Das Repository enthält Beispiele für die Feinabstimmung auf der Grundlage der TRL-Bibliothek Hugging Face und der LoRA-Technologie in den folgenden Schritten:
- Datensatz herunterladen: Verwendung
load_datasetLaden Sie mehrsprachige Inferenzdatensätze wie z. B.HuggingFaceH4/Multilingual-Thinking. - Konfigurieren von LoRA-Parametern: Definitionen
LoraConfigEinstellungenrim Gesang antwortenlora_alphausw. und geben Sie das Zielmodul an (z. B.q_projim Gesang antwortenv_proj). - Modelle laden: durch
AutoModelForCausalLM.from_pretrainedLaden Sie das vortrainierte Modell und wenden Sie die LoRA-Konfiguration an. - Feinabstimmung der Implementierung: Verweis auf das Repository in der
finetune.ipynb, wobei die TRL-Bibliothek für die Feinabstimmung verwendet wird. - Speichern Sie das ModellSpeichern Sie das Modell nach Abschluss der Feinabstimmung für bestimmte Aufgaben (z. B. mehrsprachige Schlussfolgerungen).
Dieses Verfahren wird angewandt, um die Leistung des Modells für einen bestimmten Datensatz zu optimieren.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelSammlung von Skripten und Tutorials zur Feinabstimmung von OpenAI GPT OSS ModellenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie kann man das gpt-oss-recipes-Repository für die Modellfeinabstimmung verwenden?
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