light tuning
1.0.0
? CLI, um GPT-3,5-Turbo-Modelle schnell zu optimieren.
LightTuning ist eine schnelle Möglichkeit, GPT-3,5-Turbo-Modelle zu optimieren. Um ein Modell von einem kleinen Gespräch zu einem leichten GPT-3.5-Modell zu skalieren und zu verbessern, das GPT-4 übertreffen kann. Wie cool ist das?
Installieren Sie die erforderlichen Pakete mit PIP.
pip3 install -r requirements.txt Führen Sie das main.py -Skript aus, um das Tool zu starten.
python3 main.pySie werden mit einer Begrüßungsnachricht und einer Liste von Aktionen begrüßt, aus denen Sie auswählen können:
Wählen Sie eine Aktion mit den Pfeiltasten aus und drücken Sie die Eingabetaste.
Wenn Sie "Datensatz generieren" wählen, werden Sie aufgefordert, den Pfad zum Saatgut -Gespräch zu geben. Wenn Sie keinen Pfad angeben, werden Sie bei LightTuning aufgefordert, ihn einzugeben.
Fügen Sie der Datei eine Saatgut -Konversation hinzu. Das Gespräch sollte im folgenden OpenAI -Gesprächsformat stattfinden:
[
{
"role" : " system " ,
"content" : " You are an assistant that can translate from English to Spanish. "
},
{
"role" : " user " ,
"content" : " Hello "
},
{
"role" : " assistant " ,
"content" : " Hola "
},
{
"role" : " user " ,
"content" : " Happy "
},
{
"role" : " assistant " ,
"content" : " Feliz "
}
]Wenn Sie "Dataset hochladen" auswählen, werden Sie aufgefordert, den Pfad in die Dataset -Datei einzugeben. Wenn Sie keinen Pfad angeben, werden Sie mit dem Tool aufgefordert, ihn einzugeben. Sie werden dann gebeten, den Upload zu bestätigen.
Wenn Sie "Fein-Tune-Modell" wählen, werden Sie aufgefordert, die Datei-ID für die Feinabstimmung anzugeben. Wenn Sie keine Datei -ID angeben, werden Sie mit dem Tool aufgefordert, sie einzugeben.
Wenn Sie "All" wählen, führt das Tool alle oben genannten Aktionen aus.
Unter der MIT -Lizenz verteilt. Weitere Informationen finden Sie LICENSE .
