아래로 grpo 미세 조정-일체 포함-php.cn

Deepseek은 폭풍으로 자연 언어 처리의 세계를 가져 왔습니다. 인상적인 규모와 성능 으로이 최첨단 모델은 질문 답변 및 텍스트 요약과 같은 작업에서 뛰어납니다. 미묘한 이해를 처리하는 능력은 산업 전반의 게임 체인저가됩니다. 미세 조정은 힘을 향상시켜 틈새 요구에 적응하고 정확한 결과를 빠르게 전달합니다. 미세 조정은 전문 데이터 세트에서이를 수정하여 DeepSeek-7B를 일반 전문가에서 도메인 전문가로 변환합니다. 이 블로그는 GRPO (General Honeforcement Precaining Optimization)가 강화 학습을 통해 미세 조정을 향상시키는 방법과 미아체가 메모리 관리를 최적화하여 DeepSeek-7B와 같은 대규모 모델의 프로세스 속도를 높이는 방법을 살펴 봅니다. 이 방법을 함께, 더 빠르고 비용 효율적인 미세 조정, 차세대 AI 응용 프로그램을 구동 할 수 있습니다. 학습 목표

이 블로그가 끝날 무렵, 당신은 다음을 수행 할 수 있어야합니다 :

특수 작업에서 성능을 향상시키기 위해 미세 조정 Deepseek-7B의 기초를 배우십시오. PPO에 대한 GRPO의 장점을 발견하여 미세 조정의 훈련 효율성을 높이십시오. 대형 모델의 빠른 메모리 효율적인 미세 조정을 위해 Unsloth와 Lora를 사용하십시오. Unsloth, Vllm, 포옹 얼굴로 Deepseek-7b 미세 조정을 설정하고 GPU 성능을 최적화하십시오. 강화 학습에서 구조화 된 출력에 대한 정확성 및 XML과 같은 보상 기능을 구현하십시오. 메모리 효율적인 고성능 추론을 위해 LORA를 사용하여 미세 조정 된 모델로드, 저장 및 재 장전. 원활한 미세 조정을위한 GPU 메모리 및 구성 문제 문제 해결 멀티 모달 모델에 대한 더 큰 데이터 세트, 새로운 보상 기능 및 GRPO로의 스케일링을 탐색하십시오.

이 기사는 데이터 과학 블로그 톤의

GRPO가 PPO와 어떻게 다른가 (근위 정책 최적화) 다른 방법을 향상시키는 방법? 불안감 : 미세한 효율성을 향상시킵니다. grpo
가있는 딥 스키 -7b 미세 조정 모델을 저장하고 재 장전하는
일반적인 함정 및 문제 해결
결론
자주 묻는 질문

DeepSeek 모델 및 GRPO 알고리즘 이해

Deepseek-R1-Distill-Qwen-7b? deepseek-r1-distill-qwen-7b는 Qwen 아키텍처 위에 세워진 최첨단 대형 언어 모델입니다. 강력하고 확장 가능한 디자인으로 수십억 개의 매개 변수를 활용하여 텍스트 생성, 질문 답변 및 요약과 같은 복잡한 NLP 작업을 처리합니다. DeepSeek-7b 변형은 더 큰 대응 물의 증류 버전이며, 이는 계산 및 메모리 사용 측면에서 더 효율적으로 성능의 많은 성능을 유지합니다. 이로 인해 추론 속도와 정확도가 모두 중요한 환경에서 배치에 적합합니다. 이 아키텍처는 자체 정보 메커니즘을 갖춘 변압기 층을 사용하여 텍스트에서 장거리 종속성을 처리하는 데 매우 효과적입니다.

핵심 기능 및 아키텍처 개요

핵심에서 DeepSeek-7B는 고도로 병렬화 가능한 다층 변압기 아키텍처를 사용하여 대규모 데이터 세트에 대한 효율적인 교육을 제공합니다. 각 계층은 일련의 멀티 헤드 자체 변환 모듈 및 피드 포워드 네트워크로 구성됩니다. 주의 메커니즘은 모델이 처리하는 동안 입력 순서의 관련 부분에 초점을 맞추는 데 도움이되므로 상황에 맞는 이해가 필요한 작업에 매우 효율적입니다.

deepseek-7b는 위치 인코딩,주의 레이어 및 피드 포워드 레이어를 통한 토큰 임베딩을 프로세스하여 대형 데이터 세트로의 효율적인 스케일링을 가능하게하면서 고품질 결과를 유지합니다. 깊은 맥락 인식 이해는 미세 조정 후 도메인 간의 일반화를 향상시킵니다. LORA와 같은 방법은 저급 업데이트를 적용하여 훈련 효율성을 향상시켜 제한된 계산 자원으로도 미세 조정 가능성을 가능하게합니다.

