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LA MANERA MÁS FÁCIL DE AJUSTAR UN LLM Y USARLO CON OLLAMA

#Herramientas de IA
2025-09-01 18:399 minuto de lectura

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?

Ajustar un modelo de lenguaje grande le permite adaptarse a tareas o dominios específicos, mejorando su rendimiento en datos relevantes.

¿Puedo ejecutar un modelo ajustado en mi máquina local?

Sí, puedes ejecutar un modelo ajustado en tu máquina local, siempre que cumpla con los requisitos de hardware y software.

¿Cuáles son los requisitos de hardware para el ajuste fino de modelos?

Para el ajuste fino, se recomienda usar una GPU potente, como la Nvidia 4090, pero también puedes utilizar servicios en la nube como Google Colab para configuraciones menos potentes.

¿Cuál es la importancia de seleccionar el conjunto de datos correcto?

Elegir el conjunto de datos adecuado es crucial, ya que puede mejorar la capacidad del modelo para desempeñarse bien en tareas específicas, a veces incluso superando modelos más grandes.

¿Qué software necesito para ejecutar el proceso de ajuste fino?

Necesitarás un sistema operativo compatible (como Ubuntu), Anaconda, Python y cualquier biblioteca específica requerida por tu proyecto.

¿Qué es UNS Sloth y cómo ayuda en el ajuste fino?

UNS Sloth es una herramienta que te permite ajustar múltiples modelos de código abierto de manera eficiente, reduciendo significativamente el uso de memoria.

¿Por qué es beneficioso utilizar una representación de 4 bits?

El uso de una representación de 4 bits reduce el uso de memoria mientras mantiene el rendimiento al utilizar menos bits que los típicos 16 o 32 bits.

¿Cuál es el papel del modelo PFT?

El modelo PFT, que incluye adaptadores de Laura, ayuda en el ajuste fino al minimizar el número de parámetros que necesitan ser actualizados.

¿Cómo ejecuto mi modelo ajustado localmente?

Después de configurar tu entorno y crear el archivo de configuración del modelo necesario, puedes ejecutar el modelo utilizando instrucciones de línea de comandos en tu terminal.

¿Qué debo hacer si quiero generar consultas SQL con mi modelo?

Necesitas configurar tu modelo para reconocer el formato SQL y proporcionar indicaciones relevantes para generar consultas SQL basadas en las entradas del usuario.

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