Mistral を使用した大規模言語モデル (LLM) の微調整: ステップバイステップガイド-Python チュートリアル-php.cn

Mistral を使用した大規模言語モデル (LLM) の微調整: ステップバイステップガイド

王林

リリース： 2024-08-29 16:30:10

オリジナル

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Fine-Tuning Your Large Language Model (LLM) with Mistral: A Step-by-Step Guide

AI 愛好家の皆さん、こんにちは！ ?大規模言語モデル (LLM) の可能性を最大限に引き出す準備はできていますか?今日、私たちはMistralをベースモデルとして使用して微調整の世界に飛び込みます。カスタム NLP タスクに取り組んでいて、モデルを次のレベルに押し上げたい場合は、このガイドが最適です。 ?

? LLM を微調整する理由

微調整により、事前トレーニングされたモデルを特定のデータセットに適応させ、ユースケースに合わせてより効果的にすることができます。チャットボット、コンテンツ生成、その他の NLP タスクに取り組んでいる場合でも、微調整することでパフォーマンスを大幅に向上させることができます。

?ミストラルを始めましょう

まず最初に、環境をセットアップしましょう。 Python が必要なライブラリとともにインストールされていることを確認してください:

pip install torch transformers datasets

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⁉️ ミストラルを読み込んでいます

Mistral は強力なモデルなので、これを微調整のベースとして使用します。ロードする方法は次のとおりです:

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# Load the Mistral model and tokenizer
model_name = "mistralai/mistral-7b"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

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?データセットの準備

微調整には、特定のタスクに合わせて調整されたデータセットが必要です。テキスト生成タスクを微調整していると仮定しましょう。データセットをロードして準備する方法は次のとおりです:

from datasets import load_dataset

# Load your custom dataset
dataset = load_dataset("your_dataset")

# Tokenize the data
def tokenize_function(examples):
    return tokenizer(examples["text"], padding="max_length", truncation=True)

tokenized_dataset = dataset.map(tokenize_function, batched=True)

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?モデルの微調整

ここからがエキサイティングな部分です!データセット上でミストラルモデルを微調整します。このために、Hugging Face の Trainer API を使用します:

from transformers import Trainer, TrainingArguments

# Set up training arguments
training_args = TrainingArguments(
    output_dir="./results",
    num_train_epochs=3,
    per_device_train_batch_size=8,
    per_device_eval_batch_size=8,
    warmup_steps=500,
    weight_decay=0.01,
    logging_dir="./logs",
    logging_steps=10,
)

# Initialize the Trainer
trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=tokenized_dataset["train"],
    eval_dataset=tokenized_dataset["test"],
)

# Start fine-tuning
trainer.train()

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?微調整されたモデルの評価

微調整後、モデルのパフォーマンスを評価することが重要です。その方法は次のとおりです:

# Evaluate the model
eval_results = trainer.evaluate()

# Print the results
print(f"Perplexity: {eval_results['perplexity']}")

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?微調整されたモデルのデプロイ

結果に満足したら、モデルを保存してデプロイできます。

# Save your fine-tuned model
trainer.save_model("./fine-tuned-mistral")

# Load and use the model for inference
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("./fine-tuned-mistral")

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