Si vous souhaitez en savoir plus sur la manière d’affiner les grands modèles de langage tels que Llama 2 créé par Meta, vous apprécierez certainement cette vidéo rapide et ce tutoriel créés par Matthew Berman sur la manière d’affiner Llama 2 en seulement cinq minutes. Vous apprécierez certainement cette vidéo rapide et ce tutoriel créés par Matthew Berman sur la façon d’affiner Llama 2 en seulement cinq minutes. L’affinage des modèles d’IA, en particulier le modèle Llama 2, est devenu un processus essentiel pour de nombreuses entreprises et personnes.
La mise au point d’un modèle d’IA consiste à lui fournir des informations supplémentaires pour l’entraîner à de nouveaux cas d’utilisation, lui apporter des connaissances plus spécifiques à l’entreprise ou même l’amener à réagir dans certaines tonalités. Cet article vous explique comment vous pouvez affiner votre modèle Llama 2 en seulement cinq minutes, à l’aide d’outils facilement accessibles tels que Gradient et Google Colab.
Gradient est une plateforme conviviale qui offre 10 dollars de crédits gratuits, permettant aux utilisateurs d’intégrer des modèles d’IA dans leurs applications sans effort. La plateforme facilite le processus de mise au point et le rend plus accessible à un large public. Pour commencer, vous devez ouvrir un nouveau compte sur la page d’accueil de Gradient et créer un nouvel espace de travail. Il s’agit d’un processus simple qui ne nécessite qu’un minimum de connaissances techniques.
Gradient AI
« Gradient facilite la personnalisation et la construction de LLM open-source par le biais d’une API web simple d’ajustement et d’inférence. Nous avons créé des guides et une documentation complète pour vous aider à commencer à travailler avec Gradient le plus rapidement possible. La plateforme de développement Gradient fournit des API web simples pour la mise au point de modèles et la génération de complétions. Vous pouvez créer une instance privée d’un modèle de base et l’instruire sur vos données pour voir comment il apprend en temps réel. Vous pouvez accéder aux API web par le biais d’un CLI natif, ainsi que des SDK Python et Javascript. Commençons à construire ! «
Comment affiner facilement le Llama 2
Le processus de réglage fin nécessite deux éléments clés : l’ID de l’espace de travail et un jeton API. Ces deux éléments peuvent être facilement localisés sur la plateforme Gradient une fois que vous avez créé votre espace de travail. Les avoir en main est la première étape vers la mise au point de votre modèle Llama 2.
Google Colab
L’étape suivante se déroule sur Google Colab, un outil gratuit qui simplifie le processus en éliminant tout besoin de codage de la part de l’utilisateur. Ici, vous devrez installer le module Gradient AI et définir les variables d’environnement. Cela prépare le terrain pour le processus d’ajustement proprement dit. Une fois le module Gradient AI installé, vous pouvez importer la bibliothèque Gradient et définir le modèle de base. Dans ce cas, il s’agit du Nous-Hermes, une version affinée du modèle Llama 2. Ce modèle de base sert de fondement aux ajustements ultérieurs.
Création de l’adaptateur de modèle
L’étape suivante consiste à créer un adaptateur de modèle, c’est-à-dire une copie du modèle de base qui sera affiné. Une fois l’adaptateur créé, vous pouvez exécuter une requête. Celle-ci est suivie par l’exécution d’une complétion, c’est-à-dire une invite et une réponse, à l’aide de l’adaptateur de modèle nouvellement créé. Le processus d’affinage est piloté par les données d’entraînement. Dans ce cas, trois échantillons sur l’identité de Matthew Berman ont été utilisés. La mise au point proprement dite s’effectue sur plusieurs itérations, trois fois dans ce cas, en utilisant le même ensemble de données à chaque fois. La répétition permet de s’assurer que le modèle est parfaitement entraîné et qu’il est capable de répondre avec précision aux invites.
Vérification du modèle d’IA affiné
Après l’ajustement, vous pouvez générer à nouveau l’invite et la réponse pour vérifier si le modèle dispose désormais des informations personnalisées que vous souhaitiez lui faire apprendre. Cette étape est cruciale pour évaluer l’efficacité du processus de réglage fin. Une fois le processus terminé, l’adaptateur peut être supprimé. Toutefois, si vous avez l’intention d’utiliser le modèle affiné à des fins personnelles ou professionnelles, il est conseillé de conserver l’adaptateur de modèle.
Utilisation de ChatGPT pour générer les ensembles de données
Pour créer les ensembles de données pour la formation, ChatGPT d’OpenAI est un outil utile car il peut vous aider à générer les ensembles de données nécessaires de manière efficace, ce qui rend le processus plus facile à gérer. La mise au point de votre modèle Llama 2 est un processus simple qui peut être réalisé en cinq minutes seulement, grâce à des plateformes comme Gradient et des outils comme Google Colab. Les crédits gratuits offerts par Gradient en font une option abordable pour ceux qui souhaitent entraîner leurs propres modèles et utiliser leur moteur d’inférence.
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