Anpassung von Llama 3 für KI-Projekte meistern

Feinabstimmung Llama 3: Anpassung für KI-Projekte meistern

Willkommen zu diesem Tutorial zur Feinabstimmung des Llama 3 Modells für verschiedene Aufgaben! Mein Name ist Tommy, und ich werde Sie durch dieses umfassende Tutorial führen, das darauf ausgelegt ist, Ihnen die Fähigkeiten zu vermitteln, die Sie benötigen, um ein hochmodernes generatives Modell mit realen Datensätzen feinabzustimmen. Am Ende dieses Tutorials werden Sie bereit sein, Ihr Wissen bei KI-Hackathons und anderen spannenden Projekten einzusetzen.

Ziele 📋

In diesem Tutorial werden wir folgende Themen behandeln:

Den Prozess der Feinabstimmung von Llama 3 für verschiedene Aufgaben mit anpassbaren Datensätzen.
Die Verwendung der Unsloth-Implementierung von Llama 3 aufgrund ihrer Effizienz.
Die Nutzung von Hugging Face-Tools für das Modellhandling und das Datenmanagement.
Die Anpassung des Feinabstimmungsprozesses an Ihre spezifischen Bedürfnisse, damit Sie Llama 3 für jede Aufgabe feinabstimmen können.

Voraussetzungen 🛠️

Bevor Sie beginnen, stellen Sie sicher, dass Sie Folgendes haben:

Grundkenntnisse über Transformer.
Vertrautheit mit Python-Programmierung.
Zugang zu Google Colab.
Grundlegende Kenntnisse über die Feinabstimmung von Modellen.

Einrichten der Umgebung 🖥️

Google Colab ⚙️

Um zu beginnen, öffnen Sie Google Colab und erstellen Sie ein neues Notizbuch. Stellen Sie sicher, dass Sie die GPU-Unterstützung für schnelleres Training aktivieren. Dies können Sie tun, indem Sie zu Bearbeiten > Notizbuch-Einstellungen navigieren und T4 GPU als Hardware-Beschleuniger auswählen. Die Auswahl von T4 GPU optimiert die Leistung.

Abhängigkeiten installieren 📦

Führen Sie in Ihrem Colab-Notizbuch den folgenden Befehl aus, um die erforderlichen Bibliotheken zu installieren:

!pip install transformers datasets

Das vortrainierte Modell laden 📚

Wir verwenden die Unsloth-Implementierung von Llama 3, die für schnelleres Training und Inferenz optimiert ist. Hinweis: Wenn Sie ein eingeschränktes Modell von Hugging Face verwenden, denken Sie daran, das Feld "token" zu FastLanguageModel.from_pretrained mit Ihrem Hugging Face-Zugangstoken hinzuzufügen.

Das Dataset vorbereiten 📊

Laden Sie zuerst Ihre dataset.json-Datei zu Google Colab hoch, die die für das Training des Modells zur Sentimentanalyse erforderlichen Daten enthält. Definieren Sie dann den Prompt, der zusammen mit dem Dataset zur Feinabstimmung verwendet wird:

from datasets import load_dataset

# Dataset laden
train_dataset = load_dataset('json', data_files='dataset.json')

Das Modell feinabstimmen 🔧

Wir verwenden LoRA (Low-Rank Adaptation), um das Modell effizient feinabzustimmen. LoRA hilft dabei, große Modelle anzupassen, indem trainierbare Low-Rank-Matrizen in jede Schicht der Transformer-Architektur eingefügt werden.

