Desafios e soluções
Os dispositivos de borda têm recursos computacionais e de armazenamento limitados e exigem métodos especiais para o ajuste fino do modelo.
Etapas específicas de implementação
- Etapa 1: Seleção de um modelo apropriado
Prefira versões destiladas, como DeepSeek-R1-Distill-Llama - Etapa 2: Ajuste fino eficiente dos parâmetros
Uso de métodos leves de ajuste fino, como o LoRA ou o Adapter - Etapa 3: Treinamento incremental
Usando a função de atualização de peso parcial fornecida pelo LlamaEdge - Etapa 4: Carregamento do modelo personalizado
modificaçõesllama-api-server.wasmSuporte à extensão de código
Conselhos práticos
1) concluir o pré-treinamento em larga escala na nuvem antes de fazer o ajuste fino nas bordas; 2) usar o acúmulo de gradiente para reduzir os requisitos de tamanho de lote; 3) concentrar-se em técnicas de treinamento quantitativo; e 4) usar o ponto de verificação para retomar o treinamento.
Essa resposta foi extraída do artigoLlamaEdge: a maneira mais rápida de executar e ajustar o LLM localmente!O
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como o LLM pode ser ajustado e dimensionado em dispositivos de borda com recursos limitados?
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