Comment affiner la profondeur localement

Les modèles locaux de classe de profondeur finale sont confrontés à des défis de ressources informatiques insuffisantes et d'expertise. Pour relever ces défis, les stratégies suivantes peuvent être adoptées: quantification du modèle: convertir les paramètres du modèle en entiers à faible précision, réduisant l'empreinte de la mémoire. Utilisez des modèles plus petits: sélectionnez un modèle pré-entraîné avec des paramètres plus petits pour un réglage fin local plus facile. Sélection des données et prétraitement: sélectionnez des données de haute qualité et effectuez un prétraitement approprié pour éviter une mauvaise qualité des données affectant l'efficacité du modèle. Formation par lots: pour les grands ensembles de données, chargez les données en lots de formation pour éviter le débordement de la mémoire. Accélération avec GPU: Utilisez des cartes graphiques indépendantes pour accélérer le processus de formation et raccourcir le temps de formation.

Deepseek Tuning local fine: défis et stratégies

Le réglage fin local en profondeur n'est pas facile. Il nécessite de fortes ressources informatiques et une solide expertise. Autrement dit, le réglage fin d'un grand modèle directement sur votre ordinateur, c'est comme essayer de rôtir une vache dans un four à domicile - théoriquement possible, mais en fait difficile.

Pourquoi est-ce si difficile? Des modèles comme Deepseek ont ​​généralement d'énormes paramètres, souvent des milliards, voire des dizaines de milliards. Cela conduit directement à une très forte demande de mémoire et de mémoire vidéo. Même si votre ordinateur a une configuration solide, vous pouvez faire face au problème du débordement de mémoire ou d'une mémoire vidéo insuffisante. J'ai essayé une fois d'affiner un modèle relativement petit sur un bureau avec une assez bonne configuration, mais il a été coincé pendant longtemps et a finalement échoué. Cela ne peut pas être résolu simplement en "attendant longtemps".

Alors, quelles stratégies peuvent être essayées?

1. La conversion des paramètres du modèle de nombres à virgule flottante à haute précision en entiers à faible précision (tels que INT8) peut réduire considérablement l'utilisation de la mémoire. De nombreux cadres d'apprentissage en profondeur fournissent des outils de quantification, mais il convient de noter que la quantification entraînera une perte de précision, et vous devez peser la précision et l'efficacité. Imaginez compresser une image haute résolution à une basse résolution, et bien que le fichier soit plus petit, les détails sont également perdus.

2. Bien qu'ils ne soient pas aussi capables que les grands modèles, ces modèles sont plus faciles à affiner dans un environnement local et sont plus rapides à former. Tout comme frapper un clou avec un petit marteau, bien qu'il puisse être plus lent, il est plus flexible et plus facile à contrôler.

3. Vous devez sélectionner des données de formation de haute qualité pertinentes pour votre tâche et effectuer un prétraitement raisonnable. Les données sales, c'est comme nourrir le poison au modèle, ce qui aggrave les résultats. N'oubliez pas de nettoyer les données, de traiter les valeurs manquantes et les valeurs aberrantes et d'effectuer l'ingénierie des fonctionnalités nécessaires. J'ai vu une fois un projet que, parce que le prétraitement des données n'était pas en place, le modèle était extrêmement efficace et a finalement dû recouvrir et nettoyer les données.

4. C'est un peu comme le paiement de versement.

5. C'est comme ajouter un super brûleur à votre four, ce qui peut considérablement réduire le temps de cuisson. Enfin, je tiens à souligner que le taux de réussite des grands modèles à amende locaux tels que Deepseek n'est pas élevé, et que vous devez choisir la stratégie appropriée en fonction de votre situation et de vos ressources réelles. Plutôt que de poursuivre aveuglément le réglage fin des grands modèles localement, il est préférable d'évaluer d'abord vos ressources et vos objectifs et de choisir une approche plus pragmatique. Peut-être que le cloud computing est la solution la plus appropriée. Après tout, il vaut mieux laisser certaines choses aux professionnels.

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