カスタムデータで LLAMA2 LLM モデルをファインチューニングする方法

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カスタムデータで LLAMA2 LLM モデルをファインチューニングする方法

テーブル・オブ・コンテンツ:

  1. はじめに
  2. Gradientとは
  3. Gradientの特徴
  4. ワークスペースの作成
  5. アクセストークンの生成
  6. ベースモデルの呼び出し
  7. カスタムデータの作成
    • サンプルクエリの作成
    • カスタムデータのフォーマット
    • カスタムデータの入力と出力
  8. ファインチューニングの実行
    • エポック数の設定
    • モデルアダプターの作成
    • ファインチューニングのループ
  9. ファインチューニング後の結果の表示
  10. モデルの削除と終了

GradientでのカスタムLLMモデルのファインチューニング

はじめに

この動画では、カスタムデータを使用して自分自身のLLMモデルをファインチューニングする方法について説明します。そのために、特にGradientというプラットフォームを使用します。Gradientは、多くのLLMモデルを提供しており、それらを使用して独自のデータセットでファインチューニングを行うことができます。カスタムデータセットは特定の形式でフォーマットするだけで、より迅速にファインチューニングが行えます。ファインチューニングはたったの7〜8分で完了することがあります。この動画では、カスタムデータセットを持っており、独自のLLMモデルを作成したい場合に実際に試すことができます。

Gradientとは

Gradientは「1つのプラットフォームで無制限のAIを提供する」という特徴を持っています。ファインチューニングだけでなく、モデルの開発、展開、推論にも使用することができます。プライベートなLLMモデルを作成し、さまざまな言語で構築することができ、JavaScript、Python、Javaの3つのSDKが提供されています。この動画では、PythonのSDKを使用し、Google Colabを使って独自のモデルをファインチューニングします。Gradientは、業界の専門知識を持つAIをプライベートデータと組み合わせることができる唯一のAIプラットフォームです。

ワークスペースの作成

まずはじめに、サインアップして新しいワークスペースを作成する必要があります。サインアップするには、自身の詳細を入力することができます。既にサインアップしている場合は、ログインしてワークスペースを作成します。ワークスペースを作成するには、「新しいワークスペースを作成」ボタンをクリックし、ワークスペースの名前を入力して提出します。作成したワークスペースのIDをコピーしておきます。このIDは、Google Colabでのコーディング時に使用します。

アクセストークンの生成

次に、アクセストークンを生成します。これには、アクセストークンを生成するためのパスワードを入力する必要があります。パスワードを入力して提出すると、秘密のアクセストークンが生成されます。このトークンをコピーしておきます。

ベースモデルの呼び出し

Python SDKを使用して、Gradientからベースモデルを呼び出します。ベースモデル種別のスラグを指定し、対応するモデルを呼び出します。この動画では、NOS Hermas 2というモデルを使用します。モデルの呼び出しに成功したら、次にモデルアダプターを作成します。モデルアダプターは、ファインチューニングのためのベースモデルを包み込むために使用します。このとき、作成したモデルアダプターに任意の名前を付けます。

カスタムデータの作成

カスタムデータを作成するためには、サンプルクエリを作成します。このクエリは、質問と回答の形式で構成されます。データセットのフォーマットに合わせたカスタムデータを作成し、それをモデルに入力します。フォーマットはGradientのPython SDKのドキュメントで詳細に説明されています。

ファインチューニングの実行

ファインチューニングを実行する前に、エポック数を設定します。その後、ファインチューニングのループ内でモデルアダプターにサンプルデータを提供し、ファインチューニングを行います。指定したエポック数の回数だけループが実行されます。ファインチューニングの結果を確認するために、生成された出力を表示します。

ファインチューニング後の結果の表示

ファインチューニングが完了したら、新しいクエリを作成して生成された出力を表示します。ファインチューニングの前と後で出力を比較することで、モデルの改善を確認することができます。最後に、モデルアダプターを削除し、Gradientを閉じます。

以上が、Gradientを使用したカスタムLLMモデルのファインチューニングの手順です。このプロセスを実行することで、独自のデータセットでモデルを最適化することができます。GradientのAIクラウドプラットフォームを活用して、効率的にファインチューニングを行いましょう。

Pros:

  • Gradientは多くのLLMモデルを提供しており、ファインチューニングに便利です。
  • ファインチューニングが素早く行えるため、効率的にカスタムモデルを作成できます。

Cons:

  • チュートリアルは英語で提供されているため、日本語を理解しづらい場合もあります。

ハイライト:

  • Gradientは、AIモデルのファインチューニングから展開までの一連の作業をサポートしています。
  • Python SDKを使用することで、独自のデータセットでモデルを最適化することができます。

よくある質問(FAQ): Q: Gradientを使用するためには、料金がかかりますか? A: Gradientには無料プランと有料プランの2つのオプションがあります。無料プランでも基本的な機能を利用することができますが、より高度な機能を使用する場合には有料プランが必要です。

Q: Gradientのファインチューニングは他のプラットフォームと比べてどのような特徴がありますか? A: Gradientは、クラウドベースのプラットフォームでありながら、高速かつ効率的なファインチューニングが可能です。また、豊富なモデルと多言語のSDKを提供しているため、幅広いニーズに対応することができます。

Q: ファインチューニングにはどれくらいの時間がかかりますか? A: ファインチューニングにかかる時間は、データセットのサイズやエポック数によって異なります。通常、数分から数十分程度の時間で完了することがあります。

リソース:

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