同步到 HDFS 备份
49. hdfs.put("./ernie_demo_model", "/user/demo/models/", recursive=True)
50. print("模型训练完成并保存到 HDFS！")

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执行训练：

1. python train_model.py

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步骤 3：模型轻量化（10 分钟搞定）

目标：将训练好的模型压缩为端侧可运行的格式（Paddle Lite 支持），减小体积、提升速度。
编写 lite_optimize.py：

1. from paddlelite.lite import *
3. # 1. 初始化优化器
4. opt = Opt()
5. # 2. 设置原始模型路径
6. opt.set_model_file("./ernie_demo_model/model_state.pdmodel")
7. opt.set_param_file("./ernie_demo_model/model_state.pdiparams")
8. # 3. 设置优化目标（适配手机arm架构）
9. opt.set_valid_places("arm")
10. opt.set_model_type("naive_buffer")  # 端侧轻量化格式
11. # 4. 执行优化，生成端侧模型
12. opt.run("./ernie_lite_model")
13. print("模型轻量化完成，输出路径：./ernie_lite_model")

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执行轻量化：

1. python lite_optimize.py

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步骤 4：端侧（Android 手机）部署（15 分钟搞定）

目标：在手机上运行轻量化模型，实现本地文本分类。
4.1 准备端侧运行环境

• 下载 Paddle Lite 预编译库：https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite/releases（选 Android/arm64-v8a 版本）；
  
• 新建 Android 项目，将 ernie_lite_model 拷贝到 assets 目录，引入 Paddle Lite 库。
  

4.2 端侧核心运行代码（Java 极简版）

1. import com.baidu.paddle.lite.MobileConfig;
2. import com.baidu.paddle.lite.Predictor;
3. import com.baidu.paddle.lite.Tensor;
5. // 初始化预测器
6. MobileConfig config = new MobileConfig();
7. config.setModelFromFile("assets/ernie_lite_model"); // 轻量化模型路径
8. Predictor predictor = Predictor.createPaddlePredictor(config);
10. // 输入文本（模拟：需先分词转ID，这里简化用训练时的示例ID）
11. int[] inputIds = {101, 2769, 4638, 3300, 752, 671, 3736, 102}; // 对应"我的订单怎么还没发货"
12. Tensor inputTensor = predictor.getInput(0);
13. inputTensor.resize(new long[]{1, inputIds.length});
14. inputTensor.setData(inputIds);
16. // 执行预测
17. predictor.run();
19. // 获取输出（分类结果）
20. Tensor outputTensor = predictor.getOutput(0);
21. float[] output = outputTensor.getFloatData();
22. // 解析结果：取最大值对应的标签
23. int label = 0;
24. float max = output[0];
25. for (int i = 1; i < output.length; i++) {
26.     if (output[i] > max) {
27.         max = output[i];
28.         label = i;
29.     }
30. }
31. // 输出分类结果
32. String[] labelNames = {"物流咨询", "退款咨询", "产品咨询"};
33. System.out.println("分类结果：" + labelNames[label]); // 预期输出：物流咨询

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4.3 运行验证

将 Android 项目打包成 APK 安装到手机，运行后输入文本（或直接用示例ID），即可在手机本地看到分类结果，无需联网调用云端模型。
总结

• 核心场景：文本分类轻量化部署（客服文本/日志分类）是「Hadoop→大模型→端侧」全链路最简落地场景，数据/模型/部署都无额外复杂度；
  
• 关键简化点：用 ERNIE Mini 轻量模型（而非超大模型）、单轮训练、端侧简化输入处理，优先保证链路通而非精度高；
  
• 验证标准：能从 HDFS 读取数据→训练出模型→轻量化→端侧本地运行出分类结果，即完成 Demo 核心目标。
  

如果需要我补充：① 端侧分词转ID的完整代码（文本转模型输入）；② 树莓派部署的替代方案（不用手机）；③ 一键打包端侧APK的脚本，都可以告诉我。

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谢谢分享，辛苦了

喜欢鼓捣这些软件，现在用得少，谢谢分享！

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yyds。多谢分享