Любой желающий может точно настроить LLMS с помощью LLaMA Factory: Сквозное руководство

• Lama Factory - фреймворк для тонкой настройки больших языковых моделей.  

• Подходит для технических и нетехнических специалистов.  

• Используется для точной настройки моделей на различных наборах данных.  

• Использование Google Colab с GPU для точной настройки модели.  

• Пример с набором данных Docker Natural Language Command.  

• Использование Lama Factory для тонкой настройки модели Mistral.  

• Lama Factory поддерживает более 100 наборов данных и 50 моделей.  

• Поддержка различных техник обучения, включая PPO, DPO, SFTs и другие.  

• Возможность интеграции с Wavyi и GitHub.  

• Пример набора данных Docker Natural Language Command.  

• Инструкция для создания и форматирования данных.  

• Возможность создания вопросов и ответов для различных языков.  

• Клонирование репозитория Lama Factory.  

• Установка зависимостей для работы с Lama Factory.  

• Использование pip для установки требований.  

• Важность понимания основ больших языковых моделей.  

• Использование веб-интерфейса для настройки и обучения модели.  

• Возможность настройки через интерфейс Gradio.  

• Открытие файла Python и изменение значения share на false.  

• Переход в раздел "Данные" и настройка наборов данных.  

• Создание собственных данных с использованием URL-адреса Hugging Face.  

• Определение столбцов и инструкций для данных.  

• Перенос данных из Hugging Face в JSON-файл.  

• Сохранение изменений и закрытие файла.  

• Переход на страницу "Мы" и настройка шаблона приглашения.  

• Изменение шаблона приглашения для LLM.  

• Запуск команды для проверки работы.  

• Запуск команды для настройки модели LLM.  

• Выбор модели LLM и настройка параметров.  

• Настройка квантования модели и сохранение шаблона.  

• Настройка обучения и общения в чате.  

• Обсуждение различных методов обучения и их преимуществ.  

• Подготовка данных и настройка скорости обучения.  

• Уменьшение количества выборок до 10000 для BF16.  

• Настройка эпох и длины отсечения.  

• Увеличение размера пакета до 16.  

• Уменьшение максимальной нормализации градиента до 0.3.  

• Настройка шагов регистрации, сохранения и прогрева.  

• Повышение ранга модели для улучшения производительности.  

• Проверка команды предварительного просмотра.  

• Запуск модели на GPU.  

• Загрузка данных о весах моделей.  

• Начало тренировок по тонкой настройке.  

• Уменьшение потерь после каждого шага.  

• Хорошее обобщение модели.  

• Обновление адаптеров для сохранения и загрузки.  

• Проверка модели в чате.  

• Генерация ответов на вопросы.  

• Экспорт модели с квантованием.  

• Настройка модели для различных размеров.  

• Оценка и предсказание с помощью модели.  

• Настройка чата Mral Seven B заняла менее 30 минут.  

• Видео не приостанавливалось, редактирование не требовалось, ошибки отсутствовали.  

• Чат генерирует правильные ответы.  

• Код будет доступен в репозитории Lava Factory на GitHub.  

• Инструкции по точной настройке доступны в записной книжке.  

• Не полагайтесь на инструменты с низким уровнем кода, пока не наберетесь достаточного опыта.  

• Важно изучить основы, чтобы расти в карьере.  

• Инструменты помогают повысить производительность, но новичкам лучше изучать алгоритмы на практике.  

• Призыв к зрителям нажать на значок "нравится" и оставить комментарии.  

• Возможность связаться с автором через социальные сети.  

• Рекомендация поделиться видео и каналом с друзьями и коллегами.  

• Благодарность за просмотр и прощание до следующего выпуска.