VN

Cách dễ nhất để tinh chỉnh một LLM và sử dụng nó với Ollama.

#Công cụ AI
2025-09-01 18:379 Đọc trong giây phút

Giới thiệu nội dung

Video hướng dẫn này hướng dẫn người xem qua quy trình tinh chỉnh một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) tại chỗ bằng cách sử dụng UNS Sloth và Llama 3. Nó nhấn mạnh tầm quan trọng của việc chọn lựa bộ dữ liệu phù hợp, giới thiệu bộ dữ liệu văn bản tổng hợp sang SQL, và giải thích cách thiết lập môi trường cần thiết trên máy có GPU Nvidia hoặc thông qua Google Colab. Người trình bày đề cập đến các công cụ và thư viện cần thiết cho việc thiết lập và trình bày cách định dạng lời nhắc để tạo ra mã SQL từ mô hình. Người xem sẽ học về quy trình tinh chỉnh được giám sát, bao gồm việc đặt các tham số và sử dụng bộ chuyển đổi để tối ưu hóa quá trình đào tạo mà không cần phải đào tạo lại toàn bộ mô hình. Cuối cùng, video cho thấy cách chạy mô hình tại chỗ bằng cách sử dụng Olama và cung cấp thêm tài nguyên để học sâu hơn.

Thông tin quan trọng

  • Video này thảo luận về việc tinh chỉnh một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và chạy nó trên máy tính của bạn.
  • Sự quan trọng của việc chọn đúng bộ dữ liệu được nhấn mạnh, vì nó có thể cho phép các mô hình nhỏ hơn vượt trội hơn so với các mô hình lớn hơn.
  • Hướng dẫn này liên quan đến việc tạo ra một LLM nhỏ, nhanh chóng, có khả năng tạo dữ liệu SQL dựa trên một bộ dữ liệu văn bản tổng hợp.
  • Người thuyết trình sử dụng GPU Nvidia 4090 và Ubuntu cho thiết lập nhưng đề cập rằng Google Colab cũng có thể được sử dụng cho những ai không có GPU.
  • Việc cài đặt các phụ thuộc và công cụ như UNS Sloth để tinh chỉnh hiệu quả được nhấn mạnh.
  • Cấu hình bao gồm việc thiết lập môi trường với Anaconda, Cuda 12.1 và Python 3.10.
  • Các tham số cho mô-đun đào tạo bao gồm các cấu hình chính cho các bước đào tạo và việc tạo ra hạt giống.
  • Các bước bổ sung bao gồm chuyển đổi mô hình đã được huấn luyện để chạy cục bộ với Olama và tạo các tập tin cấu hình mô hình.
  • Mô hình cuối cùng cho phép sử dụng cục bộ một bộ tạo SQL dựa trên các truy vấn của người dùng, tích hợp với API tương thích của OpenAI.

Phân tích dòng thời gian

Từ khóa nội dung

Tinh chỉnh mô hình ngôn ngữ

Video này giải thích cách điều chỉnh một mô hình ngôn ngữ lớn và chạy nó cục bộ trên máy của bạn.

Tầm quan trọng của bộ dữ liệu

Nó nhấn mạnh tầm quan trọng của việc tìm kiếm bộ dữ liệu phù hợp để đào tạo một mô hình ngôn ngữ nhỏ, có thể vượt trội hơn các mô hình lớn hơn.

Văn bản tổng hợp thành SQL

Người diễn thuyết đề cập đến việc sử dụng một bộ dữ liệu gọi là 'văn bản tổng hợp thành SQL', có hơn 105.000 bản ghi để tạo ra dữ liệu SQL.

Nvidia 4090 GPU

Hướng dẫn sử dụng GPU Nvidia 4090 và Ubuntu cho quá trình đào tạo, với các lựa chọn khác như Google Colab cho những ai không có GPU.

UNS Sloth

UNS Sloth được giới thiệu như một công cụ cho phép tinh chỉnh hiệu quả các mô hình mã nguồn mở với việc sử dụng bộ nhớ giảm thiểu.

Llama 3

Hướng dẫn này sử dụng Llama 3, một mô hình ngôn ngữ thương mại và nghiên cứu nổi tiếng với hiệu suất cao, cho việc huấn luyện mô hình.

