Llama 2のファインチューニング | AIシリーズ
目次
- ファインチューニングとは
- ラグとファインチューニングの比較
- データセットの選択と構築
- hugging faceのAuto Trainツールの紹介
- Auto Trainツールのインストールと設定
- モデルのファインチューニングの実行
- モデルのサービングと推論
1. ファインチューニングとは
ファインチューニングは、既存のモデルにカスタムデータセットを使って再学習する手法です。NLPモデルのパラメータを特定のタスクやドメインに適した形に調整することができます。ファインチューニングを行うことで、モデルの性能や柔軟性を向上させることができます。
2. ラグとファインチューニングの比較
2.1 ラグの特徴
- 検索モデルと生成モデルの組み合わせによって構築されるパイプライン
- 外部データソースにアクセスし、返答の文脈を取得するため、柔軟性が高い
- パイプラインが複雑であり、パーツの連携が必要
2.2 ファインチューニングの特徴
- カスタムデータセットを使って既存のモデルを再学習する
- 特定のタスクやドメインに特化したモデルを作ることができる
- データセットに依存し、再学習時のデータセットのタイムラインを遵守する必要がある
3. データセットの選択と構築
ファインチューニングを行うためには、適切なデータセットを選択し、既存のモデルに適した形式で構築する必要があります。本デモでは、Hugging Faceの公開されているデータセットを使用します。このデータセットは、製品の広告と説明に基づいて書かれた文章を含んでおり、既存のLama 2モデルを再学習するための適切なデータセットです。
4. hugging faceのAuto Trainツールの紹介
Auto Trainは、Hugging Faceが開発したツールであり、NLPやコンピュータビジョンのための最新モデルを簡単にトレーニングすることができます。Auto Trainは、Webベースのツールとして提供されており、CLIツールとしても使用することができます。本デモでは、CLIツールを使用してAuto Trainを実行します。
5. Auto Trainツールのインストールと設定
Auto Trainを使用するためには、まずHugging Face Hub CLIをインストールする必要があります。次に、Auto Train Advancedをインストールし、Hugging Faceにログインします。ログイン後、モデルやデータセットのパラメータを設定し、Auto Trainコマンドを実行します。これにより、モデルのファインチューニングが開始されます。
6. モデルのファインチューニングの実行
ファインチューニングプロセスが完了したら、トレーニング済みモデルをHugging Face Hubにプッシュします。プッシュ後、モデルはHugging Faceのモデルページで利用可能になります。
7. モデルのサービングと推論
ファインチューニングされたモデルをサーバーにデプロイし、推論を実行することができます。推論は、Hugging Faceのテキスト生成推論コンテナを使用して行います。推論サーバーを起動し、テキスト生成推論クライアントでモデルに対してテキストを入力することで、モデルの応答を取得することができます。
以上が、Lama 2のファインチューニングとモデルのサービング、推論の手順です。ファインチューニングによってカスタムデータセットを用いたLama 2のモデルを構築し、サーバー上で推論を行うことができます。