如何使用Monsterapi微调大语言模型

利用微调LLM的功能与Monsterapi：综合指南

想象一个虚拟助手完美理解并预测您的需求。由于大型语言模型（LLMS）的进步，这已成为现实。但是，达到这种个性化水平需要微调 - 精炼特定任务的通用模型的过程。 Monsterapi简化了这一点，从而使微调和评估有效且易于访问。本指南展示了Monsterapi如何帮助完善和评估LLM，将其转换为适合您独特需求的强大工具。

关键学习目标：

• 使用Monsterapi平台掌握完整的微调和评估工作流程。
• 了解评估在确保LLM输出中的准确性和相干性方面的关键作用。
• 在Monsterapi的开发人员友好的微调和评估API中获得实践经验。

目录：

• 大语言模型的演变
• 了解LLM微调
• LLM评估的重要性
• 通过Monsterapi进行微调和评估LLM的分步指南
• 常见问题

大语言模型的演变：

近年来，在自然语言处理领域中，LLM在LLM中取得了显着进步。现在可以使用许多开源和封闭源模型，使研究人员和开发人员能够突破AI的界限。尽管这些模型在一般任务上表现出色，但针对特定应用程序实现峰值准确性和个性化需要进行微调。

微型调整使用自定义数据集适应了预训练的模型。此过程需要专门的数据集，模型培训，并最终是部署。至关重要的是，必须进行彻底的评估，以评估模型在各种相关任务中的有效性。 Monsterapi的llm_eval引擎简化了开发人员和企业的微调和评估。它的好处包括：

• 自动GPU环境配置。
• 最佳批量尺寸的优化内存使用量。
• 针对特定业务需求的可自定义模型配置。
• 模型实验跟踪与权重和偏见的集成（WANDB）。
• 用于基准模型性能的集成评估引擎。

了解LLM微调：

微调通过在自定义数据集上训练特定任务来定制预先培训的LLM。此过程利用预先培训的模型的通用知识，同时将其调整为新数据的细微差别。该过程涉及：

1. 预先训练的模型选择：根据您的需求选择合适的预训练模型（例如Llama，SDXL，Claude，Gemma）。
2. 数据集准备：收集，预处理并以适合培训的输入输出格式构造自定义数据集。
3. 模型培训：训练数据集上的预训练模型，调整其参数以从新数据中学习模式。 Monsterapi利用具有成本效益且高度优化的GPU来加速此过程。
4. 高参数调整：优化超参数（批量尺寸，学习率，时代等）以获得最佳性能。
5. 评估：使用MMLU，GSM8K，Elthfulqa等度量标准评估微型模型的性能，以确保其满足您的要求。 Monsterapi的集成评估API简化了这一步骤。

LLM评估的重要性：

LLM评估严格评估微调模型对目标任务的性能和有效性。这样可以确保该模型在验证数据集上实现所需的准确性，相干性和一致性。 MMLU和GSM8K基准性能等指标，突出了需要改进的领域。 Monsterapi的评估引擎提供了全面的报告来指导此过程。

通过Monsterapi进行微调和评估LLM的逐步指南：

Monsterapi的LLM微型调节器比许多替代方案都更快，更具成本效益。它支持各种模型类型，包括文本生成，代码生成和图像生成。本指南侧重于文本生成。 Monsterapi利用具有不同RAM容量的NVIDIA A100 GPU网络来容纳不同的模型尺寸和超参数。

平台/服务提供商	模型名称	花费的时间	微调成本
Monsterapi	Falcon-7b	27m 26s	$ 5-6
Monsterapi	Llama-7b	115分钟	$ 6
Mosaicml	MPT-7B教学	2.3小时	$ 37
瓦罗海	Mistral-7b	3小时	$ 1.5
Mistral	Mistral-7b	2-3小时	$ 4

步骤1：设置和安装：

安装必要的库并获取您的Monsterapi密钥。

 ！pip安装monsterapi == 1.0.8

导入操作系统
从Monsterapi导入客户端作为McLient
＃...（其余的导入语句）

os.environ ['monster_api_key'] ='your_monster_api_key'＃替换为密钥
客户端= mclient（api_key = os.environ.get（“ monster_api_key”））

步骤2：准备并启动微调工作：

创建一个启动有效负载，指定基本模型，洛拉参数，数据集和培训设置。

 laight_payload = {
    “预处理model_config”：{
        “ model_path”：“ huggyllama/llama-7b”，
        ＃...（其余配置）
    }，，
    “ data_config”：{
        “ data_path”：“ tatsu-lab/aspaca”，
        ＃...（其余配置）
    }，，
    “ Training_config”：{
        ＃...（培训参数）
    }，，
    “ logging_config”：{“ use_wandb”：false}
}

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

步骤3：监视工作状态和日志：

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

步骤4：评估微型模型：

使用LLM评估API评估性能。

 url =“ https://api.monsterapi.ai/v1/evaluation/llm”
有效载荷= {
    “ eval_engine”：“ lm_eval”，
    “ basemodel_path”：base_model，＃来自laining_payload
    “ loramodel_path”：lora_model_path，＃来自status_ret
    “任务”：“ mmlu”
}
＃...（评估代码的其余部分）

结论：

微调和评估LLMS对于创建高性能的，特定于任务的模型至关重要。 Monsterapi为此过程提供了一个简化和高效的平台，提供了全面的性能指标和见解。通过利用Monsterapi，开发人员可以自信地构建和部署针对其独特应用程序量身定制的自定义LLMS。

常见问题：

问题1：LLM的微调和评估是什么？

A1：微调使用自定义数据集将预训练的LLM调整为特定任务。评估评估模型对基准测试的性能，以确保质量。

Q2：Monsterapi如何帮助LLM微调？

A2： Monsterapi使用优化的计算资源提供了有效且具有成本效益的LLM微调和评估的托管API。

Q3：支持哪些数据集类型？

A3： Monsterapi支持各种数据集类型，包括文本，代码，图像和视频，具体取决于所选的基本模型。

以上是如何使用Monsterapi微调大语言模型的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！