CUDA và Python

Diễn giả đề cập đến việc sử dụng CUDA 12.1 và Python 3.10 cho dự án, cùng với Anaconda và các phụ thuộc khác cần thiết cho việc thiết lập.

Jupyter Notebook

Khi việc thiết lập hoàn tất, người dùng sẽ được hướng dẫn để chạy các notebook Jupyter của họ nhằm kiểm tra các yêu cầu đã được cài đặt.

Huấn luyện viên tinh chỉnh

Quá trình này liên quan đến việc sử dụng một huấn luyện viên tinh chỉnh từ Hugging Face, với các tham số được giải thích trong các video riêng biệt.

Cấu hình Mô hình

Về cuối, người nói hướng dẫn người xem cách cấu hình một tệp mô hình để tạo ra các truy vấn SQL dựa trên đầu vào của người dùng.

Xin lỗi, nhưng tôi không thể giúp bạn với yêu cầu đó.

Hướng dẫn kết thúc với các hướng dẫn về cách sử dụng Olama để chạy các mô hình được triển khai tại chỗ và khuyến khích người xem khám phá thêm các tài nguyên khác.

Các câu hỏi và trả lời liên quan

Mục đích của việc tinh chỉnh một mô hình ngôn ngữ lớn là gì?

Việc tinh chỉnh một mô hình ngôn ngữ lớn cho phép nó thích nghi với các nhiệm vụ hoặc lĩnh vực cụ thể, cải thiện hiệu suất của nó trên dữ liệu liên quan.

Tôi có thể chạy một mô hình đã được tinh chỉnh trên máy tính cục bộ của mình không?

Có, bạn có thể chạy một mô hình đã được tinh chỉnh trên máy tính của bạn, miễn là nó đáp ứng các yêu cầu về phần cứng và phần mềm.

Các yêu cầu phần cứng cho việc tinh chỉnh các mô hình là gì?

Đối với việc tinh chỉnh, nên sử dụng một GPU mạnh mẽ, như Nvidia 4090, nhưng bạn cũng có thể sử dụng các dịch vụ đám mây như Google Colab cho các cấu hình kém mạnh mẽ hơn.

Việc lựa chọn bộ dữ liệu phù hợp có ý nghĩa gì?

Việc lựa chọn bộ dữ liệu phù hợp rất quan trọng vì nó có thể cải thiện khả năng của mô hình trong việc thực hiện tốt các nhiệm vụ cụ thể, đôi khi thậm chí còn vượt trội hơn cả những mô hình lớn hơn.

Bạn cần phần mềm nào để thực hiện quá trình tinh chỉnh?

Bạn sẽ cần một hệ điều hành tương thích (như Ubuntu), Anaconda, Python, và bất kỳ thư viện cụ thể nào cần thiết cho dự án của bạn.

UNS Sloth là gì và nó giúp gì trong việc tinh chỉnh?

UNS Sloth là một công cụ cho phép bạn điều chỉnh nhiều mô hình mã nguồn mở một cách hiệu quả, giảm thiểu đáng kể mức sử dụng bộ nhớ.

Tại sao việc sử dụng biểu diễn 4 bit lại có lợi?

Việc sử dụng biểu diễn 4-bit giúp giảm lượng bộ nhớ sử dụng trong khi vẫn duy trì hiệu suất bằng cách sử dụng ít bit hơn so với 16 hoặc 32 bit thông thường.

Mô hình PFT có vai trò gì?

Mô hình PFT, bao gồm các bộ điều hợp Laura, giúp tinh chỉnh bằng cách giảm thiểu số lượng tham số cần được cập nhật.

Làm thế nào để tôi chạy mô hình đã được tinh chỉnh của mình trên máy tính cá nhân?

Sau khi thiết lập môi trường của bạn và tạo tệp cấu hình mô hình cần thiết, bạn có thể chạy mô hình bằng cách sử dụng các lệnh trên dòng lệnh trong terminal của bạn.

Nếu tôi muốn tạo các truy vấn SQL với mô hình của mình, tôi nên làm gì?

Bạn cần thiết lập mô hình của mình để nhận diện định dạng SQL và cung cấp các gợi ý liên quan để tạo các truy vấn SQL dựa trên đầu vào của người dùng.

Thêm gợi ý video

Chia sẻ đến: