モンステラピで大規模な言語モデルを微調整する方法

モンステラピで微調整されたLLMSの力を活用：包括的なガイド

仮想アシスタントがあなたのニーズを完全に理解し、予測することを想像してください。これは、大規模な言語モデル（LLMS）の進歩のおかげで現実になりつつあります。ただし、このレベルのパーソナライズを達成するには、微調整が必​​要です。特定のタスクの汎用モデルを改良するプロセスです。 Monsterapiはこれを簡素化し、微調整と評価を効率的にアクセスしやすくします。このガイドは、MonsterapiがLLMSを改良および評価するのに役立ち、それらを独自のニーズに合わせた強力なツールに変換する方法を示しています。

主要な学習目標：

• Monsterapiプラットフォームを使用して、完全な微調整および評価ワークフローをマスターします。
• LLM出力の精度と一貫性を確保する上での評価の重要な役割を理解します。
• Monsterapiの開発者に優しい微調整および評価APIで実践的な経験を積む。

目次：

• 大規模な言語モデルの進化
• LLM微調整を理解する
• LLM評価の重要性
• モンステラピでLLMSを微調整して評価するための段階的なガイド
• よくある質問

大規模な言語モデルの進化：

近年、自然言語処理の分野内でLLMSの顕著な進歩が目撃されています。現在、多数のオープンソースとクローズドソースモデルが利用可能になり、研究者と開発者がAIの境界を押し広げることができます。これらのモデルは一般的なタスクに優れていますが、特定のアプリケーションのピーク精度とパーソナライズを達成するには微調整が必​​要です。

微調整は、事前に訓練されたモデルをカスタムデータセットを使用してドメイン固有のタスクに適応させます。このプロセスには、専用のデータセット、モデルトレーニング、そして最終的に展開が必要です。重要なことに、さまざまな関連タスクにわたってモデルの有効性を測定するには、徹底的な評価が必要です。 Monsterapiのllm_evalエンジンは、開発者と企業の微調整と評価の両方を簡素化します。その利点は次のとおりです。

• 自動化されたGPU環境構成。
• 最適なバッチサイズの最適化されたメモリ使用量。
• 特定のビジネスニーズのためのカスタマイズ可能なモデル構成。
• 重みとバイアスを使用したモデル実験追跡統合（WANDB）。
• ベンチマークモデルのパフォーマンスのための統合評価エンジン。

LLM微調整を理解する：

微調整は、カスタムデータセットでトレーニングすることにより、事前に訓練されたLLMを特定のタスクに合わせて調整します。このプロセスは、事前に訓練されたモデルの一般的な知識を活用しながら、新しいデータのニュアンスに適応させます。プロセスには次のものが含まれます。

1. 事前に訓練されたモデルの選択：あなたのニーズに基づいて、適切な事前訓練モデル（Llama、SDXL、Claude、Gemmaなど）を選択します。
2. データセットの準備：トレーニングに適した入出力形式でカスタムデータセットを収集、前処理、構造化します。
3. モデルトレーニング：データセットで事前に訓練されたモデルをトレーニングし、そのパラメーターを調整して、新しいデータからパターンを学習します。 Monsterapiは、費用対効果の高い高度に最適化されたGPUを利用して、このプロセスを加速します。
4. ハイパーパラメーターチューニング：最適なパフォーマンスのために、ハイパーパラメーター（バッチサイズ、学習率、エポックなど）を最適化します。
5. 評価： MMLU、GSM8K、Truthfulqaなどのメトリックを使用して、微調整されたモデルのパフォーマンスを評価して、要件を満たしていることを確認します。 Monsterapiの統合評価APIは、このステップを簡素化します。

LLM評価の重要性：

LLM評価は、ターゲットタスクに対する微調整されたモデルのパフォーマンスと有効性を厳密に評価します。これにより、モデルが検証データセットの目的の精度、コヒーレンス、一貫性を確実に達成します。 MMLUやGSM8Kベンチマークのパフォーマンスなどのメトリックは、改善の領域を強調しています。 Monsterapiの評価エンジンは、このプロセスを導くための包括的なレポートを提供します。

