현지에서 Deepseek을 미세 조정하는 방법

로컬 미세 조정 깊은 클래스 모델은 컴퓨팅 리소스와 전문 지식이 불충분 한 문제에 직면 해 있습니다. 이러한 과제를 해결하기 위해 다음과 같은 전략을 채택 할 수 있습니다. 모델 양자화 : 모델 매개 변수를 저 반영 정수로 변환하여 메모리 발자국을 줄입니다. 더 작은 모델 사용 : 더 쉬운 로컬 미세 조정을 위해 작은 매개 변수가있는 사전 취사 모델을 선택하십시오. 데이터 선택 및 전처리 : 고품질 데이터를 선택하고 모델 효과에 영향을 미치는 데이터 품질이 좋지 않도록 적절한 전처리를 수행하십시오. 배치 교육 : 대규모 데이터 세트의 경우 메모리 오버플로를 피하기 위해 훈련을 위해 배치로 데이터를로드하십시오. GPU 로의 가속도 : 독립 그래픽 카드를 사용하여 교육 프로세스를 가속화하고 교육 시간을 단축하십시오.

딥 스피드 로컬 미세 조정 : 도전과 전략

깊은 현지 미세 튜닝은 쉽지 않습니다. 강력한 컴퓨팅 리소스와 견고한 전문 지식이 필요합니다. 간단히 말해서, 컴퓨터에서 큰 언어 모델을 직접 미세 조정하는 것은 이론적으로 실현 가능하지만 실제로 도전적인 집 오븐에서 소를 구우는 것과 같습니다.

왜 그렇게 어려운가요? DeepSeek와 같은 모델에는 일반적으로 막대한 매개 변수가 있으며 종종 수십억 또는 수십억 개입니다. 이것은 직접 메모리 및 비디오 메모리에 대한 수요가 매우 높습니다. 컴퓨터에 강한 구성이 있더라도 메모리 오버플로 또는 비디오 메모리가 불충분 한 문제에 직면 할 수 있습니다. 나는 한때 꽤 좋은 구성을 가진 데스크탑에서 비교적 작은 모델을 미세 조정하려고했지만 오랫동안 붙어 있었고 마침내 실패했습니다. 이것은 단순히 "오랫동안 기다리는 것"으로 인해 해결할 수 없습니다.

그렇다면 어떤 전략을 시도 할 수 있습니까?

1. 고정밀 부동산 지점 숫자에서 모델 매개 변수를 변환하면 (예 : int8) 메모리 사용량을 크게 줄일 수 있습니다. 많은 딥 러닝 프레임 워크는 양자화 도구를 제공하지만, 양자화는 정확도 손실을 가져 오며 정확도와 효율성을 평가해야한다는 점에 유의해야합니다. 고해상도 이미지를 저해상도로 압축한다고 상상해보십시오. 파일이 더 작지만 세부 사항도 손실됩니다.

2 더 작은 모델을 사용하십시오. 대형 모델만큼 유능하지는 않지만이 모델은 지역 환경에서 미세 조정하기 쉽고 훈련이 더 빠릅니다. 작은 망치로 못을 치는 것처럼 느리지 만 더 유연하고 제어하기 쉽습니다.

3. 데이터 선택 및 전처리. 작업과 관련된 고품질 교육 데이터를 선택하고 합리적인 전처리를 수행해야합니다. 더러운 데이터는 독을 모델에 공급하는 것과 같습니다. 결과 만 악화시킵니다. 데이터를 정리하고 결 측값 및 특이 치를 처리하고 필요한 기능 엔지니어링을 수행해야합니다. 한 번은 데이터 전처리가 제자리에 없었기 때문에 모델이 매우 효과적이었고 마침내 데이터를 다시 수집하고 청소해야한다는 프로젝트를 보았습니다.

4 배치 트레이닝 : 데이터가 크면 배치 트레이닝을 고려할 수 있으며 한 번에 훈련을 위해 메모리에 데이터를로드 할 수 있습니다. 이것은 할부 지불과 비슷하지만 시간이 오래 걸리지 만 자본 체인 (메모리 오버플로)을 피합니다. 5 GPU 가속도를 사용하십시오.

컴퓨터에 이산 그래픽 카드가있는 경우 GPU 가속 교육 프로세스를 최대한 활용하십시오. 오븐에 슈퍼 버너를 추가하는 것과 같습니다. 이는 요리 시간을 크게 줄일 수 있습니다.

마지막으로, DeepSeek와 같은 지역 미세 조정 대형 모델의 성공률은 높지 않으며 실제 상황과 자원에 따라 적절한 전략을 선택해야한다는 것을 강조하고 싶습니다. 대형 모델의 미세 조정을 현지에서 맹목적으로 추구하는 대신, 먼저 자원과 목표를 먼저 평가하고보다 실용적인 접근 방식을 선택하는 것이 좋습니다. 아마도 클라우드 컴퓨팅이 더 적합한 솔루션 일 것입니다. 결국, 일부를 전문가에게 맡기는 것이 좋습니다.

위 내용은 현지에서 Deepseek을 미세 조정하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!