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. Затем загрузите предварительно обученную модель SmolLM и соответствующий ей токенизатор. 1. Загрузите модель и токенизатор: — Используйте AutoModelForCausalLM и AutoTokenizer, чтобы загрузить модель SmolLM и токенизатор из Hugging Face. 2. Настройте формат чата. — Используйте функцию setupchatformat, чтобы подготовить модель и токенизатор для задач в чате. 3. Проверьте базовую модель: — Проверьте базовую модель с помощью простой подсказки, чтобы убедиться, что она работает правильно. 4. Если: Обнаружение: — Шаблон чата уже добавлен в токенизатор, указывает на то, что токенизатор уже имеет предопределенный шаблон чата, что предотвращает его повторное изменение с помощью setupchatformat(). Настройте аргументы обучения, чтобы контролировать процесс тонкой настройки. 1. Определите аргументы обучения. — Используйте TrainingArguments, чтобы указать такие параметры, как…
Модальности:
Генерация текста
Области применения:
Диалог / чат
Задача: Генерация текста
Автор: prithivMLmods
Теги: llama, trl, smolLM, CoT, Thinker, LlamaForCausalLM, conversational, en
Лайков: 6 | Загрузок: 44
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
