利用微調(diào)LLM的功能與Monsterapi：綜合指南

想像一個虛擬助手完美理解並預(yù)測您的需求。由於大型語言模型（LLMS）的進步，這已成為現(xiàn)實。但是，達到這種個性化水平需要微調(diào) - 精煉特定任務(wù)的通用模型的過程。 Monsterapi簡化了這一點，從而使微調(diào)和評估有效且易於訪問。本指南展示了Monsterapi如何幫助完善和評估LLM，將其轉(zhuǎn)換為適合您獨特需求的強大工具。

關(guān)鍵學(xué)習(xí)目標(biāo)：

• 使用Monsterapi平臺掌握完整的微調(diào)和評估工作流程。
• 了解評估在確保LLM輸出中的準(zhǔn)確性和相干性方面的關(guān)鍵作用。
• 在Monsterapi的開發(fā)人員友好的微調(diào)和評估API中獲得實踐經(jīng)驗。

目錄：

• 大語言模型的演變
• 了解LLM微調(diào)
• LLM評估的重要性
• 通過Monsterapi進行微調(diào)和評估LLM的分步指南
• 常見問題

大語言模型的演變：

近年來，在自然語言處理領(lǐng)域中，LLM在LLM中取得了顯著進步?，F(xiàn)在可以使用許多開源和封閉源模型，使研究人員和開發(fā)人員能夠突破AI的界限。儘管這些模型在一般任務(wù)上表現(xiàn)出色，但針對特定應(yīng)用程序?qū)崿F(xiàn)峰值準(zhǔn)確性和個性化需要進行微調(diào)。

微型調(diào)整使用自定義數(shù)據(jù)集適應(yīng)了預(yù)訓(xùn)練的模型。此過程需要專門的數(shù)據(jù)集，模型培訓(xùn)，並最終是部署。至關(guān)重要的是，必須進行徹底的評估，以評估模型在各種相關(guān)任務(wù)中的有效性。 Monsterapi的llm_eval引擎簡化了開發(fā)人員和企業(yè)的微調(diào)和評估。它的好處包括：

• 自動GPU環(huán)境配置。
• 最佳批量尺寸的優(yōu)化內(nèi)存使用量。
• 針對特定業(yè)務(wù)需求的可自定義模型配置。
• 模型實驗跟蹤與權(quán)重和偏見的集成（WANDB）。
• 用於基準(zhǔn)模型性能的集成評估引擎。

了解LLM微調(diào)：

微調(diào)通過在自定義數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練特定任務(wù)來定制預(yù)先培訓(xùn)的LLM。此過程利用預(yù)先培訓(xùn)的模型的通用知識，同時將其調(diào)整為新數(shù)據(jù)的細微差別。該過程涉及：

1. 預(yù)先訓(xùn)練的模型選擇：根據(jù)您的需求選擇合適的預(yù)訓(xùn)練模型（例如Llama，SDXL，Claude，Gemma）。
2. 數(shù)據(jù)集準(zhǔn)備：收集，預(yù)處理並以適合培訓(xùn)的輸入輸出格式構(gòu)造自定義數(shù)據(jù)集。
3. 模型培訓(xùn)：訓(xùn)練數(shù)據(jù)集上的預(yù)訓(xùn)練模型，調(diào)整其參數(shù)以從新數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)模式。 Monsterapi利用具有成本效益且高度優(yōu)化的GPU來加速此過程。
4. 高參數(shù)調(diào)整：優(yōu)化超參數(shù)（批量尺寸，學(xué)習(xí)率，時代等）以獲得最佳性能。
5. 評估：使用MMLU，GSM8K，Elthfulqa等度量標(biāo)準(zhǔn)評估微型模型的性能，以確保其滿足您的要求。 Monsterapi的集成評估API簡化了這一步驟。