GRPO 소개 및 그것이 미세 조정 를 향상시키는 방법 GRPO (일반 강화 사전 계통 최적화)는 대형 언어 모델을 미세 조정하는 효율성을 향상시키기 위해 설계된 고급 기술입니다. 이는 강화 학습의 원칙을 사전여와 결합하여 직접적인 감독보다는 보상 신호를 사용하여 모델의 행동을 개선합니다. GRPO는 정책 기반 최적화 접근법을 사용하여 모델의 매개 변수를 반복적으로 최적화합니다. 일반적인 미세 조정 시나리오 에서이 모델은 감독 된 데이터 세트에서 교육을받으며 그라운드 진실 레이블에서 직접 학습합니다. 대조적으로, GRPO는 모델이 행동을 안내하는 보상 신호를 최대화하도록 훈련되는 RL (Renforcement Learning) 패러다임을 도입합니다. 이 프로세스는 모델이 작업 별 뉘앙스에보다 유연하게 적응하여 정확도와 일반화를 향상시킬 수 있습니다. GRPO에서 정책 최적화를위한 핵심 공식은 다음과 같이 표현 될 수 있습니다.

여기서 :

이 정책 기반 접근 방식은 모델이 교육 중에 제공된 피드백에 지속적으로 적응하여 작업 별 목표에 해당하는 보상 신호를 개선하는 데 중점을 둡니다. Grpo의 보상 신호

GRPO에서 보상 함수는 특정 작업 요구 사항에 따라 정의 될 수 있으며, 원하는 동작에 집중하도록 모델을 안내합니다. 보상은 정확도, 서식 또는 논리적 일관성과 같은 여러 요인의 기능 일 수 있습니다. 예를 들어, 정확성 보상 함수

r_correct 는 다음과 같이 정의 될 수 있습니다. 이 피드백 메커니즘은 GRPO가 모델을 점진적으로 개선 할 수있게하여 주어진 작업에 가장 중요한 영역을 강조합니다. GRPO가 PPO (근위 정책 최적화)와 어떻게 다른가? GRPO는 전 사전 조정 프로세스를 최적화하기 위해 정책 기반 강화 학습을 도입하는 반면, PPO (근위 정책 최적화)는 특히 큰 모델을 미세 조정하는 맥락에서 강화 학습에서 널리 사용되는 또 다른 알고리즘입니다. PPO는 안정성과 고차원 동작 공간을 처리 할 수있는 능력으로 유명하여 대규모 모델을 훈련시키는 데 인기가 있습니다. 그러나 PPO는 종종 많은 양의 데이터가 필요하며 학습 속도와 같은 하이퍼 파라미터에 민감 할 수 있습니다. GRPO와 PPO의 주요 차이점은 정책 최적화의 특성에 있습니다. PPO에서 정책은 현재 정책의 큰 편차를 방지하기 위해 클리핑 목표를 사용하여 업데이트되어 불안정한 교육으로 이어질 수 있습니다. PPO 목적 함수는 다음과 같이 주어집니다

아래로 grpo 미세 조정 여기서 :

PPO 의이 "클리핑"메커니즘은 불안정성으로 이어질 수있는 큰 정책 업데이트를 피하는 데 도움이되지만 학습 프로세스, 특히 DeepSeek-7B와 같은 대규모 모델의 경우 학습 과정을 늦출 수 있습니다.

에 대한 그라디언트 업데이트 규칙 GRPO에서 모델 매개 변수를 업데이트하기위한 그라디언트는 모델을 통해 보상을 역전하여 계산됩니다. 보상

r_t

시간에 모델 출력에서 계산 된 경우, 매개 변수 θIS에 대한 기울기 업데이트 규칙 :

아래로 grpo 미세 조정 이 그라디언트 하강 접근법은 PPO 클리핑 방법에 비해보다 직접적이고 효율적이며, 여기서 그라디언트는 이점 기능에 따라 조정됩니다. PPO와 GRPO 알고리즘의 주요 차이점은 다음과 같습니다.

