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MiniMindを使用したカスタマイズトレーニング（例：医療クイズ）の正確なプロセスを教えてください。

2025-08-28

1.4 K

ドメインのカスタマイズには、以下の4段階の作業を完了する必要がある：

データ準備段階::
- 専門的なデータを収集し、それをlora_medical.jsonlフォーマッティング
- モデル・アーキテクチャに合わせて、トークン長を512に維持することを推奨する。
パラメータ設定段階::
- 修正./model/LMConfig.py正鵠を得るn_layersおよびその他のパラメータ
- アダプトbatch_sizeビデオメモリのオーバーフローを避ける（3090推奨≦8）
モデルのトレーニング段階::
- はこびだすpython train_lora.py現場でのハビリテーションを開始する
- 増加--use_wandbパラメータ・モニタリング損失曲線
配備申請段階::
- 利用するserve_openai_api.pyサービス開始
- とおすcurlコマンドテスト医療Q&Aインターフェース

注：プロのフィールド・トレーニングでは、LoRA微調整前の基本的な事前トレーニング（2～3ラウンド）を推奨。

この答えは記事から得たものである。MiniMind：ゼロから2時間のトレーニング 26MパラメータGPTオープンソースツールについて

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