flan t5 fine tune

微調整フラン-T5

このプロジェクトは、FaceのTransformers Libraryを使用してFlan-T5言語モデルを微調整することを目的としています。これらの手順に従うことにより、モデルを微調整して推論に使用できます。

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前提条件

始める前に、次のことを確認してください。

• 抱きしめるフェイスAPIトークン（HFトークン）
• Pythonはシステムにインストールされています
• CUDA対応GPU（トレーニング用）

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設定

1. このリポジトリをローカルマシンにクローンします。

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

2. 次のコマンドを使用して、必要なパッケージをインストールします。

   pip install -r requirements.txt

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微調整フラン-T5

微調整には4つの方法があります。

1. 添加剤の微調整：トレーニングにレイヤーを追加します。

   python additive-fine-tuning.py

2. 完全な微調整：モデルのすべてのウェイトをトレーニングします。

   python full-fine-tuning.py

3. 選択的な微調整：トレーニングする元のモデルの特定のレイヤーを選択します。

   python selective-fine-tuning.py

4. テンプレート微調整：トレーニングに事前定義されたテンプレートを使用します。テンプレートは必要に応じて変更できます。

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カスタムデータ摂取

微調整のために独自のデータを摂取するには、スクリプトのコードを変更してデータセットをロードします。テキストデータセットを読み込む例は次のとおりです。

 from transformers import LineByLineTextDataset

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

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推論

微調整されたFlan-T5モデルを使用して推論を実行するには、次のスクリプトを使用できます。

1. フォワードパスを使用して生成：このスクリプトは、フォワードパスアプローチを使用してテキストの生成を示します。

   python generate-using-forward.py

2. 主な推論スクリプト：このスクリプトは、モデルから出力を生成する簡単な方法を提供します。

   python main.py

推論の例

main.pyファイルの入力テキストを変更して、モデルをテストできます。

 input_text = [ "What is FAANG?" ]

これにより、提供された入力に基づいて出力が生成されます。

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幸せな微調整！

特定のタスクとデータセットに必要に応じて、自由にスクリプトを変更してください。問題が発生した場合は、抱き合っている顔の文書を確認するか、コミュニティから助けを求めてください。

readme構造の概要

• タイトルと紹介：プロジェクトの目的について説明します。
• 前提条件：必要な要件をリストします。
• セットアップ：リポジトリのクローニング、環境のセットアップ、依存関係のインストールの手順。
• 微調整方法：微調整に利用できる4つの方法を詳細に説明します。
• カスタムデータ摂取：カスタムデータセットのロード方法の例を提供します。
• 推論：スクリプトのサンプルを含む微調整されたモデルで推論を実行する方法を説明します。
• 結論：ユーザーがスクリプトを変更し、必要に応じてヘルプを求めることを奨励します。

特定のニーズに基づいて、セクションをさらに調整してください！