<:> Unsloth : 미세 조정의 효율성 향상 DeepSeek-7B와 같은 대형 언어 모델을 미세 조정하는 것은 계산적으로 비싸므로 중요한 메모리와 처리 능력이 필요합니다. Unsloth는 훈련을 가속화하고 메모리 소비를 크게 줄이기 위해 고안된 최적화 프레임 워크입니다. GPU 리소스의 효율적인 활용을 보장하고 소비자 등급 하드웨어에 미세 조정을 가능하게하기 때문에 LORA (저 순위 적응) 및 GRPO를 사용할 때 특히 유익합니다. 노스 끈이 모델 교육을 최적화하는 방법? Unsloth는 모델 미세 조정 효율을 향상시키는 몇 가지 최적화를 소개합니다

메모리 효율적인 하중 : Unsloth는 4 비트 및 8 비트 양자화를 지원하여 성능을 유지하면서 모델의 메모리 풋 프린트를 줄입니다. 빠른 훈련 및 추론 : 플래시주의 및 PAGE 최적화기를 활용하여 Unsloth는 훈련과 추론을 크게 가속화합니다.

그라디언트 체크 포인팅 : 그라디언트 체크 포인팅을 지원하므로 활성화의 서브 세트 만 저장하고 필요할 때이를 재조정하여 필요한 GPU 메모리를 줄입니다. Unsloth를 사용하는 모델 로딩 프로세스는 간단하며 효율적인 실행을 가능하게합니다. 이에 대한 세부 사항은 다음 섹션에서 다루어집니다. 노스 슬로 사용의 장점

GPU 메모리 사용량을 최대 50%감소시켜 중간 계층 GPU에 대한 교육을 허용합니다. 최적화 된주의 메커니즘을 통합하여 더 빠른 교육을 가능하게합니다 추론 가속을위한 vllm (매우 큰 언어 모델)을 지원합니다 > GRPO와 완벽하게 작동하여 강화 학습 기반의 미세 조정이 자원 효율적인지 확인합니다.

미세 조정 파이프 라인에 미끄럼을 통합함으로써 연구원과 엔지니어는 공통 계산 한계를 달성하지 않고도 DeepSeek-7B의 성능을 극대화 할 수 있습니다.

. grpo

와 함께 미세 조정 Deepseek-7b 우리가 이전 섹션에서 놓은 기초를 바탕으로 DeepSeek-7B의 아키텍처와 GRPO 알고리즘을 다루었으므로 이제 모델을 미세 조정하는 데 필요한 실제 단계를 탐구해야합니다. 이 섹션에서는 환경 설정부터 GRPO 트레이너 구성에 이르기까지 코드 스 니펫 및 프로세스의 각 부분에 대한 자세한 설명을 포함하여 필요한 단계를 안내합니다. DeepSeek-7B 모델은 섹션 2에서 논의 된 바와 같이, 대규모 NLP 작업을 처리하기위한 강력한 도구이며, GRPO (일반 강화 사전 연고 최적화)와 쌍을 이룰 때 더욱 효율적입니다. GRPO 접근 방식을 적용함으로써 강화 학습 프레임 워크를 사용하여 특정 작업에 대해 DeepSeek-7B를 미세 조정할 수 있습니다. 이를 통해 모델은 더 나은 결과를 생성 할뿐만 아니라 기존 방법보다 새로운 데이터에 더 효과적으로 적응할 수 있습니다. 이제 GRPO 및 Unsloth를 사용하여 Deepseek-7B를 미세 조정하기위한 상세한 단계를 살펴 보겠습니다. 교육 중 효율적인 메모리 사용을 위해 LORA를 활용하십시오. 1 단계 : 환경 설정 우선 Deepseek-7B를 미세 조정하려면 환경을 설정해야합니다. 여기에는 Unsloth, VLLM 및 기타 필요한 패키지와 같은 종속성 설치가 포함됩니다. 이 패키지를 설치하라는 명령은 다음과 같습니다

설명 :

UNSLOTH :

효율적인 언어 모델 미세 조정 및 메모리 최적화를위한 라이브러리.

!pip install unsloth vllm datasets
!pip install git+https://github.com/huggingface/trl.git

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vllm :

큰 모델에 대한 빠른 추론을 가능하게합니다 DataSet :

껴안는 얼굴을 포함하여 다양한 NLP 데이터 세트와 함께 작동하는 라이브러리.

