LLM Finetuning Скачать - LLM Finetuning Source Code Скачать

LLM Finetuning

AI Исходный код

1.0.0

Скачать

LLM-FineTuning

PEFT Fine-Muning Project

Добро пожаловать в PEFT (Pretraining-Evaluation Fine Tuning) Репозиторий проекта! Этот проект фокусируется на эффективной настройке крупных языковых моделей с использованием библиотеки Transformers Lora и Hugging Face.

ТОННАЯ ТОНСТВЕННАЯ ТОМ НАЧАСТНАЯ КНИГА?

Название ноутбука	Описание	Колаб Зэйдж
1. эффективно тренировать большие языковые модели с LORA и обнимающееся лицо	Детали и код для эффективной подготовки больших языковых моделей с использованием LORA и обнимающегося лица.
2. Fine настроить свою собственную модель Llama 2 в ноутбуке Colab	Руководство по тонкой настройке модели Llama 2 с использованием Colab.
3. Демонстрация чатбота Гуанако с моделью Llama-7B	Демонстрация демонстрации чат-бота, основанная на модели Llama-7B.
4. Peft Finetune-Bloom-560M-Tagger	Детали проекта для Peft Finetune-Bloom-560M-Tagger.
5. finetune_meta_opt-6-1b_model_bnb_peft	Подробная информация и руководство для создания модели Meta Opt-6-1b с использованием PEFT и Bloom-560M-Tagger.
6. Finetune Falcon-7b с самостоятельным обучением BNB	Руководство по производителям Falcon-7B с использованием самоотверженного обучения BNB.
7.finetune Llama2 с Qlora	Руководство по тонкой настройке модели Llama 2 7B, предварительно обученной, с использованием библиотеки PEFT и метода Qlora
8.stable_vicuna13b_8bit_in_colab	Руководство из тонкой настройки Vecuna 13b_8bit
9. gpt-neo-x-20b-bnb2bit_training	Руководство, как обучить модель GPT-Neox-20B, используя точность BFLOAT16
10. MPT-Instruct-30B Обучение модели	MPT-Instruct-30B-это большая языковая модель от MoSaICML, которая обучается на наборе данных инструкций с короткой формой. Его можно использовать, чтобы следовать инструкциям, ответить на вопросы и генерировать текст.
11.rlhf_training_for_customdataset_for_anymodel	Как тренировать модель с обучением RLHF на любой модели LLM с пользовательским набором данных
12.fine_tuning_microsoft_phi_1_5b_on_custom_dataset (dialogstudio)	Как обучить модель с обучением TRL SFT на Microsoft PHI 1.5 с пользовательским
13. Manetuning Openai GPT3.5 Turbo	Как фиксировать GPT 3.5 на своих собственных данных
14. Manetuning Mistral-7b Mondeling Model с использованием Autotrain-Advanced	Как определить Mistral-7b, используя автоматическое продвижение
15. Учебник Rag Langchain	Как использовать тряпку с помощью langchain
16. График знаний LLM с ответом на вопрос Langchain PDF	Как создать график знаний с ответом на вопрос PDF
17. Text to Knolwedge Graph с функцией OpenAI с ответом на вопрос NEO4J и Langchain Agent	Как создать график знаний из текста или PDF -документа с ответом на вопрос PDF
18. Преобразовать документ в знание, используя Langchain и OpenAI	Эта записная книжка поможет вам понять, насколько проще вы можете преобразовать любые документы в знания для вашего следующего приложения на основе тряпки
19. Как тренировать 1-битную модель с LLMS?	Этот ноутбук поможет вам обучить модель с 1-битным и 2-битным методом квантования с использованием HQQ Framework
20.alpaca _+_ Gemma2_9b_unsloth_2X_FASTER_FINETUNING	Этот ноутбук поможет вам обучить модель с GEMMA2 9B
21. Оценка трубопровода RAG с использованием лучшей отраслевой практики Mlflow	В этом ноутбуке представлено всеобъемлющее руководство по оценке 21 Rag (Retive-Then-Answer Generation) с использованием MLFLOW, придерживаясь лучших отраслевых практик.
22. Оцените обнимающееся лицо LLM с помощью `mlflow.evaluate()`	В этом ноутбуке представлена комплексное руководство по оценке модели обучения языку обнимающего лица (LLM) с использованием MLFLOW_EVALAUTE.