Точная настройка модели Джеммы,Точная настройка модели Джеммы,Точная настройка модели Джеммы,Точная настройка модели Джеммы

Точная настройка модели генеративного искусственного интеллекта (ИИ), такой как Gemma, изменяет поведение модели. Обычно вы настраиваете Gemma с целью повышения ее производительности при выполнении конкретной задачи или области или для лучшего выполнения какой-либо роли, например, в сфере обслуживания клиентов. Модели Gemma выпускаются с открытыми весами, что означает, что вы можете изменять эти веса, что затем меняет поведение модели. Общие шаги по точной настройке модели Gemma следующие:

Выберите фреймворк

Модели Gemma совместимы с различными платформами настройки искусственного интеллекта. Каждая платформа предлагает различные преимущества и обычно ограничена определенным форматом модели. Вот руководства по настройке моделей Gemma с различными фреймворками:

Убедитесь, что предполагаемый формат модели развертывания, например формат Keras, Safetensors или GGUF, поддерживается в качестве выходных данных выбранной вами платформой.

Сбор данных

Для настройки модели требуются данные. Данные настройки обычно состоят из пар входных данных с ожидаемым ответом. В Интернете доступно множество общедоступных наборов данных для обучения различным задачам или результатам. Например, если вы хотите обучить модель Gemma переводить описания деталей автомобиля в номера деталей, ваш набор данных может включать следующее:

training_data = [
  {"input_text": "Part number for A4 brake caliper", "output_text": "4M0615107BS"},
  {"input_text": "Part number for Beetle fuel pump", "output_text": "6A127026H"},
  {"input_text": "Part number for Camaro cylinder head", "output_text": "12711770"},
]

Если вы хотите, чтобы модель Gemma выполняла определенный набор задач или роль, вам обычно необходимо скомпилировать набор данных, демонстрирующий несколько вариантов этой задачи. Сколько данных вам нужно для настройки модели, зависит от ваших целей, в частности, насколько сильно вы хотите изменить поведение модели и насколько хорошо вы хотите, чтобы модель работала, в зависимости от решаемой задачи и уровня вариации входных данных.

В общем, вам следует начать с небольшого набора данных для настройки вашей задачи, корректировать параметры обучения и добавлять данные, пока не достигнете производительности задачи, соответствующей вашим потребностям. Некоторые из наших примеров приложений показывают, что вы можете влиять на поведение модели Gemma, используя всего лишь 20 пар подсказок и ответов. Дополнительные сведения см. в разделах «Создание искусственного помощника по деловой электронной почте с помощью Gemma» и «Задачи на разговорных языках с помощью Gemma» .

Настройте и протестируйте модель

Когда у вас есть структура настройки и данные для настройки, вы можете начать процесс настройки модели Gemma. При выполнении настройки у вас есть несколько вариантов настройки, которые влияют на ресурсы, необходимые для ее завершения. У вас также должен быть план тестирования настроенной модели, чтобы оценить, работает ли она так, как вы хотите, после настройки.

Оптимальная настройка параметров

При точной настройке модели открытых весов, такой как Gemma, у вас есть возможность настроить все параметры модели или использовать менее ресурсоемкий метод эффективной настройки параметров, который обновляет их подмножество. Подход полной настройки означает, что по мере применения данных настройки вы рассчитываете новые веса для всех параметров модели. Этот подход требует больших вычислительных ресурсов и памяти, поскольку вы выполняете эти вычисления для миллиардов параметров. Использование менее ресурсоемких подходов к настройке, называемых точной настройкой с эффективным использованием параметров (PEFT) , включая такие методы, как настройка адаптера низкого ранга (LoRA), может дать аналогичные результаты с меньшими вычислительными ресурсами. Подробные сведения о том, как выполнить настройку с меньшими ресурсами с помощью LoRA, см. в разделах «Точная настройка моделей Gemma в Keras с использованием LoRA» и «Точная настройка моделей Gemma в Hugging Face» .

