pembangunan bahagian belakang
Tutorial Python
Memperhalus Model Bahasa Besar Anda (LLM) dengan Mistral: Panduan Langkah demi Langkah
Memperhalus Model Bahasa Besar Anda (LLM) dengan Mistral: Panduan Langkah demi Langkah
Hai, rakan-rakan peminat AI! ? Adakah anda bersedia untuk membuka kunci potensi penuh Model Bahasa Besar (LLM) anda? Hari ini, kami menyelami dunia penalaan halus menggunakan Mistral sebagai model asas kami. Jika anda sedang mengerjakan tugasan NLP tersuai dan ingin meningkatkan model anda ke peringkat seterusnya, panduan ini adalah untuk anda! ?
? Mengapa Menala Halus LLM?
Penalaan halus membolehkan anda menyesuaikan model pra-latihan kepada set data khusus anda, menjadikannya lebih berkesan untuk kes penggunaan anda. Sama ada anda sedang mengusahakan chatbot, penjanaan kandungan atau sebarang tugasan NLP lain, penalaan halus boleh meningkatkan prestasi dengan ketara.
? Mari Bermula dengan Mistral
Perkara pertama dahulu, mari kita sediakan persekitaran kita. Pastikan anda memasang Python bersama-sama dengan perpustakaan yang diperlukan:
pip install torch transformers datasets
?️ Memuatkan Mistral
Mistral ialah model yang berkuasa, dan kami akan menggunakannya sebagai asas kami untuk penalaan halus. Begini cara anda boleh memuatkannya:
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer # Load the Mistral model and tokenizer model_name = "mistralai/mistral-7b" model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name) tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
? Menyediakan Set Data Anda
Penalaan halus memerlukan set data yang disesuaikan dengan tugas khusus anda. Katakan anda sedang memperhalusi tugas penjanaan teks. Begini cara anda boleh memuatkan dan menyediakan set data anda:
from datasets import load_dataset
# Load your custom dataset
dataset = load_dataset("your_dataset")
# Tokenize the data
def tokenize_function(examples):
return tokenizer(examples["text"], padding="max_length", truncation=True)
tokenized_dataset = dataset.map(tokenize_function, batched=True)
? Penalaan Halus Model
Kini tibalah bahagian yang menarik! Kami akan memperhalusi model Mistral pada set data anda. Untuk ini, kami akan menggunakan API Pelatih daripada Wajah Memeluk:
from transformers import Trainer, TrainingArguments
# Set up training arguments
training_args = TrainingArguments(
output_dir="./results",
num_train_epochs=3,
per_device_train_batch_size=8,
per_device_eval_batch_size=8,
warmup_steps=500,
weight_decay=0.01,
logging_dir="./logs",
logging_steps=10,
)
# Initialize the Trainer
trainer = Trainer(
model=model,
args=training_args,
train_dataset=tokenized_dataset["train"],
eval_dataset=tokenized_dataset["test"],
)
# Start fine-tuning
trainer.train()
? Menilai Model Ditala Halus Anda
Selepas penalaan halus, adalah penting untuk menilai prestasi model anda. Begini cara anda boleh melakukannya:
# Evaluate the model
eval_results = trainer.evaluate()
# Print the results
print(f"Perplexity: {eval_results['perplexity']}")
? Menggunakan Model Ditala Halus Anda
Setelah anda berpuas hati dengan hasilnya, anda boleh menyimpan dan menggunakan model anda:
# Save your fine-tuned model
trainer.save_model("./fine-tuned-mistral")
# Load and use the model for inference
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("./fine-tuned-mistral")
? Membungkus
Dan itu sahaja! ? Anda telah berjaya memperhalusi LLM anda menggunakan Mistral. Sekarang, teruskan dan lepaskan kuasa model anda pada tugas NLP anda. Ingat, penalaan halus ialah proses berulang, jadi jangan ragu untuk mencuba set data, zaman dan parameter lain yang berbeza untuk mendapatkan hasil yang terbaik.
Jangan ragu untuk berkongsi pendapat anda atau bertanya soalan dalam komen di bawah. Selamat memperhalusi! ?
Atas ialah kandungan terperinci Memperhalus Model Bahasa Besar Anda (LLM) dengan Mistral: Panduan Langkah demi Langkah. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!
Alat AI Hot
Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik
AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.
Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma
Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI
AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.
