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A MANEIRA MAIS FÁCIL de Ajustar um LLM e Usá-lo com Ollama

#Ferramentas de IA
2025-09-01 18:3610 min de leitura

Introdução ao Conteúdo
Fazer perguntas

Este tutorial em vídeo guia os espectadores pelo processo de ajuste fino de um modelo de linguagem grande (LLM) localmente usando o UNS Sloth e o Llama 3. Ele enfatiza a importância de selecionar o conjunto de dados correto, apresenta o conjunto de dados de texto sintético para SQL e explica como configurar o ambiente necessário em uma máquina com uma GPU Nvidia ou através do Google Colab. O apresentador cobre as ferramentas e bibliotecas necessárias para a configuração e demonstra como formatar prompts para gerar código SQL a partir do modelo. Os espectadores aprenderão sobre o processo de ajuste fino supervisionado, incluindo a definição de parâmetros e o uso de adaptadores para simplificar o treinamento sem a necessidade de re-treinar todo o modelo. Finalmente, o vídeo mostra como executar o modelo localmente usando o Olama e fornece recursos adicionais para aprendizado posterior.

Informações-chave

  • O vídeo discute o ajuste fino de um grande modelo de linguagem (LLM) e como executá-lo localmente em sua máquina.
  • A importância de escolher o conjunto de dados correto é destacada, pois isso pode permitir que modelos menores superem os maiores.
  • O tutorial envolve a criação de um pequeno e rápido LLM que gera dados SQL com base em um conjunto de dados textuais sintéticos.
  • O apresentador usa uma GPU Nvidia 4090 e Ubuntu para a configuração, mas menciona que o Google Colab também pode ser usado para aqueles sem uma GPU.
  • A instalação de dependências e ferramentas como o UNS Sloth para um ajuste fino eficiente é enfatizada.
  • A configuração envolve a configuração do ambiente com Anaconda, Cuda 12.1 e Python 3.10.
  • Os parâmetros para o módulo de treinamento incluem configurações principais para etapas de treinamento e geração de sementes.
  • Etapas adicionais incluem converter o modelo treinado para execução local com Olama e criar arquivos de configuração do modelo.
  • O modelo final permite o uso local de um gerador SQL baseado em consultas de usuários, integrando-se com a API compatível com OpenAI.

Análise da Linha do Tempo

Palavras-chave do Conteúdo

Ajustar o Modelo de Linguagem

O vídeo explica como ajustar um modelo de linguagem grande e executá-lo localmente em sua máquina.

Importância do Conjunto de Dados

Destaca a importância de encontrar o conjunto de dados certo para treinar um pequeno modelo de linguagem, que pode superar modelos maiores.

Texto Sintético para SQL

O palestrante menciona o uso de um conjunto de dados chamado 'texto sintético para SQL', que possui mais de 105.000 registros para gerar dados SQL.

Nvidia 4090 GPU

O tutorial utiliza uma GPU Nvidia 4090 e Ubuntu para o processo de treinamento, com alternativas como o Google Colab para aqueles que não possuem uma GPU.

UNS Preguiça

UNS Sloth é apresentado como uma ferramenta que permite o ajuste fino eficiente de modelos de código aberto com uso reduzido de memória.

Llama 3

O tutorial utiliza Llama 3, um modelo de linguagem comercial e de pesquisa conhecido por seu alto desempenho, para o treinamento do modelo.

CUDA e Python

O palestrante menciona o uso do CUDA 12.1 e Python 3.10 para o projeto, juntamente com Anaconda e outras dependências necessárias para a configuração.

Jupyter Notebook

Assim que a configuração estiver completa, os usuários são orientados a executar seus notebooks Jupyter para verificar os requisitos instalados.

Treinador de Ajuste Fino

O processo envolve o uso de um treinador de ajuste fino da Hugging Face, com parâmetros explicados em vídeos separados.

Configuração do Modelo

No final, o palestrante orienta os espectadores sobre como configurar um arquivo de modelo para gerar consultas SQL com base na entrada do usuário.

Olama Uso

O tutorial conclui com instruções sobre como usar o Olama para executar modelos implantados localmente e encoraja os espectadores a conferir recursos adicionais.

Perguntas e respostas relacionadas

Qual é o propósito de ajustar um modelo de linguagem grande?

O ajuste fino de um grande modelo de linguagem permite que ele se adapte a tarefas ou domínios específicos, melhorando seu desempenho em dados relevantes.

Posso executar um modelo ajustado na minha máquina local?

Sim, você pode executar um modelo ajustado em sua máquina local, desde que ela atenda aos requisitos de hardware e software.

Quais são os requisitos de hardware para ajustar modelos?

Para o ajuste fino, é recomendável usar uma GPU poderosa, como a Nvidia 4090, mas você também pode usar serviços em nuvem, como o Google Colab, para configurações menos poderosas.

Qual é a importância de selecionar o conjunto de dados correto?

Escolher o conjunto de dados correto é crucial, pois pode aprimorar a capacidade do modelo de ter um bom desempenho em tarefas específicas, às vezes até superando modelos maiores.

Que software eu preciso para executar o processo de ajuste fino?

Você precisará de um sistema operacional compatível (como o Ubuntu), Anaconda, Python e quaisquer bibliotecas específicas exigidas pelo seu projeto.

O que é UNS Sloth e como ele ajuda na afinação?

O UNS Sloth é uma ferramenta que permite ajustar vários modelos de código aberto de forma eficiente, reduzindo significativamente o uso de memória.

Por que é benéfico usar a representação de 4 bits?

O uso de representação de 4 bits reduz o uso de memória enquanto mantém o desempenho, utilizando menos bits do que os típicos 16 ou 32 bits.

Qual é o papel do modelo PFT?

O modelo PFT, que inclui adaptadores Laura, ajuda no ajuste fino ao minimizar o número de parâmetros que precisam ser atualizados.

Como eu executo meu modelo ajustado localmente?

Após configurar seu ambiente e criar o arquivo de configuração do modelo necessário, você pode executar o modelo usando instruções de linha de comando em seu terminal.

O que devo fazer se eu quiser gerar consultas SQL com meu modelo?

Você precisa configurar seu modelo para reconhecer o formato SQL e fornecer prompts relevantes para gerar consultas SQL com base nas entradas do usuário.

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