Тестирование настроенных моделей

После того, как вы настроили модель для конкретной задачи, вам следует проверить ее производительность на наборе задач, которые вы хотите, чтобы она выполняла. Вам следует протестировать свою модель с задачами или запросами, которым она специально не обучалась. То, как вы тестируете настроенную модель, зависит от задачи, которую вы хотите, чтобы она выполняла, и от того, насколько точно вы управляете входными и выходными данными модели. Распространенный способ управления тестированием генеративной модели — использовать случаи успеха, неудачи и пограничных случаев:

  • Успешные тесты : требуется, чтобы настроенная модель всегда могла успешно работать.
  • Тесты на отказ : требует, чтобы настроенная модель всегда была неспособна работать, или явно отказывалась от выполнения, если это требуется.
  • Граничные тесты : требуется, чтобы настроенная модель могла выполнять приемлемое выходное поведение, если они попадают в определенную границу или набор границ.

При тестировании отказов или граничных условий для вашего приложения генеративного ИИ вам также следует применять подходы, методы и инструменты безопасности генеративного ИИ, как описано в наборе инструментов для ответственного генеративного ИИ .

Развертывание модели

После завершения настройки и успешного завершения тестирования пришло время развернуть вашу модель. Обычно вы можете обратиться к документации выбранной вами платформы, чтобы узнать, как развернуть настроенную модель.

Если вы развертываете модель с настроенными весами LoRA, обратите внимание, что с помощью этого метода вы обычно развертываете как исходную модель, так и ее веса с весами LoRA в качестве дополнительного слоя расчета для модели.

,

Точная настройка модели генеративного искусственного интеллекта (ИИ), такой как Gemma, изменяет поведение модели. Обычно вы настраиваете Gemma с целью повышения ее производительности при выполнении конкретной задачи или области или для лучшего выполнения какой-либо роли, например, в сфере обслуживания клиентов. Модели Gemma выпускаются с открытыми весами, что означает, что вы можете изменять эти веса, что затем меняет поведение модели. Общие шаги по точной настройке модели Gemma следующие:

Выберите фреймворк

Модели Gemma совместимы с различными платформами настройки искусственного интеллекта. Каждая платформа предлагает различные преимущества и обычно ограничена определенным форматом модели. Вот руководства по настройке моделей Gemma с различными фреймворками:

Убедитесь, что предполагаемый формат модели развертывания, например формат Keras, Safetensors или GGUF, поддерживается в качестве выходных данных выбранной вами платформой.

Сбор данных

Для настройки модели требуются данные. Данные настройки обычно состоят из пар входных данных с ожидаемым ответом. В Интернете доступно множество общедоступных наборов данных для обучения различным задачам или результатам. Например, если вы хотите обучить модель Gemma переводить описания деталей автомобиля в номера деталей, ваш набор данных может включать следующее:

training_data = [
  {"input_text": "Part number for A4 brake caliper", "output_text": "4M0615107BS"},
  {"input_text": "Part number for Beetle fuel pump", "output_text": "6A127026H"},
  {"input_text": "Part number for Camaro cylinder head", "output_text": "12711770"},
]

Если вы хотите, чтобы модель Gemma выполняла определенный набор задач или роль, вам обычно необходимо скомпилировать набор данных, демонстрирующий несколько вариантов этой задачи. Сколько данных вам нужно для настройки модели, зависит от ваших целей, в частности, насколько сильно вы хотите изменить поведение модели и насколько хорошо вы хотите, чтобы модель работала, в зависимости от решаемой задачи и уровня вариации входных данных.

В общем, вам следует начать с небольшого набора данных для настройки вашей задачи, корректировать параметры обучения и добавлять данные, пока не достигнете производительности задачи, соответствующей вашим потребностям. Некоторые из наших примеров приложений показывают, что вы можете влиять на поведение модели Gemma, используя всего лишь 20 пар подсказок и ответов. Дополнительные сведения см. в разделах «Создание искусственного помощника по деловой электронной почте с помощью Gemma» и «Задачи на разговорных языках с помощью Gemma» .

Настройте и протестируйте модель

Когда у вас есть структура настройки и данные для настройки, вы можете начать процесс настройки модели Gemma. При выполнении настройки у вас есть несколько вариантов настройки, которые влияют на ресурсы, необходимые для ее завершения. У вас также должен быть план тестирования настроенной модели, чтобы оценить, работает ли она так, как вы хотите, после настройки.

