在机器学习领域，大型模型常常需要大量的数据和计算资源来进行训练，而对于个人用户或小规模团队来说，往往很难满足这样的需求。为了解决这个问题，一种常见的做法就是利用已经训练好的大型模型的权重作为初始权重，然后用少量的数据来fine-tune自己的小模型。

拿大模型代码来训练自用小模型，是一种非常有效的方法。这种方法的核心思想是将已经训练好的大型模型的代码和结构应用到自己的小模型上，然后用少量的数据对小模型进行训练。具体的步骤如下：

首先，选择一个适合自己需求的大型模型，并下载其源代码。一般来说，像BERT、GPT等大型预训练模型是比较常用的选择。

接着，将大型模型中与任务无关的部分去掉，只保留与任务相关的部分。这样可以减小模型的规模，提高训练效率。

然后，根据自己的任务需要修改模型的结构和代码。例如，如果是进行文本分类任务，那么需要修改模型的最后一层为全连接层，以适应分类任务的需求。

接下来，将模型的权重初始化为大型模型的权重，然后用少量的数据对模型进行fine-tune。在训练过程中，可以使用各种技巧来优化模型的性能，例如学习率调整、正则化等。

最后，对训练好的小模型进行评估和测试。通过与大型模型性能的对比，可以验证自己的小模型的有效性和泛化能力。

总的来说，通过拿大模型代码来训练自用小模型，可以在资源有限的情况下实现高效的模型训练。这种方法不仅可以节省时间和计算资源，还能够快速地搭建出适合自己任务需求的模型，为各种应用场景提供了更多可能性。