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LLM Finetuning

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LLM-Finetuning

Proyecto de ajuste fino de Peft

¡Bienvenido al repositorio de proyectos PEFT (prevaluación previa para la evaluación)! Este proyecto se centra en ajustar los modelos de idiomas grandes de manera eficiente utilizando Lora y Hugging Face's Transformers Library.

¿Mesa de cuaderno de ajuste fino?

Título de cuaderno	Descripción	Insignia de colab
1. Entrenar eficientemente modelos de idiomas grandes con Lora y cara de abrazo	Detalles y código para una capacitación eficiente de modelos de idiomas grandes que usan Lora y abrazando la cara.
2. Modelo FINAL TU PROPIO LLAMA 2 en un cuaderno de colab	Guía para ajustar su modelo Llama 2 usando Colab.
3. Guanaco Chatbot Demo con Llama-7B Model	Showcase de una demostración de chatbot impulsada por el modelo LLAMA-7B.
4. Peft Finetune-Bloom-560m-Tagger	Detalles del proyecto para Peft Finetune-Bloom-560m-Tagger.
5. Finetune_meta_opt-6-1b_model_bnb_peft	Detalles y guía para el sintonización del modelo MetaPt-6-1B utilizando PEFT y Bloom-560m-Tagger.
6.Finetune Falcon-7B con BNB Self Supervised Training	Guía para el fallcon-7b de Finetuning utilizando el entrenamiento auto-supervisado de BNB.
7.Finetune Llama2 con Qlora	Guía para ajustar el modelo de Llama 2 7B Pretrado utilizando la Biblioteca PEFT y el método Qlora
8.stable_vicuna13b_8bit_in_colab	Guía de ajuste fino Vecuna 13b_8bit
9. GPT-Neo-X-20B-BNB2BIT_TRINING	Guía cómo entrenar el modelo GPT-NOOX-20B usando BFLOAT16 Precision
10. Entrenamiento modelo MPT-Instructo-30B	MPT-INSTRUCT-30B es un modelo de lenguaje grande de MOSAICML que está capacitado en un conjunto de datos de instrucciones de forma corta. Se puede usar para seguir instrucciones, responder preguntas y generar texto.
11.rlhf_training_for_customdataset_for_anymodel	Cómo entrenar un modelo con capacitación RLHF en cualquier modelo LLM con conjunto de datos personalizado
12.fine_tuning_microsoft_phi_1_5b_on_custom_dataset (DialogStudio)	Cómo entrenar un modelo con capacitación TRL SFT en Microsoft Phi 1.5 con personalizado
13. Finetuning OpenAI GPT3.5 Turbo	Cómo Finetune GPT 3.5 en sus propios datos
14. Modelo Finetuning Mistral-7B Finetuning utilizando Autotrain-Advanced	Cómo finetar Mistral-7B usando AutoTrained-Advanced
15. Tutorial de Rag Langchain	Cómo usar trapo usando langchain
16. Knowledge Graph LLM con Langchain PDF Pregunta Respuesta	Cómo construir el gráfico de conocimiento con la respuesta a las preguntas en PDF
17. Graph de texto a Knolwedge con función OpenAI con Neo4J y Langchain Agent Pregunta Respuesta	Cómo crear un gráfico de conocimiento a partir de texto o documento PDF con respuesta a las preguntas en PDF
18. Convierta el documento a KnowledgeGraph usando Langchain y OpenAI	Este cuaderno le ayuda a comprender cuán más fácil puede convertir sus documentos en KnowledgeGraph para su próxima aplicación basada en el trapo.
19. ¿Cómo entrenar un modelo de 1 bits con LLM?	Este cuaderno le ayuda a capacitar un modelo con un método de cuantización de 1 bits y 2 bits utilizando el marco HQQ
20.alpaca _+_ gemma2_9b_unsloth_2x_faster_finetuning	Este cuaderno te ayuda a entrenar un modelo con Gemma2 9B
21. Evaluación de la tubería de arrastre utilizando la mejor práctica de la industria de MLFLOW	Este cuaderno proporciona una guía completa para evaluar la tubería 21 RAG (recuperar la generación de la respuesta) utilizando MLFLOW, que se adhiere a las mejores prácticas de la industria.
22. Evalúe una cara de abrazo LLM con `mlflow.evaluate()`	Este cuaderno proporciona una guía completa sobre la evaluación de un Modelo de aprendizaje de lenguaje facial de abrazos (LLM) utilizando mlflow_evaluate.