如何使用Monsterapi微調大語言模型

利用微調LLM的功能與Monsterapi：綜合指南

想像一個虛擬助手完美理解並預測您的需求。由於大型語言模型（LLMS）的進步，這已成為現實。但是，達到這種個性化水平需要微調 - 精煉特定任務的通用模型的過程。 Monsterapi簡化了這一點，從而使微調和評估有效且易於訪問。本指南展示了Monsterapi如何幫助完善和評估LLM，將其轉換為適合您獨特需求的強大工具。

關鍵學習目標：

• 使用Monsterapi平台掌握完整的微調和評估工作流程。
• 了解評估在確保LLM輸出中的準確性和相干性方面的關鍵作用。
• 在Monsterapi的開發人員友好的微調和評估API中獲得實踐經驗。

目錄：

• 大語言模型的演變
• 了解LLM微調
• LLM評估的重要性
• 通過Monsterapi進行微調和評估LLM的分步指南
• 常見問題

大語言模型的演變：

近年來，在自然語言處理領域中，LLM在LLM中取得了顯著進步。現在可以使用許多開源和封閉源模型，使研究人員和開發人員能夠突破AI的界限。儘管這些模型在一般任務上表現出色，但針對特定應用程序實現峰值準確性和個性化需要進行微調。

微型調整使用自定義數據集適應了預訓練的模型。此過程需要專門的數據集，模型培訓，並最終是部署。至關重要的是，必須進行徹底的評估，以評估模型在各種相關任務中的有效性。 Monsterapi的llm_eval引擎簡化了開發人員和企業的微調和評估。它的好處包括：

• 自動GPU環境配置。
• 最佳批量尺寸的優化內存使用量。
• 針對特定業務需求的可自定義模型配置。
• 模型實驗跟踪與權重和偏見的集成（WANDB）。
• 用於基準模型性能的集成評估引擎。

了解LLM微調：

微調通過在自定義數據集上訓練特定任務來定制預先培訓的LLM。此過程利用預先培訓的模型的通用知識，同時將其調整為新數據的細微差別。該過程涉及：

1. 預先訓練的模型選擇：根據您的需求選擇合適的預訓練模型（例如Llama，SDXL，Claude，Gemma）。
2. 數據集準備：收集，預處理並以適合培訓的輸入輸出格式構造自定義數據集。
3. 模型培訓：訓練數據集上的預訓練模型，調整其參數以從新數據中學習模式。 Monsterapi利用具有成本效益且高度優化的GPU來加速此過程。
4. 高參數調整：優化超參數（批量尺寸，學習率，時代等）以獲得最佳性能。
5. 評估：使用MMLU，GSM8K，Elthfulqa等度量標準評估微型模型的性能，以確保其滿足您的要求。 Monsterapi的集成評估API簡化了這一步驟。

LLM評估的重要性：

LLM評估嚴格評估微調模型對目標任務的性能和有效性。這樣可以確保該模型在驗證數據集上實現所需的準確性，相干性和一致性。 MMLU和GSM8K基準性能等指標，突出了需要改進的領域。 Monsterapi的評估引擎提供了全面的報告來指導此過程。

通過Monsterapi進行微調和評估LLM的逐步指南：

Monsterapi的LLM微型調節器比許多替代方案都更快，更具成本效益。它支持各種模型類型，包括文本生成，代碼生成和圖像生成。本指南側重於文本生成。 Monsterapi利用具有不同RAM容量的NVIDIA A100 GPU網絡來容納不同的模型尺寸和超參數。

平台/服務提供商	模型名稱	花費的時間	微調成本
Monsterapi	Falcon-7b	27m 26s	$ 5-6
Monsterapi	Llama-7b	115分鐘	$ 6
Mosaicml	MPT-7B教學	2.3小時	$ 37
瓦羅海	Mistral-7b	3小時	$ 1.5
Mistral	Mistral-7b	2-3小時	$ 4

步驟1：設置和安裝：

安裝必要的庫並獲取您的Monsterapi密鑰。

 ！ pip安裝monsterapi == 1.0.8

導入操作系統
從Monsterapi導入客戶端作為McLient
＃...（其餘的導入語句）

os.environ ['monster_api_key'] ='your_monster_api_key'＃替換為密鑰
客戶端= mclient（api_key = os.environ.get（“ monster_api_key”））

步驟2：準備並啟動微調工作：

創建一個啟動有效負載，指定基本模型，洛拉參數，數據集和培訓設置。

 laight_payload = {
    “預處理model_config”：{
        “ model_path”：“ huggyllama/llama-7b”，
        ＃...（其餘配置）
    }，，
    “ data_config”：{
        “ data_path”：“ tatsu-lab/aspaca”，
        ＃...（其餘配置）
    }，，
    “ Training_config”：{
        ＃...（培訓參數）
    }，，
    “ logging_config”：{“ use_wandb”：false}
}

ret = client.finetune（service =“ llm”，params = laining_payload）
deployment_id = ret.get（“ deployment_id”）
打印（ret）

步驟3：監視工作狀態和日誌：

 status_ret = client.get_deployment_status（deployment_id）
打印（status_ret）
logs_ret = client.get_deployment_logs（deployment_id）
打印（logs_ret）

步驟4：評估微型模型：

使用LLM評估API評估性能。

 url =“ https://api.monsterapi.ai/v1/evaluation/llm”
有效載荷= {
    “ eval_engine”：“ lm_eval”，
    “ basemodel_path”：base_model，＃來自laining_payload
    “ loramodel_path”：lora_model_path，＃來自status_ret
    “任務”：“ mmlu”
}
＃...（評估代碼的其餘部分）

結論：

微調和評估LLMS對於創建高性能的，特定於任務的模型至關重要。 Monsterapi為此過程提供了一個簡化和高效的平台，提供了全面的性能指標和見解。通過利用Monsterapi，開發人員可以自信地構建和部署針對其獨特應用程序量身定制的自定義LLMS。

常見問題：

問題1：LLM的微調和評估是什麼？

A1：微調使用自定義數據集將預訓練的LLM調整為特定任務。評估評估模型對基準測試的性能，以確保質量。

Q2：Monsterapi如何幫助LLM微調？

A2： Monsterapi使用優化的計算資源提供了有效且具有成本效益的LLM微調和評估的託管API。

Q3：支持哪些數據集類型？

A3： Monsterapi支持各種數據集類型，包括文本，代碼，圖像和視頻，具體取決於所選的基本模型。

以上是如何使用Monsterapi微調大語言模型的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！