用 LLama-Factory 訓練和微調 LLama3,打造你的專屬 AI 模型!
文章目錄
- 用 LLama-Factory 訓練和微調 LLama3,打造你的專屬 AI 模型!
- 什麽是模型微調?
- 爲什麽使用 LLama-Factory?
- LLAMABOARD:LLAMAFACTORY 的統一界面
- 使用 Paperspace 微調 LLama 3
- 結論
- 參考資料
在這篇文章中,我們将了解如何使用 Llama Index 微調 Llama3。更棒的是,你隻需幾個簡單的步驟和幾行代碼就可以實現這一點。
在低成本雲 GPU 上構建和擴展 AI 模型。
本文将探索于 2024 年 3 月 21 日發布的 Llama Factory,并了解如何微調 Llama 3。爲了我們的任務,我們将使用 NVIDIA A4000 GPU,這被認爲是最強大的單槽 GPU 之一,能夠無縫集成到各種工作站設置中。
利用 NVIDIA Ampere 架構,RTX A4000 集成了 48 個第二代 RT 核心,192 個第三代 Tensor 核心和 6144 個 CUDA 核心及配備有 ECC 的 16GB 圖形内存;确保創新項目的計算精度和可靠性。
直到最近,微調大語言模型還是一個複雜的任務,主要由機器學習和 AI 專家處理。然而,随着人工智能領域的不斷發展,這一觀念正在迅速改變。新工具如 Llama Factory 正在出現,使得微調過程更加便捷和高效。此外,現在還可以使用 DPO、ORPO、PPO 和 SFT 等技術進行微調和模型優化。此外,你現在可以高效地訓練和微調 Llama、Mistral、Falcon 等模型。
什麽是模型微調?
微調模型涉及調整預訓練或基礎模型的參數,使其能夠用于特定任務或數據集,從而提升其性能和準确性。這個過程包括爲模型提供新的數據,并修改其權重、偏差和某些參數以最小化損失和成本。通過這樣做,這個新模型可以在任何新任務或數據集上表現良好,而無需從頭開始,從而節省時間和資源。
通常,當一個新的大型語言模型(LLM)創建時,它會在一個大型文本數據語料庫上進行訓練,其中可能包含潛在有害或不良内容。在預訓練或初始訓練階段之後,模型會被微調加入安全措施,确保其避免生成有害或不良的響應。然而,這種方法并非完美無缺。盡管如此,微調的概念解決了适應特定需求的要求。
爲什麽使用 LLama-Factory?
引入 Llama Factory,這是一款能夠高效且經濟地微調 100 多個模型的工具。Llama Factory 簡化了模型微調的過程,使其變得易于訪問和用戶友好。它還提供了 Hiyouga 的 Hugging Face Space,可以用來微調模型。
LLama Board(Huggingface Space)
這個空間還支持 Lora 和 GaLore 配置以減少 GPU 使用。通過一個簡單的滑動條,用戶可以輕松更改諸如 drop-out、epoch、批量大小等參數。有多種數據集選項可供選擇來微調你的模型。如本文所述,Llama Factory 支持衆多模型,包括不同版本的 Llama、Mistral 和 Falcon。它還支持先進的算法如 galore、badm 和 Lora,提供了各種功能如閃存注意力、位置編碼和縮放。
此外,你可以集成監控工具如 TensorBoard、VanDB 和 MLflow。爲了更快的推理,你可以利用 Gradio 和 CLI。總之,Llama Factory 提供了一套多樣化的選項來提升模型性能并簡化微調過程。
LLAMABOARD:LLAMAFACTORY 的統一界面
LLAMABOARD 是一個用戶友好的工具,幫助人們無需編程知識就能調整和改進語言模型(LLM)的性能。它像一個儀表闆一樣,可以輕松自定義語言模型的學習和信息處理方式。
以下是一些關鍵特性:
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簡單定制:你可以在網頁上調整設置來改變模型的學習方式。默認設置适用于大多數情況。而且,你還可以在開始之前查看數據在模型中的表現。
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進度監控:在模型學習過程中,你可以看到更新和圖表,這些圖表顯示了模型的表現。這将幫助你了解模型是否在改進。
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靈活測試:你可以通過與已知答案對比或直接與模型交互來檢查模型對文本的理解能力。這可以幫助你看清模型在語言理解方面的提升。
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多語言支持:LLAMABOARD 支持英文、俄文和中文,這使得它對不同語言的用戶都很有用。未來還可以增加更多語言的支持。
使用 Paperspace 微調 LLama 3
讓我們登錄平台,選擇你喜歡的 GPU,并啓動筆記本。你也可以點擊文章中的鏈接來幫助你啓動筆記本。
- 我們将先克隆代碼庫并安裝所需庫,
!git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git %cd LLaMA-Factory %ls
- 接下來,我們将安裝 unsloth,它可以幫助我們有效地微調模型。另外,我們還将安裝 xformers 和 bitsandbytes。
# 安裝所需軟件包 !pip install "unsloth[colab-new] @ git+https://github.com/unslothai/unsloth.git" !pip install --no-deps xformers==0.0.25 !pip install .[bitsandbytes] !pip install 'urllib3
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