Перейти к основному контенту

Курс

Файн-тюнинг с Llama 3

Средний2 ч

Тонкая настройка Llama под свои задачи с TorchTune и методы эффективной настройки, включая квантизацию.

Python2 ч{count, plural, one {# видео} few {# видео} many {# видео} other {# видео}}{count, plural, one {# упражнение} few {# упражнения} many {# упражнений} other {# упражнения}}1,700 XP3,835Заявление об успешном завершении

Создайте бесплатный аккаунт

Продолжить с Google
или
Продолжая, вы принимаете наши Условия использования, наш Политика конфиденциальности и что ваши данные хранятся в США.

Любимый инструмент учащихся тысяч компаний

Обучаете команду?

Попробовать для бизнеса

Описание курса

Дообучение модели Llama

Этот курс представляет собой подробное руководство по подготовке и работе с моделями Llama. На практических примерах и упражнениях вы научитесь настраивать различные задачи дообучения Llama.

Подготовка наборов данных для дообучения

Начните с изучения техник подготовки наборов данных, включая загрузку, разделение и сохранение наборов данных с помощью библиотеки Hugging Face Datasets, чтобы обеспечить высокое качество данных для ваших проектов на Llama.

Работайте с фреймворками для тонкой настройки

Изучите рабочие процессы тонкой настройки с использованием передовых библиотек, таких как TorchTune и SFTTrainer от Hugging Face. Вы узнаете, как настраивать рецепты fine-tuning, задавать параметры обучения и использовать эффективные техники, такие как LoRA (Low-Rank Adaptation) и квантование с помощью BitsAndBytes, чтобы оптимизировать использование ресурсов. Объединив техники, изученные на протяжении всего курса, вы сможете эффективно настраивать модели Llama под потребности ваших проектов.

Предварительные требования

Программа

Структура курса

1

Подготовка к файн-тюнингу Llama

Изучите варианты файн-тюнинга моделей Llama 3 и познакомьтесь с TorchTune — библиотекой, разработанной для упрощения этого процесса. В этой главе вы пройдёте через подготовку данных, систему рецептов TorchTune и настройку задач, а также освоите ключевые шаги для запуска первого файн-тюнинга.
Начать главу
2

Файн-тюнинг с SFTTrainer на Hugging Face

Узнайте, как файн-тюнинг может значительно повысить производительность небольших моделей для конкретных задач. Начните с файн-тюнинга компактных моделей Llama, чтобы улучшить их возможности для специализированных задач. Затем познакомьтесь с параметрически эффективными методами обучения, такими как LoRA, и изучите квантизацию для загрузки и использования более крупных моделей.
Начать главу

Файн-тюнинг с Llama 3

Курс
завершён

Получить справку об окончании курса

Записаться

Развивайте навыки работы с данными с DataCamp для мобильных устройств

Продолжайте учиться в любом месте с мобильными курсами и ежедневными 5-минутными практическими заданиями.

Файн-тюнинг с Llama 3 | DataCamp