САМЫЙ ПРОСТОЙ СПОСОБ ДОКРУТИТЬ LLM И ИСПОЛЬЗОВАТЬ ЕГО С OLLAMA

#Инструменты ИИ
2025-09-01 18:3311 минут

Введение в содержание

Этот видеотренинг проводит зрителей через процесс дообучения большой языковой модели (LLM) локально с использованием UNS Sloth и Llama 3. Он подчеркивает важность выбора правильного набора данных, вводит в синтетический набор текстов к SQL и объясняет, как настроить необходимую среду на компьютере с GPU Nvidia или через Google Colab. Ведущий охватывает инструменты и библиотеки, необходимые для настройки, и демонстрирует, как форматировать запросы для генерации SQL-кода из модели. Зрители узнают о процессе контролируемого дообучения, включая установку параметров и использование адаптеров для оптимизации обучения без необходимости повторного обучения всей модели. Наконец, в видео показано, как запустить модель локально с помощью Olama и предоставляются дополнительные ресурсы для дальнейшего обучения.

Ключевая информация

  • В видео обсуждается дообучение крупной языковой модели (LLM) и её запуск на вашем компьютере.
  • Подчёркивается важность выбора правильного набора данных, так как это может позволить меньшим моделям превзойти более крупные.
  • Учебник включает в себя создание небольшого, быстрого LLM, который генерирует SQL-данные на основе синтетического текстового набора данных.
  • Ведущий использует GPU Nvidia 4090 и Ubuntu для настройки, но упоминает, что Google Colab также можно использовать для тех, у кого нет GPU.
  • Подчёркивается установка зависимостей и инструментов, таких как UNS Sloth, для эффективного тонкого настройки.
  • Настройка включает в себя конфигурацию окружения с Anaconda, Cuda 12.1 и Python 3.10.
  • Параметры для учебного модуля включают ключевые настройки для этапов обучения и генерации семян.
  • Дополнительные шаги включают в себя преобразование обученной модели для локального использования с Olama и создание конфигурационных файлов модели.
  • Окончательная модель позволяет локальное использование генератора SQL на основе запросов пользователя, интегрируясь с совместимым API OpenAI.

Анализ временной шкалы

Ключевые слова содержания

Тонкая настройка языковой модели

Видео объясняет, как дообучить большую языковую модель и запустить её локально на вашем компьютере.

Важность набора данных

Он подчеркивает важность нахождения правильного набора данных для обучения небольшой языковой модели, которая может outperform более крупные модели.

Синтетический текст в SQL

Докладчик упоминает использование набора данных под названием 'synthetic text to SQL', который содержит более 105 000 записей для генерации SQL-данных.

Nvidia 4090 GPU

Учебник использует графический процессор Nvidia 4090 и операционную систему Ubuntu для процесса обучения, предлагая альтернативы, такие как Google Colab, для тех, у кого нет графического процессора.

ЮНП Лень.

UNS Sloth представлен как инструмент, который позволяет эффективно настраивать модели с открытым исходным кодом с уменьшенным использованием памяти.

Лама 3

Учебник использует Llama 3, коммерческую и исследовательскую языковую модель, известную своей высокой производительностью, для обучения модели.

CUDA и Python

Докладчик упоминает использование CUDA 12.1 и Python 3.10 для проекта, а также Anaconda и другие зависимости, необходимые для настройки.

Jupyter Notebook

Как только установка завершена, пользователи направляются к запуску своих Jupyter-ноутбуков, чтобы проверить установленные требования.

Настройка тренера

Процесс включает в себя использование тренера дообучения от Hugging Face, с параметрами, объясненными в отдельных видео.

Конфигурация модели

В конце спикер направляет зрителей по тому, как настроить файл модели для генерации SQL-запросов на основе пользовательского ввода.

Использование Olama

Учебник заканчивается инструкциями по использованию Olama для запуска локально развернутых моделей и призывает зрителей ознакомиться с дополнительными ресурсами.

Связанные вопросы и ответы

Какова цель дообучения большой языковой модели?

Тонкая настройка крупной языковой модели позволяет ей адаптироваться к конкретным задачам или областям, улучшая её производительность на соответствующих данных.

Могу ли я запустить дообученную модель на своем локальном компьютере?

Да, вы можете запустить точно настроенную модель на своем локальном компьютере, при условии, что он соответствует аппаратным и программным требованиям.

Какие аппаратные требования для дообучения моделей?

Для дообучения рекомендуется использовать мощный графический процессор, такой как Nvidia 4090, но вы также можете использовать облачные сервисы, такие как Google Colab, для менее мощных систем.

Каково значение выбора правильного набора данных?

Выбор правильного набора данных имеет решающее значение, поскольку он может повысить способность модели хорошо справляться с конкретными задачами, иногда даже превосходя более крупные модели.

Какое программное обеспечение мне нужно для запуска процесса дообучения?

Вам понадобится совместимая операционная система (например, Ubuntu), Anaconda, Python и любые специфические библиотеки, необходимые для вашего проекта.

UNS Sloth is a method used in machine learning that assists in the fine-tuning of models. UNS Sloth помогает в тонкой настройке моделей в машинном обучении. It allows for more efficient training by optimizing how models learn from data. Он обеспечивает более эффективное обучение за счет оптимизации процесса, с помощью которого модели учатся на данных. By using UNS Sloth, practitioners can adjust model parameters to improve performance. Используя UNS Sloth, специалисты могут настраивать параметры модели для повышения производительности. This method can be particularly useful in scenarios with limited data. Этот метод особенно полезен в ситуациях с ограниченным объемом данных.

UNS Sloth — это инструмент, который позволяет вам эффективно настраивать несколько моделей с открытым исходным кодом, значительно снижая использование памяти.

Использование 4-битного представления имеет свои преимущества. Firstly, it allows for a compact representation of small numbers. Во-первых, это позволяет компактно представлять небольшие числа. With only 4 bits, we can represent values ranging from 0 to 15. С помощью всего 4 бит мы можем представлять значения от 0 до 15. This is particularly useful in applications where memory space is limited. Это особенно полезно в приложениях, где пространство памяти ограничено. Secondly, 4-bit representation can simplify certain computations. Во-вторых, 4-битное представление может упрощать некоторые вычисления. Operations on smaller bit representations tend to be faster and require less processing power. Операции с меньшими битовыми представлениями, как правило, быстрее и требуют меньшей вычислительной мощности. Additionally, using 4 bits can enhance the efficiency of data transmission. Кроме того, использование 4 бит может повысить эффективность передачи данных. Fewer bits mean less data to send, which can decrease transmission time and costs. Меньшее количество бит означает меньше данных для передачи, что может сократить время и затраты на передачу. Lastly, in specific applications like digital displays or encoders, a 4-bit representation is often adequate. Наконец, в специфических приложениях, таких как цифровые дисплеи или энкодеры, 4-битное представление часто бывает достаточным. Overall, 4-bit representation strikes a balance between simplicity and functionality. В целом, 4-битное представление находит баланс между простотой и функциональностью.

Использование 4-битного представления снижает использование памяти, при этом сохраняя производительность благодаря использованию меньшего количества бит, чем типичные 16 или 32 бита.

Роль модели PFT заключается в следующем.

Модель PFT, которая включает адаптеры Laura, помогает в тонкой настройке, минимизируя количество параметров, которые необходимо обновить.

Как мне запустить свою дообученную модель локально?

После настройки вашей среды и создания необходимого файла конфигурации модели, вы можете запустить модель, используя командные инструкции в вашем терминале.

Что мне делать, если я хочу генерировать SQL-запросы с помощью своей модели?

Вам необходимо настроить вашу модель для распознавания формата SQL и предоставления соответствующих подсказок для генерации SQL-запросов на основе входных данных пользователя.

Больше рекомендаций видео

Поделиться на: