Comment affiner les modèles de grande langue avec monsterapi

Exploiter la puissance des LLM à réglage fin avec Monsterapi: un guide complet

Imaginez un assistant virtuel comprendre parfaitement et anticiper vos besoins. Cela devient réalité grâce aux progrès des modèles de grande langue (LLM). Cependant, la réalisation de ce niveau de personnalisation nécessite un réglage fin - le processus de raffinement d'un modèle à usage général pour des tâches spécifiques. Monsterapi simplifie cela, ce qui rend le réglage fin et l'évaluation efficace et accessible. Ce guide montre comment Monsterapi aide à affiner et à évaluer les LLM, en les transformant en outils puissants adaptés à vos besoins uniques.

Objectifs d'apprentissage clés:

• Maître le flux de travail complet du réglage fin et de l'évaluation à l'aide de la plate-forme Monsterapi.
• Comprendre le rôle essentiel de l'évaluation dans l'assurance de la précision et de la cohérence dans les résultats LLM.
• Acquérir une expérience pratique avec les API de réglage fin et d'évaluation adaptées aux développeurs de Monsterapi.

Table des matières:

• L'évolution des grands modèles de langue
• Comprendre le réglage fin LLM
• L'importance de l'évaluation LLM
• Un guide étape par étape pour affiner et évaluer les LLM avec Monsterapi
• Questions fréquemment posées

L'évolution des grands modèles de langue:

Les dernières années ont connu des progrès remarquables dans les LLM dans le domaine du traitement du langage naturel. De nombreux modèles open source et de source fermée sont désormais disponibles, ce qui permet aux chercheurs et aux développeurs de repousser les limites de l'IA. Bien que ces modèles excellent dans les tâches générales, la réalisation de la précision et de la personnalisation de pointe pour des applications spécifiques exige un réglage fin.

Le réglage fin adapte les modèles pré-formés aux tâches spécifiques au domaine à l'aide de ensembles de données personnalisés. Ce processus nécessite un ensemble de données dédié, une formation sur modèle et, finalement, un déploiement. Surtout, une évaluation approfondie est nécessaire pour évaluer l'efficacité du modèle dans diverses tâches pertinentes. Le moteur llm_eval de Monsterapi simplifie à la fois le réglage fin et l'évaluation pour les développeurs et les entreprises. Ses avantages comprennent:

• Configuration automatisée de l'environnement GPU.
• Utilisation optimisée de la mémoire pour une taille de lot optimale.
• Configurations de modèle personnalisables pour des besoins commerciaux spécifiques.
• Intégration de suivi de l'expérience du modèle avec les poids et les biais (WANDB).
• Un moteur d'évaluation intégré pour les performances du modèle d'analyse comparative.

Comprendre le réglage fin LLM:

Fonction des adaptants un LLM pré-formé à une tâche spécifique en la formant sur un ensemble de données personnalisé. Ce processus tire parti des connaissances générales du modèle pré-formé tout en l'adaptant aux nuances des nouvelles données. Le processus implique:

1. Sélection du modèle pré-formé: choisissez un modèle pré-formé approprié (par exemple, Llama, SDXL, Claude, Gemma) en fonction de vos besoins.
2. Préparation de l'ensemble de données: Rassemblez, préparez-vous et structurez votre ensemble de données personnalisés dans un format d'entrée-sortie adapté à la formation.
3. Formation du modèle: former le modèle pré-formé sur votre ensemble de données, en ajustant ses paramètres pour apprendre les modèles à partir des nouvelles données. Monsterapi utilise des GPU rentables et hautement optimisés pour accélérer ce processus.
4. Tunage hyperparamètre: Optimiser les hyperparamètres (taille du lot, taux d'apprentissage, époques, etc.) pour des performances optimales.
5. Évaluation: Évaluez les performances du modèle affinées à l'aide de mesures comme MMLU, GSM8K, Véri Vérité, etc., pour vous assurer qu'elle répond à vos besoins. L'API d'évaluation intégrée de Monsterapi simplifie cette étape.

