Introducción al contenido
Este video tutorial guía a los espectadores a través del proceso de ajuste fino de un gran modelo de lenguaje (LLM) localmente utilizando UNS Sloth y Llama 3. Enfatiza la importancia de seleccionar el conjunto de datos adecuado, introduce el conjunto de datos de texto sintético a SQL y explica cómo configurar el entorno necesario en una máquina con una GPU de Nvidia o a través de Google Colab. El presentador cubre las herramientas y bibliotecas requeridas para la configuración y demuestra cómo formatear las indicaciones para generar código SQL a partir del modelo. Los espectadores aprenderán sobre el proceso de ajuste fino supervisado, incluyendo la configuración de parámetros y el uso de adaptadores para agilizar el entrenamiento sin necesidad de volver a entrenar todo el modelo. Finalmente, el video muestra cómo ejecutar el modelo localmente utilizando Olama y proporciona recursos adicionales para un aprendizaje más profundo.Información Clave
- El video discute el ajuste fino de un modelo de lenguaje grande (LLM) y cómo ejecutarlo localmente en tu máquina.
- Se destaca la importancia de elegir el conjunto de datos correcto, ya que puede permitir que modelos más pequeños superen a modelos más grandes.
- El tutorial implica crear un pequeño y rápido LLM que genera datos SQL basados en un conjunto de datos de texto sintético.
- El presentador utiliza una GPU Nvidia 4090 y Ubuntu para la configuración, pero menciona que también se puede usar Google Colab para aquellos que no tienen una GPU.
- Se enfatiza la instalación de dependencias y herramientas como UNS Sloth para un ajuste fino eficiente.
- La configuración implica configurar el entorno con Anaconda, Cuda 12.1 y Python 3.10.
- Los parámetros para el módulo de entrenamiento incluyen configuraciones clave para los pasos de entrenamiento y la generación de semillas.
- Los pasos adicionales incluyen convertir el modelo entrenado para su ejecución local con Olama y crear archivos de configuración del modelo.
- El modelo final permite el uso local de un generador de SQL basado en consultas de usuarios, integrándose con la API compatible con OpenAI.
Análisis de la línea de tiempo
Palabras clave del contenido
Ajustar el modelo de lenguaje
El video explica cómo ajustar un modelo de lenguaje grande y ejecutarlo localmente en tu máquina.
Importancia del Conjunto de Datos
Enfatiza la importancia de encontrar el conjunto de datos adecuado para entrenar un modelo de lenguaje pequeño, que puede superar a modelos más grandes.
Texto sintético a SQL
El hablante menciona el uso de un conjunto de datos llamado 'texto sintético a SQL', que tiene más de 105,000 registros para generar datos SQL.
GPU Nvidia 4090
El tutorial utiliza una GPU Nvidia 4090 y Ubuntu para el proceso de entrenamiento, con alternativas como Google Colab para aquellos que no tienen una GPU.
UNS Perezoso
UNS Sloth se presenta como una herramienta que permite un ajuste fino eficiente de modelos de código abierto con un uso reducido de memoria.
Llama 3
El tutorial utiliza Llama 3, un modelo de lenguaje comercial e investigativo conocido por su alto rendimiento, para el entrenamiento del modelo.
CUDA y Python
El orador menciona el uso de CUDA 12.1 y Python 3.10 para el proyecto, junto con Anaconda y otras dependencias requeridas para la configuración.
Jupyter Notebook
Una vez que la configuración está completa, se dirige a los usuarios a ejecutar sus cuadernos de Jupyter para verificar los requisitos instalados.
Entrenador de Ajuste Fino
El proceso implica utilizar un entrenador de ajuste fino de Hugging Face, con parámetros explicados en videos separados.
Configuración del modelo
Hacia el final, el orador guía a los espectadores sobre cómo configurar un archivo de modelo para generar consultas SQL basadas en la entrada del usuario.
Uso de Olama
El tutorial concluye con instrucciones sobre cómo utilizar Olama para ejecutar modelos desplegados localmente y anima a los espectadores a consultar recursos adicionales.
Preguntas y respuestas relacionadas
¿Cuál es el propósito de ajustar un modelo de lenguaje grande?
¿Puedo ejecutar un modelo ajustado en mi máquina local?
¿Cuáles son los requisitos de hardware para el ajuste fino de modelos?
¿Cuál es la importancia de seleccionar el conjunto de datos correcto?
¿Qué software necesito para ejecutar el proceso de ajuste fino?
¿Qué es UNS Sloth y cómo ayuda en el ajuste fino?
¿Por qué es beneficioso utilizar una representación de 4 bits?
¿Cuál es el papel del modelo PFT?
¿Cómo ejecuto mi modelo ajustado localmente?
¿Qué debo hacer si quiero generar consultas SQL con mi modelo?
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