
«`html
Настройка и дообучение Llama 3.2 3B Instruct модели
В этом руководстве мы обсудим, как подготовить и выполнить дообучение модели Llama 3.2 3B Instruct, используя специальный набор данных кода на Python. В конце вы поймете, как настраивать большие языковые модели для задач, связанных с кодом.
Установка необходимых зависимостей
Установите библиотеки, необходимые для дообучения:
!pip install "unsloth[colab-new]" !pip install "transformers" !pip install -U trl !pip install --no-deps trl peft accelerate bitsandbytes !pip install torch torchvision torchaudio triton !pip install xformers
Импорт необходимых библиотек
from unsloth import FastLanguageModel from trl import SFTTrainer from transformers import TrainingArguments import torch from datasets import load_dataset
Загрузка набора данных кода Python
max_seq_length = 2048 dataset = load_dataset("user/Llama-3.2-Python-Alpaca-143k", split="train")
Инициализация модели Llama 3.2 3B
model, tokenizer = FastLanguageModel.from_pretrained( model_name = "unsloth/Llama-3.2-3B-Instruct-bnb-4bit", max_seq_length = max_seq_length, )
Настройка LoRA с Unsloth
model = FastLanguageModel.get_peft_model( model, r = 16, target_modules = ["q_proj", "k_proj", "v_proj", "o_proj", "gate_proj", "up_proj", "down_proj"], lora_alpha = 16, use_gradient_checkpointing = "unsloth", max_seq_length = max_seq_length )
Подключение Google Drive
from google.colab import drive drive.mount("/content/drive")
Создание и запуск цикла обучения
trainer = SFTTrainer( model = model, train_dataset = dataset, dataset_text_field = "text", max_seq_length = max_seq_length, tokenizer = tokenizer, args = TrainingArguments( per_device_train_batch_size = 2, learning_rate = 2e-4, max_steps = 60, output_dir = "/content/drive/My Drive/Llama-3.2-3B-Instruct-bnb-4bit" ), ) trainer.train()
Сохранение дообученной модели
model.save_pretrained("lora_model") tokenizer.save_pretrained("lora_model")
Заключение
В этом руководстве мы показали, как дообучить модель Llama 3.2 3B Instruct на наборе данных кода Python с помощью библиотеки Unsloth и эффективной 4-битной квантизации. Это позволит вам создать более компактную и эффективную модель для генерации и понимания кода на Python.
Как искусственный интеллект (ИИ) может помочь вашему бизнесу
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, проанализируйте, как он может изменить вашу работу. Определите возможности автоматизации и ключевые показатели эффективности (KPI) для улучшения. Выберите подходящее решение и внедряйте ИИ постепенно, начиная с малых проектов.
Для консультаций по внедрению ИИ пишите нам в Телеграм.
Узнайте, как ИИ может изменить процесс продаж в вашей компании, с решением от saile.ru!
«`