モンステラピでLLMSを微調整し、評価するための段階的なガイド：

MonsterapiのLLM Fine-Tunerは、多くの選択肢よりも大幅に高速で費用対効果が高くなっています。テキスト生成、コード生成、画像生成など、さまざまなモデルタイプをサポートしています。このガイドは、テキスト生成に焦点を当てています。モンステラピは、さまざまなモデルサイズとハイパーパラメーターに対応するために、さまざまなRAM容量を備えたNVIDIA A100 GPUのネットワークを利用しています。

プラットフォーム/サービスプロバイダー	モデル名	時間がかかる	微調整のコスト
モンステラピ	ファルコン-7b	27m 26秒	5-6ドル
モンステラピ	llama-7b	115分	6ドル
MOSAICML	MPT-7B-Instruct	2.3時間	37ドル
ヴァロハイ	ミストラル-7B	3時間	$ 1.5
ミストラル	ミストラル-7B	2〜3時間	4ドル

ステップ1：セットアップとインストール：

必要なライブラリをインストールし、Monsterapiキーを取得します。

 ！ピップインストールMonsterapi == 1.0.8

OSをインポートします
MonsterapiからMclientとしてインポートクライアントから
＃...（輸入明細書の残り）

os.environ ['monster_api_key'] = 'your_monster_api_key'＃キーに置き換えます
client = mclient（api_key = os.environ.get（ "monster_api_key"））

ステップ2：微調整ジョブを準備して起動します。

ベースモデル、LORAパラメーター、データセット、およびトレーニング設定を指定する起動ペイロードを作成します。

 launch_payload = {
    「PretrainedModel_Config」：{
        「model_path」：「huggyllama/llama-7b」、
        ＃...（構成の残り）
    }、
    「data_config」：{
        「data_path」：「tatsu-lab/alpaca」、
        ＃...（構成の残り）
    }、
    「Training_Config」：{
        ＃...（トレーニングパラメーター）
    }、
    「logging_config」：{"use_wandb"：false}
}

ret = client.finetune（service = "llm"、params = launch_payload）
deployment_id = ret.get（ "deployment_id"）
印刷（ret）

ステップ3：ジョブステータスとログを監視する：

 status_ret = client.get_deployment_status（deployment_id）
print（status_ret）
logs_ret = client.get_deployment_logs（deployment_id）
印刷（logs_ret）

ステップ4：微調整されたモデルを評価します。

LLM評価APIを使用して、パフォーマンスを評価します。

 url = "https://api.monsterapi.ai/v1/evaluation/llm"
ペイロード= {
    「Eval_Engine」：「LM_EVAL」、
    「basemodel_path」：base_model、＃from launch_payload
    「loramodel_path」：lora_model_path、＃from Status_ret
    「タスク」：「MMLU」
}
＃...（評価コードの残り）

結論：

LLMSの微調整と評価は、高性能でタスク固有のモデルを作成するために重要です。 Monsterapiは、このプロセスに合理化された効率的なプラットフォームを提供し、包括的なパフォーマンスメトリックと洞察を提供します。モンステラピを活用することにより、開発者は独自のアプリケーションに合わせたカスタムLLMSを自信を持って構築および展開できます。

よくある質問：

Q1：LLMSの微調整と評価とは何ですか？

A1：微調整は、カスタムデータセットを使用して、事前に訓練されたLLMを特定のタスクに適応させます。評価は、品質を確保するために、ベンチマークに対するモデルのパフォーマンスを評価します。

Q2：MonsterapiはLLM微調整にどのように役立ちますか？

A2： Monsterapiは、最適化されたコンピューティングリソースを利用して、効率的で費用対効果の高いLLM微調整と評価のためにホストされたAPIを提供します。

Q3：どのデータセットタイプがサポートされていますか？

A3： Monsterapiは、選択したベースモデルに応じて、テキスト、コード、画像、ビデオなど、さまざまなデータセットタイプをサポートしています。

以上がモンステラピで大規模な言語モデルを微調整する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。