摘要：随着AI大模型的发展，深度学习作为基础技术之一，在推动AI大模型的进步中扮演了至关重要的角色。深度学习框架是一种高级接口，目的是为了简化和加速机器学习模型的开发过程，包括但不限于神经网络的设计、训练及部署。它通过提供一套完整的工具集，使得研究人员和工程师可以更加专注于算法优化与模型结构设计，而无需深陷于底层计算细节。深度学习框架的意义在于其为AI研究和应用提供了坚实的技术支撑，降低了深度学习的入门门槛，并促进了技术的普及和发展。
这篇文章简明扼要地介绍了深度学习框架的概念、意义及其在Linux系统中的安装和初步使用方法，适合希望快速了解该领域的读者参考。详细内容请参考下文。
一、准备AI大模型环境
1.登录Linux系统
2.查看Ollama运行情况
3.运行DeepSeek大模型
二、深度学习框架
1.深度学习框架的定义
说明：深度学习框架乃是一种可提供构建、训练以及部署深度学习模型的环境，其对计算资源进行了优化，并且支持大规模的数据处理。
2. 深度学习框架的意义
说明：深度学习框架通过提供简化模型开发与训练的高级接口和工具，极大地降低了技术门槛，加速了人工智能应用的开发进程。
3. 怎么使用深度学习框架
说明：首先需要选定一个合适的深度学习框架，比如PyTorch，然后再定义模型结构、设置损失函数和优化算法，最后是训练模型并优化改进。
三、Linux系统安装PyTorch
说明：于 Linux 系统中安装 PyTorch 能够通过若干种相异的方式予以施行，其中最为常见的当属运用 pip 来安装 PyTorch 。
1. 准备安装环境
说明：需要确保Linux系统已经安装了Python和pip。
2. 安装PyTorch
说明：本文主要介绍的是安装支持CUDA 11.7的PyTorch版本。
执行指令# pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
3. 验证PyTorch
说明：可以在Python环境中验证PyTorch的安装是否正常。
备注：通过上述命令可查到已经安装了PyTorch的2.6.0版本。
四、编写一个简单的PyTorch实例
1.编写脚本文件
执行指令# vim mytorch.py编写脚本文件mytorch.py
备注：上述实例中的代码首先定义了一个名为SimpleMLP的简单神经网络类，该网络包含两层线性变换，并在第一层后应用ReLU激活函数。然后，我们实例化了这个网络，定义了损失函数（均方误差损失）和优化算法（随机梯度下降）。通过生成一些随机输入数据和目标值，最后循环进行了500次迭代训练过程，在每50次迭代后打印当前的损失值，以便观察模型训练的效果。
2.运行脚本文件
执行指令# python3 mytorch.py运行脚本文件mytorch.py
备注：上述例子使用PyTorch创建一个多层感知机（Multilayer Perceptron, MLP）的神经网络模型，并用随机生成的数据进行训练。