Introdução ao Conteúdo
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?
Posso executar um modelo ajustado na minha máquina local?
Quais são os requisitos de hardware para ajustar modelos?
Qual é a importância de selecionar o conjunto de dados correto?
Que software eu preciso para executar o processo de ajuste fino?
O que é UNS Sloth e como ele ajuda na afinação?
Por que é benéfico usar a representação de 4 bits?
Qual é o papel do modelo PFT?
Como eu executo meu modelo ajustado localmente?
O que devo fazer se eu quiser gerar consultas SQL com meu modelo?
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