Trong thế giới trí tuệ nhân tạo ngày càng phát triển, thư viện Auto Train từ Hugging Face đã nổi lên như một công cụ thay đổi cuộc chơi, cho phép người dùng tinh chỉnh một con Llama. 2 mô hình với tập dữ liệu của riêng họ bằng cách sử dụng một dòng mã. Công cụ mang tính cách mạng này đã làm cho quá trình đào tạo Llama 2 mô hình dễ tiếp cận và thân thiện hơn với người dùng.
Để tận dụng tối đa công nghệ này, trước tiên bạn phải truy cập và tải xuống Gói AutoTrain nâng cao, có thể tìm thấy trên GitHub. Tầm quan trọng của gói Auto Train Advance nằm ở quy trình đào tạo và triển khai các mô hình máy học tiên tiến được đơn giản hóa, khiến gói này trở thành công cụ đáng mơ ước đối với những người dùng muốn tối ưu hóa quy trình làm việc của họ.
Tạo các mô hình AI mạnh mẽ mà không cần mã
Nhưng trước khi đi sâu vào việc sử dụng công nghệ này, bắt buộc phải xem xét vai trò chính của Python. Điều quan trọng cần nhớ là việc chạy gói này cục bộ cần có phiên bản Python của 3.8 hoặc cao hơn. Có nghĩa là, nếu phiên bản Python hiện tại ở bên dưới 3.8việc nâng cấp là cần thiết để đảm bảo gói Auto Train Advance hoạt động bình thường.
Bước tiếp theo trong quy trình liên quan đến việc cài đặt gói Python nâng cao Auto Train. Phương pháp tốt nhất để cài đặt gói Python này là thông qua Python Package Index (PIP), một trong những cách dễ nhất và nhanh nhất để cài đặt gói Python.
Tàu Llama 2 sử dụng dữ liệu của riêng bạn
Các Gói AutoTrain không giới hạn ở Llama 2 các mô hình. Nó cũng có thể được sử dụng để tinh chỉnh các loại mô hình khác, bao gồm mô hình thị giác máy tính hoặc mô hình mạng thần kinh sử dụng bộ dữ liệu dạng bảng. Tính linh hoạt này làm cho nó trở thành một công cụ có giá trị cho nhiều ứng dụng AI.
xetàu tự động
Để bắt đầu, người dùng cần cung cấp mã thông báo Ôm mặt để đăng nhập vào tài khoản của họ. Ôm mặt tài khoản. Họ cũng cần cung cấp tên dự án và xác định mô hình nào họ muốn tinh chỉnh hoặc đào tạo lại. Tập dữ liệu phải ở dạng tệp CSV và tuân theo một định dạng cụ thể, có thể được chỉ định bằng cờ đường dẫn gạch dưới dữ liệu.
Quá trình đào tạo của Llama 2 bao gồm một số tham số chính. Tốc độ học, điều khiển tốc độ hội tụ trong quá trình huấn luyện, có thể được điều chỉnh. Số lượng giai đoạn huấn luyện và kích thước lô huấn luyện cũng có thể được đặt tùy thuộc vào phần cứng và tập dữ liệu. Để tăng tốc quá trình đào tạo, độ dài tối đa của mô hình được xác định.
Một lần Llama 2 mô hình được tinh chỉnh, nó có thể được đẩy lên ôm mặt Hub bằng cách sử dụng cờ đẩy tới trung tâm. Tuy nhiên, người dùng nên chuẩn bị tinh thần cho quá trình đào tạo sẽ mất một khoảng thời gian đáng kể, đặc biệt đối với các mô hình ngôn ngữ lớn.
Các thư viện máy biến áp có thể được sử dụng để tải mã thông báo và mô hình, đồng thời thực hiện suy luận hoặc dự đoán trên đó. Cần có GPU mạnh để quá trình hoạt động hiệu quả.
Đối với những người cần hỗ trợ hoặc muốn thảo luận về các phương pháp tinh chỉnh khác nhau, máy chủ Discord được đề cập trong phần mô tả video là một nguồn tài nguyên quý giá. Tại đây, người dùng có thể nhận trợ giúp để tinh chỉnh Llama của riêng họ 2 mô hình, thực hiện quá trình đào tạo Llama 2 mô hình hợp tác và tương tác nhiều hơn.
Các bài viết khác có thể bạn quan tâm về mô hình ngôn ngữ lớn AI mã nguồn mở Meta:
Cần phải nhắc lại một lần nữa rằng bạn sẽ cần một hệ điều hành có phiên bản Python 3.8 hoặc cao hơn để đảm bảo Auto Train Advanced có thể mang lại những lợi ích và khả năng đầy đủ như mong đợi. Việc cân nhắc này rất quan trọng cho quá trình chuẩn bị và lập kế hoạch cho những người có ý định sử dụng gói Auto Train Advanced.
nguồn: YouTube
Tuyên bố từ chối trách nhiệm: Một số bài viết của chúng tôi bao gồm các liên kết liên kết. Nếu bạn mua thứ gì đó thông qua một trong những liên kết này, APS Blog có thể kiếm được hoa hồng liên kết. Tìm hiểu về Chính sách tiết lộ của chúng tôi.