Erklärung der Parameter 📝

r: Rang der Low-Rank-Approximation, auf 16 eingestellt für ein gutes Gleichgewicht zwischen Leistung und Speichernutzung.
target_modules: Gibt an, auf welche Module LoRA angewendet wird, wobei der Fokus auf den kritischsten Teilen des Modells liegt.
lora_alpha: Skalierungsfaktor für LoRA-Gewichte, auf 16 eingestellt für stabiles Training.
lora_dropout: Dropout-Rate, die auf LoRA-Schichten angewendet wird, normalerweise auf 0 für kein Dropout eingestellt.
bias: Gibt an, wie Biases behandelt werden, auf "none" eingestellt, was bedeutet, dass Biases nicht trainiert werden.
use_gradient_checkpointing: Reduziert den Speicherbedarf, indem Zwischenaktivierungen gespeichert werden.

Training 🏋️

Wir werden den SFTTrainer von Hugging Face nutzen, um das Modell zu trainieren. Im Folgenden sind die verwendeten Parameter für TrainingArguments aufgeführt:

output_dir: Verzeichnis, in dem das trainierte Modell und die Checkpoints gespeichert werden. Dies ist wichtig, um das Training fortzusetzen und das Modell zu teilen.
per_device_train_batch_size: Batchgröße für das Training auf jedem Gerät, die den Speicherbedarf und die Trainingsgeschwindigkeit beeinflusst.
save_steps: Anzahl der Schritte zwischen den Modellspeicherungen, entscheidend für die Wiederaufnahme im Falle von Unterbrechungen.
save_total_limit: Maximale Anzahl von Checkpoints, die beibehalten werden sollen; ältere Checkpoints werden gelöscht.
gradient_accumulation_steps: Schritte zum Ansammeln von Gradienten vor der Rückwärtsausbreitung, nützlich für größere Modelle.
warmup_steps: Schritte zur Durchführung eines Learning Rate Warmups, um den Trainingsprozess zu stabilisieren.
max_steps: Gesamtanzahl der Trainingsschritte; das Training stoppt nach Erreichen dieses Limits.
learning_rate: Die Lernrate für das Training, die die Updategröße der Modellgewichte steuert.
fp16: Verwendet 16-Bit-Gleitkommazahlen während des Trainings, um den Speicherbedarf zu reduzieren.
bf16: Verwendet bfloat16-Präzision, vorteilhaft auf bestimmter Hardware.

Konfigurieren Sie den SFTTrainer mit:

from transformers import SFTTrainer, TrainingArguments

args = TrainingArguments(
    output_dir='./results',
    per_device_train_batch_size=8,
    save_steps=500,
    save_total_limit=2,
    gradient_accumulation_steps=2,
    warmup_steps=100,
    max_steps=1000,
    learning_rate=5e-5,
    fp16=True
)

trainer = SFTTrainer(
    model=model,
    args=args,
    train_dataset=train_dataset,
    tokenizer=tokenizer,
    dataset_text_field='text',
    max_seq_length=512
)

Das feinabgestimmte Modell verwenden 🧠

Testen Sie nach dem Training das Modell mit Beispiel-Inputs, um die Aufgabe der Sentimentanalyse zu bewerten:

sample_input = "Ich liebe es, Llama 3 für KI-Projekte zu verwenden!"
output = model(sample_input)

Das Modell speichern und teilen 💾

Es gibt zwei Möglichkeiten, Ihr feinabgestimmtes Modell zu speichern:

Das Modell lokal speichern: Verwenden Sie die Speicherfunktion, um das Modell auf Ihrem Gerät zu speichern.
Das Modell im Hugging Face Hub speichern: Teilen Sie Ihr Modell, indem Sie es auf der Hugging Face-Plattform hochladen, um es öffentlich zugänglich zu machen.

Fazit 🎉

Und damit sollten Sie gut gerüstet sein, um das Llama 3 Modell für eine Vielzahl von Aufgaben feinabzustimmen. Indem Sie diese Techniken meistern, können Sie das Modell an Ihre spezifischen Bedürfnisse anpassen, was es Ihnen ermöglicht, KI-Projekte mit größerer Effizienz und Präzision anzugehen. Viel Glück bei Ihren Feinabstimmungsbemühungen und spannenden KI-Projekten in der Zukunft! 🚀