Оптимальная настройка параметров

При точной настройке модели открытых весов, такой как Gemma, у вас есть возможность настроить все параметры модели или использовать менее ресурсоемкий метод эффективной настройки параметров, который обновляет их подмножество. Подход полной настройки означает, что по мере применения данных настройки вы рассчитываете новые веса для всех параметров модели. Этот подход требует больших вычислительных ресурсов и памяти, поскольку вы выполняете эти вычисления для миллиардов параметров. Использование менее ресурсоемких подходов к настройке, называемых точной настройкой с эффективным использованием параметров (PEFT) , включая такие методы, как настройка адаптера низкого ранга (LoRA), может дать аналогичные результаты с меньшими вычислительными ресурсами. Подробные сведения о том, как выполнить настройку с меньшими ресурсами с помощью LoRA, см. в разделах «Точная настройка моделей Gemma в Keras с использованием LoRA» и «Точная настройка моделей Gemma в Hugging Face» .

Тестирование настроенных моделей

После того, как вы настроили модель для конкретной задачи, вам следует проверить ее производительность на наборе задач, которые вы хотите, чтобы она выполняла. Вам следует протестировать свою модель с задачами или запросами, которым она специально не обучалась. То, как вы тестируете настроенную модель, зависит от задачи, которую вы хотите, чтобы она выполняла, и от того, насколько точно вы управляете входными и выходными данными модели. Распространенный способ управления тестированием генеративной модели — использовать случаи успеха, неудачи и пограничных случаев:

  • Успешные тесты : требуется, чтобы настроенная модель всегда могла успешно работать.
  • Тесты на отказ : требует, чтобы настроенная модель всегда была неспособна работать, или явно отказывалась от выполнения, если это требуется.
  • Граничные тесты : требуется, чтобы настроенная модель могла выполнять приемлемое выходное поведение, если они попадают в определенную границу или набор границ.

При тестировании отказов или граничных условий для вашего приложения генеративного ИИ вам также следует применять подходы, методы и инструменты безопасности генеративного ИИ, как описано в наборе инструментов для ответственного генеративного ИИ .

Развертывание модели

После завершения настройки и успешного завершения тестирования пришло время развернуть вашу модель. Обычно вы можете обратиться к документации выбранной вами платформы, чтобы узнать, как развернуть настроенную модель.

Если вы развертываете модель с настроенными весами LoRA, обратите внимание, что с помощью этого метода вы обычно развертываете как исходную модель, так и ее веса с весами LoRA в качестве дополнительного слоя расчета для модели.

,

Точная настройка модели генеративного искусственного интеллекта (ИИ), такой как Gemma, изменяет поведение модели. Обычно вы настраиваете Gemma с целью повышения ее производительности при выполнении конкретной задачи или области или для лучшего выполнения какой-либо роли, например, в сфере обслуживания клиентов. Модели Gemma выпускаются с открытыми весами, что означает, что вы можете изменять эти веса, что затем меняет поведение модели. Общие шаги по точной настройке модели Gemma следующие:

Выберите фреймворк

Модели Gemma совместимы с различными платформами настройки искусственного интеллекта. Каждая платформа предлагает различные преимущества и обычно ограничена определенным форматом модели. Вот руководства по настройке моделей Gemma с различными фреймворками:

Убедитесь, что предполагаемый формат модели развертывания, например формат Keras, Safetensors или GGUF, поддерживается в качестве выходных данных выбранной вами платформой.

Сбор данных

Для настройки модели требуются данные. Данные настройки обычно состоят из пар входных данных с ожидаемым ответом. В Интернете доступно множество общедоступных наборов данных для обучения различным задачам или результатам. Например, если вы хотите обучить модель Gemma переводить описания деталей автомобиля в номера деталей, ваш набор данных может включать следующее:

training_data = [
  {"input_text": "Part number for A4 brake caliper", "output_text": "4M0615107BS"},
  {"input_text": "Part number for Beetle fuel pump", "output_text": "6A127026H"},
  {"input_text": "Part number for Camaro cylinder head", "output_text": "12711770"},
]

Если вы хотите, чтобы модель Gemma выполняла определенный набор задач или роль, вам обычно необходимо скомпилировать набор данных, демонстрирующий несколько вариантов этой задачи. Сколько данных вам нужно для настройки модели, зависит от ваших целей, в частности, насколько сильно вы хотите изменить поведение модели и насколько хорошо вы хотите, чтобы модель работала, в зависимости от решаемой задачи и уровня вариации входных данных.

