Affinerò gli llms con lora, qlora e Hugging Face

LoRA è una tecnica di fine-tuning efficiente in termini di parametri che adatta un grande modello linguistico addestrando un numero relativamente piccolo di parametri aggiuntivi invece di aggiornare l'intero modello. Questo riduce significativamente l'uso di memoria GPU e i requisiti di training.

QLoRA combina la quantizzazione con LoRA in modo che i grandi modelli possano essere fine-tuned usando molto meno memoria GPU, mantenendo gran parte delle loro capacità originali. È particolarmente utile quando le risorse di calcolo sono limitate.

Posso lavorare con molti modelli basati su transformer che supportano un fine-tuning pratico attraverso l'ecosistema Hugging Face. Per favore inviami il modello esatto o le tue esigenze prima di ordinare, perché hardware, architettura, licenze e dimensione del dataset possono influenzare la fattibilità.

Sì, dove il modello scelto, l'hardware, le licenze e i requisiti del progetto lo permettono. Consulterò la dimensione del modello e la strategia di fine-tuning in base al tuo compito e alle risorse di calcolo disponibili.

Sì. Il fine-tuning richiede dati di addestramento adeguati. Se il tuo dataset necessita di una leggera ristrutturazione o formattazione, questo può essere incluso a seconda del pacchetto.

Dipende dal compito e dalla qualità degli esempi. Un dataset piccolo e di alta qualità può a volte superare un dataset molto più grande e rumoroso. Valuterò il dataset prima dell'addestramento e consiglierò se è adatto.

Nessun ingegnere AI responsabile dovrebbe garantire ciò prima di aver fatto dei test. Le prestazioni dipendono dal modello di base, dalla qualità del dataset, dalla dimensione del dataset, dalla configurazione dell'addestramento, dal metodo di valutazione e dal compito target. Per questo motivo, la valutazione è inclusa nel mio workflow.

Risolvono problemi diversi. RAG è di solito appropriato quando il modello ha bisogno di accedere a conoscenze in continua evoluzione o private. Il fine-tuning è utile quando vuoi modificare il comportamento del modello, l'adattamento al dominio, lo stile, la terminologia, il formato di output o le prestazioni del compito. Alcuni sistemi beneficiano di entrambi.

Sì. Il pacchetto Premium può includere un'API di inferenza, configurazione Docker, documentazione di distribuzione e guida all'integrazione. I costi di infrastruttura cloud e hosting GPU sono separati.

Qualsiasi costo significativo di terze parti per GPU, API, storage o hosting è a carico del cliente, salvo diversa indicazione nel'offerta personalizzata. Discuterò i requisiti di calcolo previsti prima dell'addestramento.