Artikel Panas
Alat panas
Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma
SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan
Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa
Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual
SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)
Topik panas
Cara Menggunakan Python untuk Mencari Pengagihan Zipf Fail Teks
Mar 05, 2025 am 09:58 AM
Tutorial ini menunjukkan cara menggunakan Python untuk memproses konsep statistik undang -undang ZIPF dan menunjukkan kecekapan membaca dan menyusun fail teks besar Python semasa memproses undang -undang. Anda mungkin tertanya -tanya apa maksud pengedaran ZIPF istilah. Untuk memahami istilah ini, kita perlu menentukan undang -undang Zipf. Jangan risau, saya akan cuba memudahkan arahan. Undang -undang Zipf Undang -undang Zipf hanya bermaksud: Dalam korpus bahasa semulajadi yang besar, kata -kata yang paling kerap berlaku muncul kira -kira dua kali lebih kerap sebagai kata -kata kerap kedua, tiga kali sebagai kata -kata kerap ketiga, empat kali sebagai kata -kata kerap keempat, dan sebagainya. Mari kita lihat contoh. Jika anda melihat corpus coklat dalam bahasa Inggeris Amerika, anda akan melihat bahawa perkataan yang paling kerap adalah "th
Bagaimana saya menggunakan sup yang indah untuk menghuraikan html?
Mar 10, 2025 pm 06:54 PM
Artikel ini menerangkan cara menggunakan sup yang indah, perpustakaan python, untuk menghuraikan html. Ia memperincikan kaedah biasa seperti mencari (), find_all (), pilih (), dan get_text () untuk pengekstrakan data, pengendalian struktur dan kesilapan HTML yang pelbagai, dan alternatif (sel
Cara memuat turun fail di python
Mar 01, 2025 am 10:03 AM
Python menyediakan pelbagai cara untuk memuat turun fail dari Internet, yang boleh dimuat turun melalui HTTP menggunakan pakej Urllib atau Perpustakaan Permintaan. Tutorial ini akan menerangkan cara menggunakan perpustakaan ini untuk memuat turun fail dari URL dari Python. Permintaan Perpustakaan Permintaan adalah salah satu perpustakaan yang paling popular di Python. Ia membolehkan menghantar permintaan HTTP/1.1 tanpa menambahkan rentetan pertanyaan secara manual ke URL atau pengekodan data pos. Perpustakaan Permintaan boleh melaksanakan banyak fungsi, termasuk: Tambah data borang Tambah fail berbilang bahagian Akses data tindak balas python Buat permintaan kepala
Penapisan gambar di python
Mar 03, 2025 am 09:44 AM
Berurusan dengan imej yang bising adalah masalah biasa, terutamanya dengan telefon bimbit atau foto kamera resolusi rendah. Tutorial ini meneroka teknik penapisan imej di Python menggunakan OpenCV untuk menangani isu ini. Penapisan Imej: Alat yang berkuasa Penapis Imej
Cara Bekerja Dengan Dokumen PDF Menggunakan Python
Mar 02, 2025 am 09:54 AM
Fail PDF adalah popular untuk keserasian silang platform mereka, dengan kandungan dan susun atur yang konsisten merentasi sistem operasi, peranti membaca dan perisian. Walau bagaimanapun, tidak seperti Python memproses fail teks biasa, fail PDF adalah fail binari dengan struktur yang lebih kompleks dan mengandungi unsur -unsur seperti fon, warna, dan imej. Mujurlah, tidak sukar untuk memproses fail PDF dengan modul luaran Python. Artikel ini akan menggunakan modul PYPDF2 untuk menunjukkan cara membuka fail PDF, mencetak halaman, dan mengekstrak teks. Untuk penciptaan dan penyuntingan fail PDF, sila rujuk tutorial lain dari saya. Penyediaan Inti terletak pada menggunakan modul luaran PYPDF2. Pertama, pasangkannya menggunakan PIP: Pip adalah p
Cara Cache Menggunakan Redis dalam Aplikasi Django
Mar 02, 2025 am 10:10 AM
Tutorial ini menunjukkan cara memanfaatkan caching redis untuk meningkatkan prestasi aplikasi python, khususnya dalam rangka kerja Django. Kami akan merangkumi pemasangan Redis, konfigurasi Django, dan perbandingan prestasi untuk menyerlahkan bene
Memperkenalkan Toolkit Bahasa Alam (NLTK)
Mar 01, 2025 am 10:05 AM
Pemprosesan bahasa semulajadi (NLP) adalah pemprosesan bahasa manusia secara automatik atau separa automatik. NLP berkait rapat dengan linguistik dan mempunyai hubungan dengan penyelidikan dalam sains kognitif, psikologi, fisiologi, dan matematik. Dalam sains komputer
Bagaimana untuk melakukan pembelajaran mendalam dengan Tensorflow atau Pytorch?
Mar 10, 2025 pm 06:52 PM
Artikel ini membandingkan tensorflow dan pytorch untuk pembelajaran mendalam. Ia memperincikan langkah -langkah yang terlibat: penyediaan data, bangunan model, latihan, penilaian, dan penempatan. Perbezaan utama antara rangka kerja, terutamanya mengenai grap pengiraan