В общем, вам следует начать с небольшого набора данных для настройки вашей задачи, корректировать параметры обучения и добавлять данные, пока не достигнете производительности задачи, соответствующей вашим потребностям. Некоторые из наших примеров приложений показывают, что вы можете влиять на поведение модели Gemma, используя всего лишь 20 пар подсказок и ответов. Дополнительные сведения см. в разделах «Создание искусственного помощника по деловой электронной почте с помощью Gemma» и «Задачи на разговорных языках с помощью Gemma» .

Настройте и протестируйте модель

Когда у вас есть структура настройки и данные для настройки, вы можете начать процесс настройки модели Gemma. При выполнении настройки у вас есть несколько вариантов настройки, которые влияют на ресурсы, необходимые для ее завершения. У вас также должен быть план тестирования настроенной модели, чтобы оценить, работает ли она так, как вы хотите, после настройки.

Оптимальная настройка параметров

При точной настройке модели открытых весов, такой как Gemma, у вас есть возможность настроить все параметры модели или использовать менее ресурсоемкий метод эффективной настройки параметров, который обновляет их подмножество. Подход полной настройки означает, что по мере применения данных настройки вы рассчитываете новые веса для всех параметров модели. Этот подход требует больших вычислительных ресурсов и памяти, поскольку вы выполняете эти вычисления для миллиардов параметров. Использование менее ресурсоемких подходов к настройке, называемых точной настройкой с эффективным использованием параметров (PEFT) , включая такие методы, как настройка адаптера низкого ранга (LoRA), может дать аналогичные результаты с меньшими вычислительными ресурсами. Подробные сведения о том, как выполнить настройку с меньшими ресурсами с помощью LoRA, см. в разделах «Точная настройка моделей Gemma в Keras с использованием LoRA» и «Точная настройка моделей Gemma в Hugging Face» .

Тестирование настроенных моделей

После того, как вы настроили модель для конкретной задачи, вам следует проверить ее производительность на наборе задач, которые вы хотите, чтобы она выполняла. Вам следует протестировать свою модель с задачами или запросами, которым она специально не обучалась. То, как вы тестируете настроенную модель, зависит от задачи, которую вы хотите, чтобы она выполняла, и от того, насколько точно вы управляете входными и выходными данными модели. Распространенный способ управления тестированием генеративной модели — использовать случаи успеха, неудачи и пограничных случаев:

  • Успешные тесты : требуется, чтобы настроенная модель всегда могла успешно работать.
  • Тесты на отказ : требует, чтобы настроенная модель всегда была неспособна работать, или явно отказывалась от выполнения, если это требуется.
  • Граничные тесты : требуется, чтобы настроенная модель могла выполнять приемлемое выходное поведение, если они попадают в определенную границу или набор границ.

При тестировании отказов или граничных условий для вашего приложения генеративного ИИ вам также следует применять подходы, методы и инструменты безопасности генеративного ИИ, как описано в наборе инструментов для ответственного генеративного ИИ .

Развертывание модели

После завершения настройки и успешного завершения тестирования пришло время развернуть вашу модель. Обычно вы можете обратиться к документации выбранной вами платформы, чтобы узнать, как развернуть настроенную модель.

Если вы развертываете модель с настроенными весами LoRA, обратите внимание, что с помощью этого метода вы обычно развертываете как исходную модель, так и ее веса с весами LoRA в качестве дополнительного слоя расчета для модели.

,

Точная настройка модели генеративного искусственного интеллекта (ИИ), такой как Gemma, изменяет поведение модели. Обычно вы настраиваете Gemma с целью повышения ее производительности при выполнении конкретной задачи или области или для лучшего выполнения какой-либо роли, например, в сфере обслуживания клиентов. Модели Gemma выпускаются с открытыми весами, что означает, что вы можете изменять эти веса, что затем меняет поведение модели. Общие шаги по точной настройке модели Gemma следующие:

Выберите фреймворк

Модели Gemma совместимы с различными платформами настройки искусственного интеллекта. Каждая платформа предлагает различные преимущества и обычно ограничена определенным форматом модели. Вот руководства по настройке моделей Gemma с различными фреймворками:

Убедитесь, что предполагаемый формат модели развертывания, например формат Keras, Safetensors или GGUF, поддерживается в качестве выходных данных выбранной вами платформой.

