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बड़े भाषा मॉडल प्रशिक्षण में पूर्ण महारत: ModelScope पारिस्थितिकी तंत्र के सर्वोत्तम अभ्यास

गहन चर्चा
तकनीकी
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यह लेख ModelScope पारिस्थितिकी तंत्र का उपयोग करके बड़े भाषा मॉडल (LLM) प्रशिक्षण के लिए संपूर्ण श्रृंखला के सर्वोत्तम अभ्यास का अवलोकन करता है, जिसमें डेटा डाउनलोड, पूर्व-प्रसंस्करण, मॉडल प्रशिक्षण और मूल्यांकन शामिल है, जिसका उद्देश्य AI द्वारा उत्पन्न पाठ के 'AI स्वाद' को कम करना है।
  • मुख्य बिंदु
  • अनूठी अंतर्दृष्टि
  • व्यावहारिक अनुप्रयोग
  • प्रमुख विषय
  • प्रमुख अंतर्दृष्टि
  • लर्निंग परिणाम

  • • मुख्य बिंदु

    • 1
      LLM प्रशिक्षण के सभी चरणों को व्यापक रूप से कवर करना
    • 2
      विशिष्ट कोड उदाहरण और संचालन चरण प्रदान करना
    • 3
      डेटा प्रसंस्करण और मॉडल मूल्यांकन के लिए वास्तविक मामलों के साथ संयोजन करना

  • • अनूठी अंतर्दृष्टि

    • 1
      AI द्वारा उत्पन्न पाठ के लक्षणों को कम करने के लिए LoRA के माध्यम से मॉडल को सूक्ष्म समायोजित करना
    • 2
      Data-Juicer के डेटा प्रसंस्करण प्रक्रिया का विस्तृत विवरण

  • • व्यावहारिक अनुप्रयोग

    • लेख डेटा तैयारी से लेकर मॉडल मूल्यांकन तक के विस्तृत चरण प्रदान करता है, जो उन डेवलपर्स और शोधकर्ताओं के लिए उपयुक्त है जो LLM प्रशिक्षण को गहराई से समझना चाहते हैं।

  • • प्रमुख विषय

    • 1
      LLM प्रशिक्षण के सर्वोत्तम अभ्यास
    • 2
      डेटा तैयारी और प्रसंस्करण
    • 3
      मॉडल मूल्यांकन तकनीक

  • • प्रमुख अंतर्दृष्टि

    • 1
      ModelScope उपकरणों की गहन खोज
    • 2
      डेटा हैंडलिंग और मॉडल सूक्ष्म समायोजन के व्यावहारिक उदाहरण
    • 3
      AI द्वारा उत्पन्न पाठ के लक्षणों को कम करने पर ध्यान केंद्रित करना

  • • लर्निंग परिणाम

    • 1
      ModelScope का उपयोग करके LLM प्रशिक्षण के लिए संपूर्ण कार्यप्रवाह को समझें।
    • 2
      डेटा प्रसंस्करण और मॉडल मूल्यांकन में व्यावहारिक कौशल प्राप्त करें।
    • 3
      AI द्वारा उत्पन्न पाठ के लक्षणों को कम करने के लिए मॉडल को सूक्ष्म समायोजित करने के लिए नवीन तकनीकों को सीखें।
उदाहरण
ट्यूटोरियल
कोड नमूने
दृश्य
मूल सिद्धांत
उन्नत सामग्री
व्यावहारिक सुझाव
सर्वोत्तम प्रथाएँ

“ परिचय

मोडा समुदाय द्वारा प्रदान किए गए मुफ्त GPU का उपयोग करने की सिफारिश की जाती है, जिसमें पूर्व-स्थापित इमेज है। आवश्यक निर्भरता पुस्तकालयों को स्थापित करने के लिए pip का उपयोग करें, जिसमें modelscope, data-juicer, ms-swift और evalscope शामिल हैं, ताकि वातावरण का सुचारू निर्माण सुनिश्चित हो सके।

“ डेटासेट प्राप्त करना और पूर्व-प्रसंस्करण

Data-Juicer एक बहु-मोडल डेटा प्रसंस्करण प्रणाली है, जिसका उद्देश्य LLM के लिए उच्च गुणवत्ता वाले डेटा प्रदान करना है। डेटा की गुणवत्ता और उपयुक्तता सुनिश्चित करने के लिए, विभिन्न ऑपरेटरों का उपयोग करके डेटा को साफ़ और संसाधित करने के लिए yaml कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल लिखें।

“ मॉडल प्रशिक्षण और सूक्ष्म समायोजन

EvalScope का उपयोग करके मॉडल के प्रदर्शन का मूल्यांकन करें, जो विभिन्न मूल्यांकन मापदंडों का समर्थन करता है, जैसे कि bleu और rouge। कस्टम मूल्यांकन कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल के माध्यम से, मॉडल के उत्पादन प्रभाव और गुणवत्ता का विश्लेषण करें, ताकि मॉडल के वास्तविक अनुप्रयोग मूल्य को सुनिश्चित किया जा सके।

 मूल लिंक: https://developer.aliyun.com/article/1596790

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