Rendre l'IA plus intelligente et plus petite : Un guide pour un entraî

Rendre l'IA Plus Intelligente et Plus Petite : Un Guide Pratique pour un Entraînement Efficace des Modèles

Bonjour, je suis Sanchay Thalnerkar, un ingénieur en IA. J'ai exploré des moyens de rendre l'IA plus efficace et je suis ravi de partager une approche intéressante sur laquelle j'ai travaillé. Dans le monde de l'intelligence artificielle, les modèles plus grands volent souvent la vedette, mais que diriez-vous de pouvoir obtenir des résultats similaires sans le coût élevé et la puissance de calcul massive ? Ce guide vous accompagne à travers une approche astucieuse : utiliser un grand modèle d'IA pour créer des données d'entraînement de première qualité, puis utiliser ces données pour former un modèle plus petit et plus gérable.

Ma Méthode : Une IA Efficace en Trois Étapes

Tout d'abord, nous tirons parti d'un grand modèle comme Meta-Llama-3.1-405B, mis à disposition par l'API IA/ML, pour générer un ensemble de données de scénarios marketing. La plateforme d'API IA/ML nous permet de tirer parti des vastes capacités de ce modèle puissant, créant le guide d'étude parfait pour notre modèle plus petit. Ces données sont ensuite formatées en utilisant la structure d'invite alpaca, ce qui facilite l'apprentissage efficace d'un modèle plus petit. Enfin, nous utilisons un outil appelé Unsloth pour former efficacement notre modèle plus petit, en commençant par Meta-Llama-3.1-8B, sur ces données.

Le résultat ? Un modèle plus petit, plus rapide, et capable de produire des sorties de haute qualité pour des tâches marketing spécifiques, comparable à ce que vous attendrez d'un modèle beaucoup plus grand. Par exemple, lorsqu'on lui demande Créer une campagne marketing pour promouvoir une barre chocolatée pour Cadbury, ciblant les adultes et les baby-boomers, les résultats peuvent être étonnamment bons.

Cette méthode offre plusieurs avantages. Elle permet de créer des modèles d'IA spécialisés dans des tâches spécifiques, rendant cela accessible même aux petites entreprises ou aux développeurs individuels sans avoir besoin de matériel coûteux ou de budgets massifs. En vous concentrant sur la génération de données d'entraînement diverses et de haute qualité et en ajustant soigneusement votre modèle plus petit, vous pouvez créer des outils d'IA puissants et efficaces adaptés à vos besoins.

Étape 1 : Configuration de l'Environnement

Avant de commencer, configurons notre environnement de développement :

Installer Python : Si vous ne l'avez pas encore fait, téléchargez et installez Python depuis Télécharger Python.
Créer un environnement virtuel :

Ouvrez l'invite de commandes
Accédez à votre répertoire de projet
Exécutez les commandes suivantes :

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate

Installer les packages requis : Exécutez les commandes suivantes dans votre environnement virtuel activé :

pip install necessary-package-name

Dépendances supplémentaires : En fonction du code du tutoriel, vous devrez également installer :

pip install unsloth alpaca-prompt

Commencez par importer les bibliothèques.

Étape 1 : Configuration du Client API IA/ML et Gestion des Appels API

Avant de plonger dans la création de la fonction de génération de données, il est essentiel de configurer d'abord le client API IA/ML. Cette API offre un ensemble de puissantes fonctionnalités d'IA, y compris la complétion de texte, l'inférence d'image, et plus encore. Faisons le tour des étapes nécessaires pour tout configurer et le préparer à l'utilisation.

1.1 : Créer un Compte et Obtenir une Clé API

Pour commencer à utiliser l'API IA/ML, vous devrez créer un compte et générer une clé API. Suivez ces étapes :

Créer un compte : Visitez le site Web de l'API IA/ML et inscrivez-vous pour un compte.
Générer une clé API : Après vous être connecté, accédez à votre tableau de bord de compte et générez votre clé API ici.

Vous devrez utiliser cette clé API pour authentifier vos demandes et accéder aux divers modèles d'IA disponibles via l'API.