LLM評估的重要性：

LLM評估嚴(yán)格評估微調(diào)模型對目標(biāo)任務(wù)的性能和有效性。這樣可以確保該模型在驗證數(shù)據(jù)集上實現(xiàn)所需的準(zhǔn)確性，相干性和一致性。 MMLU和GSM8K基準(zhǔn)性能等指標(biāo)，突出了需要改進的領(lǐng)域。 Monsterapi的評估引擎提供了全面的報告來指導(dǎo)此過程。

通過Monsterapi進行微調(diào)和評估LLM的逐步指南：

Monsterapi的LLM微型調(diào)節(jié)器比許多替代方案都更快，更具成本效益。它支持各種模型類型，包括文本生成，代碼生成和圖像生成。本指南側(cè)重於文本生成。 Monsterapi利用具有不同RAM容量的NVIDIA A100 GPU網(wǎng)絡(luò)來容納不同的模型尺寸和超參數(shù)。

步驟1：設(shè)置和安裝：

安裝必要的庫並獲取您的Monsterapi密鑰。

 ！ pip安裝monsterapi == 1.0.8

導(dǎo)入操作系統(tǒng)
從Monsterapi導(dǎo)入客戶端作為McLient
＃...（其餘的導(dǎo)入語句）

os.environ ['monster_api_key'] ='your_monster_api_key'＃替換為密鑰
客戶端= mclient（api_key = os.environ.get（“ monster_api_key”））

步驟2：準(zhǔn)備並啟動微調(diào)工作：

創(chuàng)建一個啟動有效負(fù)載，指定基本模型，洛拉參數(shù)，數(shù)據(jù)集和培訓(xùn)設(shè)置。

 laight_payload = {
    “預(yù)處理model_config”：{
        “ model_path”：“ huggyllama/llama-7b”，
        ＃...（其餘配置）
    }，，
    “ data_config”：{
        “ data_path”：“ tatsu-lab/aspaca”，
        ＃...（其餘配置）
    }，，
    “ Training_config”：{
        ＃...（培訓(xùn)參數(shù)）
    }，，
    “ logging_config”：{“ use_wandb”：false}
}

ret = client.finetune（service =“ llm”，params = laining_payload）
deployment_id = ret.get（“ deployment_id”）
打?。╮et）

步驟3：監(jiān)視工作狀態(tài)和日誌：

 status_ret = client.get_deployment_status（deployment_id）
打?。╯tatus_ret）
logs_ret = client.get_deployment_logs（deployment_id）
打?。╨ogs_ret）

步驟4：評估微型模型：

使用LLM評估API評估性能。

 url =“ https://api.monsterapi.ai/v1/evaluation/llm”
有效載荷= {
    “ eval_engine”：“ lm_eval”，
    “ basemodel_path”：base_model，＃來自laining_payload
    “ loramodel_path”：lora_model_path，＃來自status_ret
    “任務(wù)”：“ mmlu”
}
＃...（評估代碼的其餘部分）

結(jié)論：

微調(diào)和評估LLMS對於創(chuàng)建高性能的，特定於任務(wù)的模型至關(guān)重要。 Monsterapi為此過程提供了一個簡化和高效的平臺，提供了全面的性能指標(biāo)和見解。通過利用Monsterapi，開發(fā)人員可以自信地構(gòu)建和部署針對其獨特應(yīng)用程序量身定制的自定義LLMS。

常見問題：

問題1：LLM的微調(diào)和評估是什麼？

A1：微調(diào)使用自定義數(shù)據(jù)集將預(yù)訓(xùn)練的LLM調(diào)整為特定任務(wù)。評估評估模型對基準(zhǔn)測試的性能，以確保質(zhì)量。

Q2：Monsterapi如何幫助LLM微調(diào)？

A2： Monsterapi使用優(yōu)化的計算資源提供了有效且具有成本效益的LLM微調(diào)和評估的託管API。

Q3：支持哪些數(shù)據(jù)集類型？

A3： Monsterapi支持各種數(shù)據(jù)集類型，包括文本，代碼，圖像和視頻，具體取決於所選的基本模型。

以上是如何使用Monsterapi微調(diào)大語言模型的詳細內(nèi)容。更多資訊請關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！