일단 설치되면 모델을로드하고 미세 조정을 시작할 수 있습니다. . 2 단계 : Unsloth로 모델을로드합니다 이제 Unsloth를 사용하여 DeepSeek-7B 모델을로드합니다. 이 모델에는 효율적인 미세 조정을 위해 LORA (저 순위 적응)가로드됩니다. 이 단계의 코드 스 니펫은 다음과 같습니다

설명 : model_name :

우리는이 경우로드 될 모델을 지정합니다.

max_seq_length : 입력 토큰의 최대 시퀀스 길이를 정의합니다 Load_in_4bit :

4 비트 양자화를 사용하여 메모리 사용량을 크게 줄입니다 Fast_Inference : 이를 통해 vllm이 추론 시간을 가속화 할 수 있습니다

max_lora_rank :

LORA 적응의 순위, 낮은 순위 행렬의 크기를 제어합니다.

gpu_memory_utilization :

메모리 외 오류를 피하기 위해 모델에서 사용되는 GPU 메모리의 양을 조정합니다.

예상 결과 : 최적화 된 구성으로 모델이 메모리에로드되어 LORA로 미세 조정할 수 있습니다. 3 단계 : 효율적인 미세 조정을 위해 LORA를 적용

from unsloth import FastLanguageModel

model, tokenizer = FastLanguageModel.from_pretrained(
    model_name="unsloth/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B",
    max_seq_length=512,
    load_in_4bit=True,  # Uses 4-bit quantization for memory efficiency
    fast_inference=True,  # Enables fast inference for quicker processing
    max_lora_rank=32,  # LoRA rank for fine-tuning efficiency
    gpu_memory_utilization=0.6  # Controls memory usage
)

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lora 는 DeepSeek-7B와 같은 대규모 모델의 메모리를 최적화하는 데 사용됩니다. LORA를 적용하면 전체 모델 대신 저급 행렬 만 업데이트하여 미세 조정 메모리가 효율적입니다. 코드 스 니펫은 다음과 같습니다 설명 :

r : 로라 매트릭스의 순위. 높은 순위는 더 똑똑하지만 느린 훈련으로 이어질 수 있습니다.
Lora가 적용되는 모델 레이어 (예 : 쿼리 투영의 경우 Q_Proj). lora_alpha : Lora 층의 중요성을 제어하는 데 사용되는 스케일링 계수.
이렇게하면 필요할 때 중간 기울기 만 저장하여 메모리 소비가 줄어 듭니다. random_state : 미세 조정 과정의 재현성을 보장합니다
모델은 이제 메모리 사용에 최적화되어 있으며 대형 데이터 세트에서 효율적으로 미세 조정할 수 있습니다. . 4 단계 : 훈련 데이터 세트 준비

미세 조정 DeepSeek-7b에는 특정 방식으로 형식의 데이터 세트가 필요합니다. 여기서는 데이터 세트를 JSON 파일 형식에서 포옹 페이스 데이터 세트 객체로로드하여 변환합니다. 코드는 다음과 같습니다

설명 : load_and_transform_json :

JSON 파일을로드하고 훈련에 필요한 형식으로 변환합니다. 데이터에는

Question 및

각 항목에 대해

아래로 grpo 미세 조정 a

시스템에서 생성 된 프롬프트

!pip install unsloth vllm datasets
!pip install git+https://github.com/huggingface/trl.git

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<:> 예상 결과 : 데이터 세트는 이제 올바른 형식이며 훈련 준비가되었습니다. 아래는 데이터 세트의 샘플입니다

5 단계 : 구조화 된 출력에 대한 보상 함수 설계 강화 학습에서 보상 기능은 모델을 바람직한 출력으로 안내합니다. 여기서는 모델의 응답을 평가하기 위해 보상 기능을 정의합니다. 예를 들어, 정확성 _Reward_func은 추출 된 답변이 예상 답변과 일치하는지 확인합니다.

설명 :

정확성 _reward_func : 추출 된 응답을 예상 답변과 비교합니다. 그들이 일치한다면, 그것은 2.0의 보상을 제공합니다. 0.0.
int_reward_func : 숫자 응답을 생성하기위한 모델에 보상합니다 strict_format_reward_func : 모델의 출력이 엄격한 XML 형식을 따르도록하여 잘 형성된 출력에 대해 보상합니다. Soft_Format_Reward_func : 모델의 출력이 원하는 형식으로 느슨하게 부착되는지 확인합니다. XMLCOUNT_REWARD_FUNC : 출력이 XML 구조를 얼마나 잘 따르는 지 평가하고, 구조화되지 않은 응답에 대한 페널티를 제공합니다.

