引入无代码LLM FineTuning与Monster API

计算机视觉研究院

发布于 2023-08-24 08:58:36

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发布于 2023-08-24 08:58:36

文章被收录于专栏：计算机视觉战队

地址：https://blog.monsterapi.ai/no-code-fine-tuning-llm/

计算机视觉研究院专栏

Column of Computer Vision Institute

微调预训练模型是自然语言处理（NLP）领域的一项重要实践，可以优化它们在特定任务中的性能。在Monster API，我们了解开发人员在微调模型时面临的挑战，特别是当涉及复杂设置、内存限制、高GPU成本以及缺乏标准化实践时。

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概要简介

微调预训练模型是自然语言处理（NLP）领域的一项重要实践，可以优化它们在特定任务中的性能。在Monster API，我们了解开发人员在微调模型时面临的挑战，特别是当涉及复杂设置、内存限制、高GPU成本以及缺乏标准化实践时。

这就是为什么我们很高兴推出无代码LLM微调产品，该产品旨在简化和加快微调过程，同时为您提供所需的所有功能和可能性。

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背景介绍

什么是微调LLM？为什么它如此重要？

虽然像GPT-J、LLaMA、Falcon、StableLM和OPT这样经过预训练的模型具有广泛的语言知识，但微调使开发人员能够提高他们在特定任务中的性能。微调使模型更加准确、上下文感知，并与目标应用程序保持一致。

微调不是从头开始训练语言模型，这需要大量的数据和计算资源，而是利用预先训练的模型的现有知识，并将其调整为专门的任务。

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详细介绍

与微调LLM相关的挑战：

微调LLaMA和其他大型语言模型带来了一些挑战。复杂的设置、内存要求、GPU成本以及缺乏标准化实践可能会阻碍微调过程，并使开发人员获得适合其需求的模型变得复杂。

然而，通过Monster API的LLM FineTuner，这些挑战得到了有效解决：

复杂设置：Monster API简化了为FineTuning机器学习模型设置GPU环境的复杂过程，将其封装在用户友好、直观的界面中。这种创新方法消除了手动硬件规范管理、软件依赖性安装、CUDA工具包设置和其他低级配置的需要。通过抽象这些复杂性，Monster API LLM Finetuner允许用户轻松选择所需的模型、数据集和超参数，并专注于优化机器学习模型的实际任务。
内存限制：微调大型语言模型（如LLaMA）可能需要大量的GPU内存，这对许多开发人员来说可能是一个限制。Monster API通过优化FineTuning过程中的内存利用率来解决这一挑战。它确保在可用的GPU内存内有效地执行该过程，从而使大型语言模型FineToning更易于访问和管理，即使存在资源限制。
GPU成本：当微调机器学习模型时，GPU成本可能会迅速上升，这使其成为并非所有开发人员都能负担得起的奢侈品。然而，Monster API利用其分散的GPU网络实现了对超低成本GPU实例的按需访问。因此，显著降低了与访问LLM的强大计算资源相关联的成本和复杂性。
标准化实践：行业中缺乏标准化实践可能会使微调过程令人沮丧且耗时。Monster API通过提供直观的界面和预定义的任务，以及创建自定义任务的灵活性，简化了这一过程。我们的平台引导您了解最佳实践，无需在错综复杂的文档和论坛中导航。

可以依赖Monster API来简化和流线化复杂的微调过程，使其快速而容易地被处理。通过使用Monster API，您可以轻松地使用LoRA将大型语言模型（如LLaMA 7B）与DataBricks Dolly 15k进行3个阶段的微调。

你猜怎么着？它不会让你倾家荡产，只需花费不到20美元。

有关用于演示的LLM和数据集的上下文：

LLaMA（Large Language Model Meta AI）是Facebook AI Research（FAIR）为机器翻译任务开发的一个令人印象深刻的语言模型。LLaMA基于Transformer架构，在大量多语言数据的语料库上进行训练，使其能够在许多语言对之间进行翻译。LLaMA 7B具有70亿个参数，是该模型的最小变体。

为了展示像ChatGPT这样的交互式和引人入胜的对话能力，我们使用了Databricks Dolly V2数据集。该数据集，特别是“data bricks-doolly-15k”语料库，由Databricks员工创建的15000多条记录组成，提供了丰富多样的会话数据来源。

只需五个简单的步骤，您就可以设置微调任务并体验显著的效果。

所以，让我们一起开始探索这个过程吧！

选择一个语言模型进行微调

选择适合您需求的LLM。您有多种流行的开源语言模型可供选择，例如Llama 7B、GPT-J 6B或StableLM 7B

第二部选择或创建任务：接下来，定义用于微调LLM的任务。使用Monster API，您可以灵活地从预定义任务中选择，如“指令精细调整”或“文本分类”。如果您的任务是唯一的，您甚至可以选择“其他”选项来创建自定义任务。我们重视您的具体要求，并提供相应的选择

选择一个HuggingFace数据集：为了有效地训练你的LLM，你需要一个高质量的数据集。Monster API与HuggingFace数据集无缝集成，提供了广泛的选择。我们甚至根据您选择的任务建议相关的数据集。只需点击几下，您选择的数据集就会自动格式化并准备好使用。我们希望让您能够方便地访问所需的数据

指定超参数：Monster API根据您选择的LLM预先填充大多数超参数，从而简化了过程。但是，我们知道您可能有特定的偏好。您可以自由定制时间、学习率、截止长度、热身步骤等参数，确保您的LLM能够根据您的确切要求进行微调

审查并提交微调工作：设置完所有参数后，您可以在摘要页面上查看所有内容。我们知道准确性的重要性，因此我们提供此步骤以确保您能够完全控制。一旦你对细节有信心，只需提交工作即可。从那里开始，我们负责剩下的事情

就是这样！只需五个简单的步骤，您的作业就可以提交给您选择的LLM进行微调。我们致力于简化流程，这样您就可以专注于您的任务，而不会被复杂的配置所淹没。

使用Monster API成功设置微调作业后，可以通过WandB上的详细日志监控性能。我们相信为您提供所需的见解，以便您做出明智的决策并取得最佳结果。

Monster API的优点

Monster API的FineTuning LLM产品的价值在于它能够简化大型语言模型（LLM）的使用并使其民主化。通过消除技术复杂性、内存限制、高GPU成本和缺乏统一实践等常见障碍，该平台使人工智能模型微调变得容易和高效。通过这样做，它使开发人员能够充分利用LLM，促进更复杂的人工智能应用程序的开发。

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