SmolLM2 — это семейство компактных языковых моделей, доступных в трех размерах: параметры 135M, 360M и 1,7B. Они способны решать широкий спектр задач, но при этом достаточно легки для запуска на устройстве. Точная настройка языковой модели, такой как SmolLM, включает в себя несколько шагов: от настройки среды до обучения модели и сохранения результатов. Ниже приведено подробное пошаговое руководство, основанное на предоставленном файле блокнота. Прежде чем приступить к тонкой настройке, вам необходимо настроить свою среду с помощью необходимых библиотек и инструментов. 1. Установите необходимые библиотеки: — Установите необходимые библиотеки Python с помощью pip. К ним относятся преобразователи, наборы данных, trl, torch, ускорение, биты и байты и wandb. — Эти библиотеки необходимы для работы с моделями Hugging Face, наборами данных и циклами обучения. 2. Импортируйте необходимые модули: — Импортируйте необходимые модули из установленных библиотек. К ним относятся AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, TrainingArguments, конвейер, loaddataset и SFTTrainer`. 3. Обнаружение устройства (GPU, MPS или CPU): — Определите доступное оборудование (GPU, MPS или CPU), чтобы убедиться, что модель работает на наиболее эффективном устройстве. Для точной настройки требуется набор данных. В данном случае мы используем…
Модальности:
Генерация текста
Области применения:
Диалог / чат
Задача: Генерация текста
Автор: prithivMLmods
Теги: gguf, smolLM, llama, CoT, Thinker, text-generation-inference, en, endpoints_compatible
Лайков: 9 | Загрузок: 84
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
