flan t5 fine tune

Fine-tuning flan-t5

Proyek ini bertujuan untuk menyempurnakan model bahasa FLAN-T5 menggunakan perpustakaan Transformers Face. Dengan mengikuti langkah-langkah ini, Anda dapat menyempurnakan model dan menggunakannya untuk inferensi.

---

Prasyarat

Sebelum memulai, pastikan Anda memiliki yang berikut:

• Hugging Face API Token (Token HF)
• Python diinstal pada sistem Anda
• GPU yang mendukung CUDA (untuk pelatihan)

---

Pengaturan

1. Kloning repositori ini ke mesin lokal Anda.

   git clone https://github.com/mltrev23/Fine-Tuning-LLaMA-2/

2. Instal paket yang diperlukan menggunakan perintah berikut:

   pip install -r requirements.txt

---

Fine-tuning flan-t5

Ada empat metode penyempurnaan yang tersedia:

1. Fine-tuning aditif : Menambahkan lapisan untuk berlatih.

   python additive-fine-tuning.py

2. Tuning lengkap : melatih semua bobot model.

   python full-fine-tuning.py

3. Selektif fine-tuning : Memilih lapisan spesifik dari model asli untuk dilatih.

   python selective-fine-tuning.py

4. Penyempurnaan Template : Menggunakan template yang telah ditentukan untuk pelatihan. Template dapat dimodifikasi sesuai kebutuhan.

---

Konsumsi data khusus

Untuk menelan data Anda sendiri untuk menyempurnakan, memodifikasi kode dalam skrip Anda untuk memuat dataset Anda. Berikut adalah contoh memuat dataset teks:

 from transformers import LineByLineTextDataset

dataset = LineByLineTextDataset ( tokenizer = tokenizer , file_path = 'datasets/bittensor.txt' , block_size = 128 )

---

Kesimpulan

Untuk melakukan inferensi menggunakan model FLAN-T5 yang disempurnakan, Anda dapat menggunakan skrip berikut:

1. Hasilkan Menggunakan Forward Pass : Script ini menunjukkan menghasilkan teks menggunakan pendekatan Forward Pass.

   python generate-using-forward.py

2. Script Inferensi Utama : Script ini memberikan cara langsung untuk menghasilkan output dari model.

   python main.py

Contoh inferensi

Anda dapat memodifikasi teks input di file main.py untuk menguji model:

 input_text = [ "What is FAANG?" ]

Ini akan menghasilkan output berdasarkan input yang disediakan.

---

Selamat melakukan fine-tuning!

Jangan ragu untuk memodifikasi skrip sesuai kebutuhan untuk tugas dan set data spesifik Anda. Jika Anda menghadapi masalah apa pun, periksa dokumentasi wajah yang memeluk atau mencari bantuan dari masyarakat.

Ringkasan struktur readme

• Judul dan Pendahuluan : Menjelaskan tujuan proyek.
• Prasyarat : Daftar persyaratan yang diperlukan.
• Pengaturan : Instruksi untuk mengkloning repo, menyiapkan lingkungan, dan memasang dependensi.
• Metode penyempurnaan : merinci keempat metode yang tersedia untuk fine-tuning.
• Kustom Data Kustom : Memberikan contoh cara memuat kumpulan data khusus.
• Inferensi : Menjelaskan cara menjalankan inferensi dengan model yang disempurnakan, termasuk contoh skrip.
• Kesimpulan : Mendorong pengguna untuk memodifikasi skrip dan mencari bantuan jika diperlukan.

Jangan ragu untuk menyesuaikan bagian apa pun lebih lanjut berdasarkan kebutuhan spesifik Anda!