Cours
Ajustement fin avec Llama 3
IntermédiaireNiveau de compétence
Actualisé 03/2026LlamaArtificial Intelligence2 h7 vidéos22 Exercices1,700 XP3,494Certificat de réussite.
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Ajustement du modèle Llama
Ce cours fournit un guide complet pour la préparation et l'utilisation des modèles Llama. Grâce à des exemples concrets et des exercices pratiques, vous apprendrez à configurer diverses tâches de réglage fin de Llama.Préparez les ensembles de données pour le réglage fin.
Commencez par explorer les techniques de préparation des ensembles de données, notamment le chargement, le fractionnement et l'enregistrement des ensembles de données à l'aide de la bibliothèque Hugging Face Datasets, afin de garantir la qualité des données pour vos projets Llama.Travailler avec des cadres de réglage fin
Découvrez comment affiner vos workflows à l'aide de bibliothèques de pointe telles que TorchTune et SFTTrainer de Hugging Face. Vous apprendrez à configurer des recettes de réglage fin, à mettre en place des arguments de formation et à utiliser des techniques efficaces telles que LoRA (Low-Rank Adaptation) et la quantification à l'aide de BitsAndBytes afin d'optimiser l'utilisation des ressources. En combinant les techniques acquises tout au long du cours, vous serez en mesure de personnaliser les modèles Llama afin de répondre efficacement aux besoins de vos projets.Prérequis
Working with Llama 31
Preparing for Llama fine-tuning
Explore options for fine-tuning Llama 3 models and dive into TorchTune, a library built to simplify fine-tuning. This chapter guides you through data preparation, TorchTune's recipe-based system, and efficient task configuration, providing the key steps to launch your first fine-tuning task.
2
Fine-tuning with SFTTrainer on Hugging Face
Learn how fine-tuning can significantly improve the performance of smaller models for specific tasks. Start with fine-tuning smaller Llama models to enhance their task-specific capabilities. Next, discover parameter-efficient fine-tuning techniques such as LoRA, and explore quantization to load and use even larger models.
Ajustement fin avec Llama 3
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