Bert, Llama, Bart 및 Mistral AI와 같은 대형 언어 모델 (LLM)을 미세 조정하는 것은 계산 집약적 일 수 있습니다. 로컬 GPU가 없기 때문에 Google Colab은 자유로운 대안을 제공하지만 일시적인 특성은 진행 상황을 보존하는 데 어려움을 나타냅니다. 이 안내서는 Google 드라이브를 활용 하여이 제한을 극복하는 방법을 보여 주므로 여러 Colab 세션에서 LLM 교육을 저장하고 재개 할 수 있습니다.
솔루션에는 Google 드라이브를 사용하여 중간 결과 및 모델 체크 포인트를 저장하는 것이 포함됩니다. 이는 Colab 환경이 재설정 된 후에도 작업이 지속되도록합니다. 드라이브 공간이 충분한 Google 계정이 필요합니다. 드라이브에서 "데이터"(교육 데이터 세트의 경우) 및 "체크 포인트"(모델 체크 포인트를 저장)에 두 개의 폴더를 만듭니다.
Colab에서 Google 드라이브를 마운트하는
이 명령을 사용하여 Colab 노트북 내에서 Google 드라이브를 장착하여 시작하십시오.
데이터 및 체크 포인트 디렉토리의 내용을 나열하여 액세스를 확인하십시오.
승인이 필요한 경우 팝업 창이 나타납니다. 필요한 액세스 권한을 부여하십시오. 명령이 실패하면 장착 셀을 다시 실행하고 권한을 확인하십시오.
저장 및 로딩 체크 포인트 :
솔루션의 핵심은 모델 체크 포인트를 저장하고로드하는 기능을 만드는 데 있습니다. 이 기능은 모델의 상태, 최적화, 스케줄러 및 기타 관련 정보를 "체크 포인트"폴더로 직렬화합니다.
체크 포인트 기능 저장 :
로드 체크 포인트 함수 :
훈련 루프에 통합 :
이러한 기능을 교육 루프에 통합합니다. 루프는 훈련을 시작하기 전에 기존 체크 포인트를 점검해야합니다. 체크 포인트가 발견되면 저장된 시대에서 훈련이 재개됩니다. <code class="language-python">from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')</code>
이 구조는 Colab 세션이 종료 되더라도 훈련을 원활하게 재개 할 수 있습니다. 특정 요구에 맞게 기능 및 체크 포인트 파일 명명 규칙을 조정해야합니다. 이 개선 된 예제는 잠재적 오류를보다 우아하게 처리하고보다 강력한 솔루션을 제공합니다. 자리 표시 자 기능 (, )을 실제 구현으로 바꾸는 것을 잊지 마십시오.
위 내용은 Google Colab에서 언어 모델 교육의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