1.2 : Initialiser le Client API IA/ML

Une fois que vous avez votre clé API, vous pouvez configurer le client dans votre environnement. Ce client sera utilisé pour interagir avec l'API IA/ML pour effectuer diverses demandes liées à l'IA.

import requests
API_KEY = "your_api_key_here"

Remplacez your_api_key_here par la clé API que vous avez générée plus tôt. Ce client sera l'interface principale pour envoyer des demandes à l'API IA/ML.

1.3 : Mise en Œuvre des Appels API avec Limitation de Taux

Pour gérer les interactions avec l'API plus efficacement, surtout sous des limites de taux ou d'autres problèmes transitoires, nous définissons une fonction appelée rate_limited_api_call. Cette fonction garantit que nos demandes sont résilientes aux problèmes potentiels tels que la limitation de taux par l'API :

def rate_limited_api_call(model, messages):  # Définir la fonction
    response = requests.post(API_ENDPOINT, headers=headers, json=data)
    return response.json()

1.4 : Gestion des Erreurs et des Relances

Pour améliorer encore la fiabilité de nos appels API, nous définissons une fonction appelée get_model_responses. Cette fonction est chargée de gérer les erreurs et de relancer l'appel API un nombre spécifié de fois (max_retries) avant d'abandonner :

def get_model_responses(num_retries=3):  # Définition de la fonction
    for i in range(num_retries):
        try:
            response = rate_limited_api_call()
            return response
        except Exception as e:
            print(f"Erreur : {e}")

Étape 2 : Création de la Fonction de Génération de Données

Passons en revue l'ensemble du processus de fonctionnement de la fonction de génération des données, étape par étape.

Tout d'abord, nous définissons une fonction appelée generate_multiple_marketing_samples. Le travail de cette fonction est de créer plusieurs scénarios marketing que nous pourrons utiliser ultérieurement pour entraîner un modèle IA plus petit et plus efficace. Voici comment cela commence :

Configuration des Instructions

Dans cette première partie, nous créons deux messages. Le system_message prépare le terrain, indiquant à l'IA qu'elle est censée agir comme un expert en marketing de premier plan. Le user_message donne des instructions spécifiques : il indique à l'IA combien de scénarios générer (en fonction du num_samples que nous saisissons) et comment formater chaque scénario. Le format comprend trois parties : une instruction, des informations de fond et une réponse, qui sera la solution à la tâche marketing.

Exemple de Contenu Généré

Voici quelques exemples de contenu marketing généré. Les sorties comprennent des annonces Facebook, des pages de vente et des fils Twitter adaptés à des publics et objectifs spécifiques.

Exemple 1 : Annonce Facebook pour un Programme de Fitness

Accroche : "Restez en Forme, Pas Frustré : Débloquez Votre Corps de Rêve en Seulement 15 Minutes par Jour !"
Narration : "En tant que professionnel occupé, vous savez combien il est difficile de trouver du temps pour la salle de sport..."
Climax : "Rejoignez notre communauté d'individus partageant les mêmes idées..."
Résolution : "Inscrivez-vous maintenant et faites le premier pas vers un Vous plus sain et plus heureux !"

Exemple 2 : Page de Vente pour un E-book sur l'Entrepreneuriat

Accroche : "Déverrouillez les Secrets pour Construire une Entreprise à 6 Chiffres à Partir de Rien"
Narration : "En avez-vous assez de vivre de chèque de paie à chèque de paie ?..."
Climax : "Accédez instantanément à notre guide complet..."
Résolution : "Achetez maintenant et commencez à construire l'entreprise de vos rêves !"

Exemple 3 : Fil Twitter pour une Marque de Mode Durable

1/6 "L'industrie de la mode est l'une des plus grandes pollueuses au monde..."
2/6 "Notre mission est de rendre la mode durable accessible..."
6/6 "Ensemble, nous pouvons faire une différence..."

Pourquoi Cette Méthode Fonctionne

Cette fonction est simple mais puissante. Elle nous permet de tirer parti des capacités d'un grand modèle IA pour générer des données d'entraînement diverses et de haute qualité. Ces données sont ensuite parfaitement formatées pour entraîner un modèle plus petit qui peut effectuer des tâches marketing spécifiques.

