Monsterapi로 대형 언어 모델을 미세 조정하는 방법

Monsterapi와 함께 미세 조정 된 LLM의 힘을 활용 : 포괄적 인 가이드

가상 어시스턴트가 귀하의 요구를 완벽하게 이해하고 기대한다고 상상해보십시오. LLMS (Lange Models)의 발전 덕분에 이것은 현실이되고 있습니다. 그러나 이러한 수준의 개인화를 달성하려면 특정 작업에 대한 일반 목적 모델을 정제하는 과정 인 미세 조정이 필요합니다. Monsterapi는 이것을 단순화하여 미세 조정 및 평가를 효율적이고 액세스 할 수있게합니다. 이 안내서는 Monsterapi가 LLM을 개선하고 평가하여 고유 한 요구에 맞는 강력한 도구로 변환하는 방법을 보여줍니다.

주요 학습 목표 :

• Monsterapi 플랫폼을 사용하여 완전한 미세 조정 및 평가 워크 플로를 마스터하십시오.
• LLM 출력의 정확성과 일관성을 보장하는 데 평가의 중요한 역할을 이해하십시오.
• Monsterapi의 개발자 친화적 인 미세 조정 및 평가 API에 대한 실제 경험을 얻으십시오.

목차 :

• 큰 언어 모델의 진화
• LLM 미세 조정 이해
• LLM 평가의 중요성
• Monsterapi를 사용한 LLMS 미세 조정 및 평가에 대한 단계별 안내서
• 자주 묻는 질문

큰 언어 모델의 진화 :

최근 몇 년 동안 자연어 처리 분야에서 LLM의 현저한 진전이 목격되었습니다. 수많은 오픈 소스 및 폐쇄 소스 모델이 제공되어 연구원과 개발자가 AI의 경계를 추진할 수 있도록 강화합니다. 이러한 모델은 일반적인 작업에서 탁월하지만 특정 응용 프로그램에 대한 피크 정확도와 개인화를 달성하려면 미세 조정이 필요합니다.

미세 조정은 사전 훈련 된 모델을 사용자 정의 데이터 세트를 사용하여 도메인 별 작업에 적응시킵니다. 이 프로세스에는 전용 데이터 세트, 모델 교육 및 궁극적으로 배포가 필요합니다. 결정적으로, 다양한 관련 작업에서 모델의 효과를 측정하려면 철저한 평가가 필요합니다. Monsterapi의 llm_eval 엔진은 개발자와 비즈니스에 대한 미세 조정 및 평가를 단순화합니다. 그 혜택은 다음과 같습니다.

• 자동화 된 GPU 환경 구성.
• 최적의 배치 크기를위한 최적화 된 메모리 사용.
• 특정 비즈니스 요구에 대한 사용자 정의 가능한 모델 구성.
• WANDB (Weights & Biases)와 통합을 추적하는 모델 실험 (WANDB).
• 벤치마킹 모델 성능을위한 통합 평가 엔진.

LLM 미세 조정 이해 :

미세 조정은 사용자 정의 데이터 세트에서 교육하여 미리 훈련 된 LLM을 특정 작업에 맞게 재단합니다. 이 프로세스는 미리 훈련 된 모델의 일반적인 지식을 활용하면서 새로운 데이터의 뉘앙스에 적응합니다. 프로세스에는 다음이 포함됩니다.

1. 사전 훈련 된 모델 선택 : 필요에 따라 적절한 미리 훈련 된 모델 (예 : LLAMA, SDXL, Claude, Gemma)을 선택하십시오.
2. 데이터 세트 준비 : 교육에 적합한 입력 출력 형식으로 사용자 정의 데이터 세트를 수집, 전처리 및 구조화하십시오.
3. 모델 교육 : 데이터 세트에서 미리 훈련 된 모델을 훈련하여 새 데이터의 패턴을 학습하도록 매개 변수를 조정하십시오. Monsterapi는 비용 효율적이고 최적화 된 GPU를 사용 하여이 프로세스를 가속화합니다.
4. 하이퍼 파라미터 튜닝 : 최적의 성능을 위해 하이퍼 파라미터 (배치 크기, 학습 속도, 에포크 등) 최적화.
5. 평가 : MMLU, GSM8K, PruthfulQa 등과 같은 메트릭을 사용하여 미세 조정 모델의 성능을 평가하여 요구 사항을 충족시킵니다. Monsterapi의 통합 평가 API는이 단계를 단순화합니다.

