Uma solução de baixo custo para o treinamento rápido de modelos de linguagem visual
Para pesquisadores ou desenvolvedores com orçamentos limitados, é possível obter um treinamento eficiente por meio do projeto MiniMind-V. Veja abaixo uma solução passo a passo:
- Seleção de hardwareTreinamento: o treinamento pode ser feito com uma única NVIDIA 3090 (24 GB de RAM), sem a necessidade de vários servidores!
- controle de custosO custo total de treinamento do projeto é de aproximadamente RMB 1,3, e os principais benefícios incluem:
- Projeto de modelo leve com apenas 26 milhões de parâmetros
- Congelar os parâmetros do codificador visual CLIP para treinar somente as camadas de projeção
- Uso de métodos eficientes de pré-processamento de dados
- Otimização de tempoTreinamento: Complete 1 período de treinamento em 1 hora com dicas específicas:
- Uso de conjuntos de dados limpos pré-criados (~5 GB)
- Configurações padrão de tamanho de lote para uso adequado da memória de vídeo
- Usar a implementação nativa do PyTorch para garantir a eficiência operacional
Recomenda-se seguir o processo completo fornecido pelo projeto: 4 épocas de pré-treinamento, depois 4 épocas de ajuste fino, com o tempo total controlado em 8 horas. Se o efeito for insuficiente, a quantidade de dados em vez do número de parâmetros pode ser aumentada adequadamente.
Essa resposta foi extraída do artigoMiniMind-V: treinamento de 1 hora de um modelo de linguagem visual com 26 milhões de parâmetrosO
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