Etapa 1: Download do Modelo e Preparação do Conjunto de Dados
O primeiro passo é baixar o modelo com os pacotes necessários e compatibilidade com a Hugging Face. Em seguida, é necessário preparar o conjunto de dados, que pode ser feito usando um conjunto de dados pré-existente, como o ultra chat dataset do Hugging Face.
Etapa 2: Configuração de Parâmetros de Treinamento
Em seguida, é necessário configurar os parâmetros de treinamento do modelo, incluindo a definição do modelo, informações de otimização e requirements. Isso é feito criando um arquivo YAML que define essas configurações.
Etapa 3: Treinamento do Modelo
Com os parâmetros configurados, é hora de treinar o modelo. Isso é feito executando o comando de treinamento, que busca os parâmetros definidos e inicia o processo de treinamento. É importante notar que a escolha do hardware é crucial para o sucesso do treinamento, e o presenter do vídeo usa um Google Colab Pro Plus com um GPU A100.
Etapa 4: Geração de Texto com o Modelo Fine-tuned
Depois de completar o treinamento, é hora de usar o modelo fine-tuned para gerar texto. Isso é feito instalando o Mistral inference, carregando o modelo e tokenizer, e usando-o para gerar texto que explique o conceito de machine learning.
Dicas e Três
Ao longo do vídeo, o presenter oferece dicas e truques valiosos para quem deseja fine-tunar modelos de língua grande. Uma delas é reduzir o comprimento da sequência para evitar problemas de GPU. Além disso, o presenter destaca a importância de usar hardware adequado para o treinamento de modelos grandes.
Em resumo, o vídeo apresenta um guia passo a passo para fine-tunar um modelo de língua grande, destacando as etapas importantes e oferecendo dicas e truques valiosos para quem deseja dominar essa técnica.