LLM 평가의 중요성 :

LLM 평가는 대상 작업에서 미세 조정 된 모델의 성능과 효과를 엄격하게 평가합니다. 이를 통해 모델은 유효성 검사 데이터 세트에서 원하는 정확도, 일관성 및 일관성을 달성 할 수 있습니다. MMLU 및 GSM8K 벤치 마크 성능과 같은 메트릭은 개선 영역을 강조합니다. Monsterapi의 평가 엔진은이 프로세스를 안내하기위한 포괄적 인 보고서를 제공합니다.

Monsterapi를 사용한 LLMS 미세 조정 및 평가에 대한 단계별 안내서 :

Monsterapi의 LLM Fine-Tuner는 많은 대안보다 훨씬 빠르고 비용 효율적입니다. 텍스트 생성, 코드 생성 및 이미지 생성을 포함한 다양한 모델 유형을 지원합니다. 이 안내서는 텍스트 생성에 중점을 둡니다. Monsterapi는 다양한 모델 크기와 하이퍼 파라미터를 수용하기 위해 다양한 RAM 용량을 갖춘 NVIDIA A100 GPU 네트워크를 사용합니다.

플랫폼/서비스 제공 업체	모델 이름	시간이 걸렸습니다	미세 조정 비용
Monsterapi	팔콘 -7b	27m 26S	$ 5-6
Monsterapi	llama-7b	115 분	$ 6
모자이크	MPT-7B-비법	2.3 시간	$ 37
발로 하이	Mistral-7b	3 시간	$ 1.5
미스트랄	Mistral-7b	2-3 시간	$ 4

1 단계 : 설정 및 설치 :

필요한 라이브러리를 설치하고 Monsterapi 키를 얻으십시오.

 ! PIP 설치 Monsterapi == 1.0.8

OS 가져 오기
Monsterapi에서 McLient로 클라이언트를 수입합니다
# ... (수입 명세서의 나머지)

os.environ [ 'monster_api_key'] = 'your_monster_api_key' # 키로 교체하십시오
client = mclient (api_key = os.environ.get ( "monster_api_key")))

2 단계 : 미세 조정 작업 준비 및 시작 :

기본 모델, LORA 매개 변수, 데이터 세트 및 교육 설정을 지정하는 런치 페이로드를 만듭니다.

 launk_payload = {
    "pretrainedmodel_config": {
        "model_path": "Huggyllama/llama-7b",
        # ... (구성의 나머지)
    },
    "data_config": {
        "data_path": "tatsu-lab/alpaca",
        # ... (구성의 나머지)
    },
    "Training_Config": {
        # ... (훈련 매개 변수)
    },
    "logging_config": { "use_wandb": false}
}

ret = client.finetune (service = "llm", params = launch_payload)
deployment_id = ret.get ( "deployment_id")
인쇄 (ret)

3 단계 : 작업 상태 및 로그 모니터링 :

 status_ret = client.get_deployment_status (deployment_id)
print (status_ret)
logs_ret = client.get_deployment_logs (deployment_id)
인쇄 (logs_ret)

4 단계 : 미세 조정 모델 평가 :

LLM 평가 API를 사용하여 성능을 평가하십시오.

 url = "https://api.monsterapi.ai/v1/evaluation/llm"
페이로드 = {
    "Eval_Engine": "lm_eval",
    "BaseModel_Path": Base_Model, #에서 #payload에서 #
    "loramodel_path": lora_model_path, # from status_ret
    "작업": "MMLU"
}
# ... (평가 코드의 나머지)

결론:

미세 조정 및 LLM 평가는 고성능 작업 별 모델을 만드는 데 중요합니다. Monsterapi는이 프로세스를위한 간소화되고 효율적인 플랫폼을 제공하여 포괄적 인 성능 지표 및 통찰력을 제공합니다. Monsterapi를 활용하여 개발자는 고유 한 애플리케이션에 맞는 사용자 정의 LLM을 자신있게 구축하고 배포 할 수 있습니다.

자주 묻는 질문 :

Q1 : LLM의 미세 조정 및 평가는 무엇입니까?

A1 : 미세 조정은 사전 훈련 된 LLM을 사용자 정의 데이터 세트를 사용하여 특정 작업에 적용합니다. 평가는 품질을 보장하기 위해 벤치 마크에 대한 모델의 성능을 평가합니다.

Q2 : Monsterapi는 LLM 미세 조정에 어떻게 도움이됩니까?

A2 : Monsterapi는 최적화 된 컴퓨팅 리소스를 활용하여 효율적이고 비용 효율적인 LLM 미세 조정 및 평가를위한 호스팅 된 API를 제공합니다.

Q3 : 어떤 데이터 세트 유형이 지원됩니까?

A3 : Monsterapi는 선택한 기본 모델에 따라 텍스트, 코드, 이미지 및 비디오를 포함한 다양한 데이터 세트 유형을 지원합니다.

위 내용은 Monsterapi로 대형 언어 모델을 미세 조정하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!