Étape 3 : Contrôle de la Qualité

Après avoir généré nos échantillons, il est crucial de s'assurer qu'ils répondent à une certaine norme de qualité. C'est là qu'intervient notre fonction de contrôle de la qualité. L'objectif ici est de filtrer les échantillons qui pourraient ne pas être suffisamment bons pour entraîner notre modèle IA.

def quality_control_function(sample):
    if len(sample) < 50:  # Exemple de vérification
        return False
    if is_repetitive(sample):
        return False
    return True

Étape 4 : Assurer la Diversité

Pour construire un modèle d'IA complet et efficace, il est essentiel que nos données d'entraînement couvrent un large éventail de scénarios marketing. C'est là qu'intervient notre fonction de suivi de la diversité.

def diversity_tracking(dataset):
    industry_counter = Counter()
    // La logique de comptage va ici
    report_results(industry_counter)

Étape 5 : Création de Dataset pour le Fine-Tuning

Dans cette étape, nous visons à créer un ensemble de données spécifiquement conçu pour le fine-tuning d'un modèle de langage afin de générer du contenu marketing et sur les réseaux sociaux.

def create_finetuning_dataset():
    while samples_created < target_samples:
        generate_samples()  # Générer de nouveaux échantillons
        save_progress()  # Sauvegarder les progrès

Étape 6 : Préparation du Modèle et Quantification

Avec l'ensemble de données prêt, l'étape suivante cruciale est de préparer le modèle de langage pour le fine-tuning.

model = FastLanguageModel.from_pretrained("model_path")

Étape 7 : Application des Adaptateurs LoRA au Modèle

Cette étape améliore le modèle de base en appliquant des adaptateurs LoRA (Low-Rank Adaptation).

lora_config = LoRAConfig(rank=16, alpha=32, dropout=0)

Étape 8 : Formatage de l'Ensemble de Données pour l'Entraînement

Dans cette étape, nous préparons l'ensemble de données pour l'entraînement en le formatant dans une structure que le modèle peut facilement traiter.

def formatting_prompts_func(example):
    formatted_example = f"{example['instruction']} : {example['input']}\n{example['response']}"
    return formatted_example

Étape 9 : Entraînement du Modèle

Dans cette étape, nous passons à la phase cruciale d'entraînement du modèle en utilisant le SFTTrainer de la bibliothèque Hugging Face TRL.

trainer.train(dataset)

Étape 10 : Génération et Analyse de la Sortie

Après que le modèle a été entraîné, nous nous concentrons sur la génération de texte à partir d'une invite donnée.

output = model.generate(prompt)
parsed_output = parse_output(output)

Étape 11 : Sauvegarde et Rechargement du Modèle

Dans cette étape finale, nous nous concentrons sur la sauvegarde du modèle affiné et du tokenizer.

save_model(model, "lora_model")

Comparaison entre le Modèle 405B et le 8B pour le Même Prompt

Lorsque nous comparons les sorties du modèle original 405B avec celles du modèle 8B affiné, les différences sont claires et significatives. Le modèle affiné démontre une approche plus raffinée et pratique, en faisant un outil exceptionnel pour des applications dans le monde réel.

Analyse des Forces du Modèle Affiné

Le modèle affiné est plus aligné avec des applications pratiques et réelles. Voici ses forces :

Centré et Pertinent : Le modèle affiné fournit exactement ce dont vous avez besoin.
Clair et Concis : Le modèle affiné excelle dans la communication claire.
Adapté à la Tâche : Fournit des réponses spécifiquement adaptées à la tâche.
Gain de Temps : L'efficacité du modèle affiné signifie que vous passez moins de temps à éditer.

Ce modèle s'avère être un outil puissant et pratique pour la création de contenu, en particulier pour les marketeurs et les professionnels occupés.

L'ensemble du processus de fine-tuning et de génération de contenu en utilisant le modèle 8B a été réalisé à un coût d'environ 3 à 5 dollars, ce qui en fait une solution abordable et efficace pour la création de contenu de haute qualité.

Rendre l'IA plus intelligente et plus petite : Un guide pour un entraînement de modèle efficace