輕鬆訓練、微調與部署任何機器學習模型

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輕鬆訓練、微調與部署任何機器學習模型

目錄

  1. 簡介
  2. 使用Ludwig版本0.8建立和微調LLM
  3. 使用Pretty Base訓練和部署機器學習模型
  4. 使用Collab筆記本進行微調
  5. 使用Llama2模型進行微調
  6. 使用Alpaca數據集進行微調
  7. 使用4位量化縮小模型大小
  8. 切換到GPU運行時
  9. 安裝Ludwig
  10. 設置Hugging Face API權杖

使用Pretty Base輕鬆訓練和部署機器學習模型💪

現在,你可以使用Pretty Base輕鬆地訓練和部署任何機器學習模型了。在背後,他們使用了Ludwig 0.8版本,這是一個開源工具包,用於建立和微調LLMs模型。在他們的網站上有一個完整的教程,我將在視頻描述中附上連結。但是,Pretty Base的優點是微調模型或部署模型已經變得非常簡單。迄今為止,我發現Pretty Base的最大優點是你只需要選擇任何基本模型,比如Llama2,然後提供你自己的數據集,然後輕鬆訓練它。在這個視頻中,我將向你展示如何使用Collab筆記本來輕鬆實現這一點。

💡 Highlight: Pretty Base提供了一個簡單而強大的平台,讓你可以使用任何基本模型來訓練和部署自己的機器學習模型。

使用Collab筆記本進行微調

首先,我們需要在Collab筆記本中安裝Ludwig,這是一個用於微調LLMs的開源工具包。讓我們運行下面的代碼來安裝它:

!pip install ludwig

現在,Ludwig和其他模組都已安裝完成。作為第二步,我們需要設置我們的Hugging Face API權杖。如果你還沒有權杖,請訪問Hugging Face網站,點擊頂部右側的個人資料,然後點擊“設置”。在設置頁面的左側點擊“訪問令牌”,生成一個新的權杖,或者使用現有的權杖。我已經獲得了我的權杖,讓我們運行下面的代碼來設置它:

import os
os.environ["HuggingFace_token"] = "YOUR_TOKEN_HERE"

在下一步中,我們需要設置一些配置。在這個配置中,我們告訴Ludwig使用LLM模型進行生成任務,並指定我們使用的基本模型。你可以使用Hugging Face模型庫中的任何模型。我們還告訴它我們使用的是4位量化,這樣可以減小整個模型的大小。其他參數可以保持默認值。讓我們運行下面的代碼來設置配置:

config = """
input_features:
  -
    name: prompt
    type: text
output_features:
  -
    name: output
    type: text
model:
  type: llm
  base_model: YOUR_BASE_MODEL
  monetization: 4-bit
  adaptation: low_rank
  prompt_template: YOUR_PROMPT_TEMPLATE
training:
  batch_size: 128
  learning_rate: 0.001
"""
with open("config.yaml", "w") as f:
    f.write(config)

接下來,我們將進行微調。我們將使用Llama2模型作為基本模型,並使用Alpaca數據集進行微調。你可以使用自己的數據集,但在這個例子中,我們使用了Ludwig的示例數據集Alpaca。通過使用下面的代碼來運行訓練:

!ludwig train --data_csv YOUR_DATASET.csv --model_definition_file config.yaml

訓練完成後,結果將被輸出。現在,你已經學會了如何使用Pretty Base輕鬆訓練和部署機器學習模型。我將在視頻描述中附上相關連結,你可以深入了解。我將繼續創建更多關於Ludwig和Pretty Base的視頻,因為我認為這是未來的趨勢,你不僅可以在幾分鐘內建立模型,還可以輕鬆進行微調和部署,而不需要太多低級細節。希望你喜歡這個視頻,如果有任何評論,請在下面留言。如果你喜歡這個內容,請考慮訂閱我的頻道。謝謝。

❓ 常見問題與解答

Q: 如何安裝Ludwig? A: 可以使用以下命令在Collab筆記本中安裝Ludwig:!pip install ludwig

Q: 我在哪裡可以找到Ludwig的教程? A: 可以在Ludwig的官方網站上找到完整的教程。

Q: 是否可以使用自己的數據集進行微調? A: 是的,你可以使用自己的數據集進行微調。只需將你的數據集設置為--data_csv參數的值。

Q: Pretty Base支持哪些部署選項? A: Pretty Base支持在Pretty BLISS雲端上部署,也支持在自己的VPC中部署。

Q: Pretty Base需要付費嗎? A: Pretty Base提供免費試用,但也有付費訂閱選擇。

🔗 相關資源

以上就是使用Pretty Base輕鬆訓練和部署機器學習模型的完整教程。希望你喜歡這個教程,並能夠成功使用Pretty Base來實現你的機器學習目標。加油!

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