L'importance de l'évaluation LLM:

L'évaluation LLM évalue rigoureusement les performances et l'efficacité d'un modèle affiné sur sa tâche cible. Cela garantit que le modèle atteint la précision, la cohérence et la cohérence souhaitées sur un ensemble de données de validation. Des métriques telles que MMLU et GSM8K benchmark Performance, mettant en évidence les domaines d'amélioration. Le moteur d'évaluation de Monsterapi fournit des rapports complets pour guider ce processus.

Un guide étape par étape pour affiner et évaluer les LLM avec Monsterapi:

Le tunembre LLM de Monsterapi est nettement plus rapide et plus rentable que de nombreuses alternatives. Il prend en charge divers types de modèles, y compris la génération de texte, la génération de code et la génération d'images. Ce guide se concentre sur la génération de texte. Monsterapi utilise un réseau de GPU NVIDIA A100 avec des capacités RAM différentes pour s'adapter à différentes tailles de modèle et hyperparamètres.

Plateforme / fournisseur de services	Nom du modèle	Temps pris	Coût de la dimension fine
Monsterapi	Falcon-7B	27m 26S	5-6 $
Monsterapi	Lama-7b	115 minutes	6 $
Mosaïque	MPT-7B-INSTRUCT	2,3 heures	37 $
Valohai	Mistral-7b	3 heures	1,5 $
Mistral	Mistral-7b	2-3 heures	4 $

Étape 1: Configuration et installation:

Installez les bibliothèques nécessaires et obtenez votre clé Monsterapi.

 ! pip installer monsterapi == 1.0.8

Importer un système d'exploitation
de Monsterapi Importer le client en tant que mclient
# ... (reste des déclarations d'importation)

os.environ ['monster_api_key'] = 'your_monster_api_key' # Remplacez par votre clé
client = mClient (api_key = os.environ.get ("monster_api_key"))

Étape 2: Préparez et lancez le travail de réglage fin:

Créez une charge utile de lancement spécifiant le modèle de base, les paramètres LORA, l'ensemble de données et les paramètres de formation.

 lancement_payload = {
    "PretrainedModel_config": {
        "Model_path": "Huggyllama / Llama-7b",
        # ... (reste de la configuration)
    },
    "data_config": {
        "data_path": "tatsu-lab / alpaca",
        # ... (reste de la configuration)
    },
    "Training_config": {
        # ... (paramètres de formation)
    },
    "logging_config": {"use_wandb": false}
}

ret = client.Finetune (service = "llm", params = lancement_payload)
DELAGEMENT_ID = RET.GET ("DELAGEMENT_ID")
imprimer (ret)

Étape 3: surveiller l'état du travail et les journaux:

 status_ret = client.get_deployment_status (Deployment_id)
imprimer (status_ret)
logs_ret = client.get_deployment_logs (Deployment_id)
imprimer (logs_ret)

Étape 4: Évaluez le modèle affiné:

Utilisez l'API d'évaluation LLM pour évaluer les performances.

 url = "https://api.monsterapi.ai/v1/evaluation/llm"
charge utile = {
    "EVAL_ENGINE": "LM_EVAL",
    "BasEmodel_Path": Base_Model, # de Launch_Payload
    "loramodel_path": lora_model_path, # de status_ret
    "tâche": "mmlu"
}
# ... (reste du code d'évaluation)

Conclusion:

Le réglage fin et l'évaluation des LLM sont cruciaux pour créer des modèles très performants et spécifiques à la tâche. Monsterapi fournit une plate-forme rationalisée et efficace pour ce processus, offrant des métriques et des idées de performances complètes. En tirant parti de Monsterapi, les développeurs peuvent créer et déployer des LLM personnalisés en toute confiance adaptés à leurs applications uniques.

Questions fréquemment posées:

Q1: Qu'est-ce que le réglage fin et l'évaluation des LLM?

A1: Fonction adapte un LLM pré-formé à une tâche spécifique à l'aide d'un ensemble de données personnalisé. L'évaluation évalue les performances du modèle contre les références pour assurer la qualité.

Q2: Comment Monsterapi aide-t-il à la fin de LLM?

A2: Monsterapi fournit des API hébergées pour un réglage et une évaluation efficaces et rentables de LLM, en utilisant des ressources informatiques optimisées.

Q3: Quels types de jeux de données sont pris en charge?

A3: Monsterapi prend en charge divers types de jeux de données, y compris le texte, le code, les images et les vidéos, selon le modèle de base choisi.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!