Сбор данных

Для настройки модели требуются данные. Данные настройки обычно состоят из пар входных данных с ожидаемым ответом. В Интернете доступно множество общедоступных наборов данных для обучения различным задачам или результатам. Например, если вы хотите обучить модель Gemma переводить описания деталей автомобиля в номера деталей, ваш набор данных может включать следующее:

training_data = [
  {"input_text": "Part number for A4 brake caliper", "output_text": "4M0615107BS"},
  {"input_text": "Part number for Beetle fuel pump", "output_text": "6A127026H"},
  {"input_text": "Part number for Camaro cylinder head", "output_text": "12711770"},
]

Если вы хотите, чтобы модель Gemma выполняла определенный набор задач или роль, вам обычно необходимо скомпилировать набор данных, демонстрирующий несколько вариантов этой задачи. Сколько данных вам нужно для настройки модели, зависит от ваших целей, в частности, насколько сильно вы хотите изменить поведение модели и насколько хорошо вы хотите, чтобы модель работала, в зависимости от решаемой задачи и уровня вариации входных данных.

В общем, вам следует начать с небольшого набора данных для настройки вашей задачи, корректировать параметры обучения и добавлять данные, пока не достигнете производительности задачи, соответствующей вашим потребностям. Некоторые из наших примеров приложений показывают, что вы можете влиять на поведение модели Gemma, используя всего лишь 20 пар подсказок и ответов. Дополнительные сведения см. в разделах «Создание искусственного помощника по деловой электронной почте с помощью Gemma» и «Задачи на разговорных языках с помощью Gemma» .

Настройте и протестируйте модель

Когда у вас есть структура настройки и данные для настройки, вы можете начать процесс настройки модели Gemma. При выполнении настройки у вас есть несколько вариантов настройки, которые влияют на ресурсы, необходимые для ее завершения. У вас также должен быть план тестирования настроенной модели, чтобы оценить, работает ли она так, как вы хотите, после настройки.

Оптимальная настройка параметров

При точной настройке модели открытых весов, такой как Gemma, у вас есть возможность настроить все параметры модели или использовать менее ресурсоемкий метод эффективной настройки параметров, который обновляет их подмножество. Подход полной настройки означает, что по мере применения данных настройки вы рассчитываете новые веса для всех параметров модели. Этот подход требует больших вычислительных ресурсов и памяти, поскольку вы выполняете эти вычисления для миллиардов параметров. Использование менее ресурсоемких подходов к настройке, называемых «точной настройкой с эффективным использованием параметров» (PEFT) , включая такие методы, как настройка адаптера низкого ранга (LoRA), может дать аналогичные результаты с меньшими вычислительными ресурсами. Подробные сведения о том, как выполнить настройку с меньшими ресурсами с помощью LoRA, см. в разделах «Точная настройка моделей Gemma в Keras с использованием LoRA» и «Точная настройка моделей Gemma в Hugging Face» .

Тестирование настроенных моделей

После того, как вы настроили модель для конкретной задачи, вам следует проверить ее производительность на наборе задач, которые вы хотите, чтобы она выполняла. Вам следует протестировать свою модель с задачами или запросами, которым она специально не обучалась. То, как вы тестируете настроенную модель, зависит от задачи, которую вы хотите, чтобы она выполняла, и от того, насколько точно вы управляете входными и выходными данными модели. Распространенный способ управления тестированием генеративной модели — использовать случаи успеха, неудачи и пограничных случаев:

  • Успешные тесты : требуется, чтобы настроенная модель всегда могла успешно работать.
  • Тесты на отказ : требует, чтобы настроенная модель всегда была неспособна работать, или явно отказывалась от выполнения, если это требуется.
  • Граничные тесты : требуют, чтобы настроенная модель могла выполнять приемлемое выходное поведение, если они попадают в пределы определенной границы или набора границ.

При тестировании сбоев или граничных условий для вашего приложения генеративного ИИ вам также следует применять подходы, методы и инструменты безопасности генеративного ИИ, как описано в наборе инструментов для ответственного генеративного ИИ .

Развертывание модели

После завершения настройки и успешного завершения тестирования пришло время развернуть вашу модель. Обычно вы можете обратиться к документации выбранной вами платформы, чтобы узнать, как развернуть настроенную модель.

Если вы развертываете модель с настроенными весами LoRA, обратите внимание, что с помощью этого метода вы обычно развертываете как исходную модель, так и ее веса с весами LoRA в качестве дополнительного слоя расчета для модели.