“`html
Настройка и дообучение модели Llama 3.2 3B Instruct
В этом руководстве мы покажем, как настроить и провести дообучение модели Llama 3.2 3B Instruct с использованием специального набора данных на Python. В конце вы узнаете, как адаптировать большие языковые модели для задач, связанных с кодом, и получите практическое понимание необходимых инструментов.
Установка необходимых зависимостей
Для начала установим необходимые библиотеки:
!pip install "unsloth[colab-new]" !pip install "git+https://github.com/huggingface/transformers.git" !pip install -U trl !pip install --no-deps trl peft accelerate bitsandbytes !pip install torch torchvision torchaudio triton !pip install xformers
Эти команды установят все нужные библиотеки для работы с моделью Llama 3.2 3B Instruct.
Импорт необходимых модулей
from unsloth import FastLanguageModel from trl import SFTTrainer from transformers import TrainingArguments import torch from datasets import load_dataset
Импортируем классы и функции для обучения модели и загрузки набора данных на Python.
Загрузка набора данных на Python
max_seq_length = 2048
dataset = load_dataset("user/Llama-3.2-Python-Alpaca-143k", split="train")
Задаем максимальную длину последовательности и загружаем настраиваемый набор данных.
Инициализация модели Llama 3.2 3B
model, tokenizer = FastLanguageModel.from_pretrained(
model_name = "unsloth/Llama-3.2-3B-Instruct-bnb-4bit",
max_seq_length = max_seq_length,
load_in_4bit = True
)
Загружаем модель в формате 4-бит для снижения использования памяти.
Настройка LoRA с Unsloth
model = FastLanguageModel.get_peft_model(
model,
r = 16,
lora_alpha = 16,
use_gradient_checkpointing = "unsloth",
max_seq_length = max_seq_length
)
Применяем LoRA для оптимизации модели и использования памяти.
Подключение Google Drive
from google.colab import drive
drive.mount("/content/drive")
Подключаем Google Drive для сохранения результатов обучения.
Настройка и запуск цикла обучения
trainer = SFTTrainer(
model = model,
train_dataset = dataset,
max_seq_length = max_seq_length,
args = TrainingArguments(
per_device_train_batch_size = 2,
max_steps = 60,
learning_rate = 2e-4,
output_dir = "/content/drive/My Drive/Llama-3.2-3B-Instruct-bnb-4bit"
),
)
trainer.train()
Создаем экземпляр тренера и запускаем процесс обучения модели.
Сохранение дообученной модели
model.save_pretrained("lora_model")
tokenizer.save_pretrained("lora_model")
Сохраняем дообученную модель и токенизатор для дальнейшего использования.
Заключение
В этом руководстве мы показали, как провести дообучение модели Llama 3.2 3B Instruct с использованием библиотеки Unsloth и LoRA. Используя предоставленные скрипты, вы можете создать более компактную и эффективную модель для работы с Python-кодом.
Ваши шаги к внедрению ИИ
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, важно:
- Проанализировать, как ИИ может изменить вашу работу.
- Определить ключевые показатели эффективности (KPI).
- Подобрать подходящее решение для автоматизации.
- Внедрять ИИ постепенно, начиная с небольших проектов.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам.
Попробуйте наш ИИ-ассистент в продажах, который помогает отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru.
“`