예상 결과 :

이 보상 기능은 모델을 안내합니다.6 단계 : GRPO 트레이너 구성 이제 GRPOTRAINER를 구성하여 교육 데이터 세트 및 보상 기능을 사용하도록 구성합니다. Grpoconfig 객체는 학습 속도 및 배치 크기와 같은 교육 매개 변수를 지정하는 데 사용됩니다.

설명 :

!pip install unsloth vllm datasets
!pip install git+https://github.com/huggingface/trl.git

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Grpoconfig :

학습 속도, 배치 크기 및 생산 될 세대 수와 같은 다양한 교육 매개 변수를 구성합니다. GrpotRainer :

Grpoconfig 매개 변수의 설명 : learning_rate :
PER_DEVICE_TRAIN_BATCH_SIZE : 각 교육 단계의 배치 크기. 여기에서는 1으로 설정되어 있습니다. 즉, 각 GPU는 한 번에 하나의 예제를 처리합니다. num_generations :

max_prompt_length : 입력 프롬프트의 최대 토큰 길이

모델 출력의 최대 토큰 길이 max_steps : 수행해야 할 훈련 단계
예상 결과 : 모델은 정의 된 보상 함수를 사용하여 GRPO 알고리즘으로 교육을 받고 주어진 데이터 세트에서 더 나은 성능을 발휘하기 위해 모델을 미세 조정합니다. . 미세 조정 모델을 저장하고 재 장전합니다 GRPO 및 LORA를 사용하여 DeepSeek-7B 모델이 미세 조정되면 나중에 사용하기 위해 모델을 디스크 또는 클라우드 스토리지에 저장하는 것이 중요합니다. 이 섹션에서는 미세 조정 모델을 저장하고 추론을 위해 다시로드하는 방법을 다룹니다. 이렇게하면 진행 상황을 지속하고 처음부터 재교육을 피할 수 있습니다.

Lora-fine 튜닝 모델 저장 모델이 LORA 및 GRPO로 미세 조정 한 후에는 저장 위치에 저장해야합니다. 이것은 재교육을받지 않고 나중에 모델을 다시로드 할 수 있도록하는 중요한 단계입니다. LORA 관련 가중치를 포함한 미세 조정 모델을 디스크에 저장하는 방법은 다음과 같습니다.

설명 :
model.save_pretraind : 이렇게하면 모델 가중치와 LORA 특정 레이어 (예 : 저 순위 적응 행렬)가 모두 절약됩니다. tokenizer.save_pretraind :
는 토큰 화기를 저장합니다. 여기에는 특수 토큰 및 어휘와 같은 토큰 화 논리가 포함됩니다.
model_save_path : 모델을 저장하려는 디렉토리. 로컬 경로 또는 클라우드 디렉토리 (예 : Google Drive, S3) 일 수 있습니다. 예상 결과 : 모델과 토큰 화제는 지정된 경로에 저장되어 향후 사용 가능합니다. 나중에이 저장된 모델을 사용하여 추천을 위해 정확한 미세 조정 된 버전을 다시로드 할 수 있습니다. 미래의 추론 를위한 모델로드 미세 조정 모델을 저장 한 후에는 추론이나 추가 미세 조정을 위해 메모리에 쉽게로드 할 수 있습니다. LORA 특이 적 구성과 함께 저장된 모델 및 토큰 화제로드를위한 코드는 다음과 같습니다. 설명 :

Fastlanguagemodel.from_pretrained :
이 기능은 저장된 모델 가중치와 토큰 화제를 지정된 경로에서로드합니다.

max_lora_rank :
추론 중에 사용 된 로라 순위는 미세 조정 중에 사용 된 내용이 올바른 적응을 적용 할 수 있도록 일치해야합니다.

Load_in_4bit 및 gpu_memory_utilization :

추론을 위해로드 할 때 모델이 메모리 효율적으로 계속 유지되도록합니다.

예상 결과 :

모델은 LORA 구성과 함께 저장된 디렉토리에서로드되어 추론을 효율적으로 수행 할 수 있습니다. 즉, 모델이 미세 조정 된 매개 변수를 활용하고 미세 조정 프로세스를 다시 적용하지 않고 응답 또는 작업 실행을 직접 시작할 수 있습니다. 아래는이 블로그를 미세 조정하는 데 사용되는 데이터 세트의 출력의 예입니다. 프로세스 흐름 시트와 관련이 있습니다. 모델이 쿼리에 대한 응답을 어떻게 생성하고 생성하는지 확인하십시오. GRPO 모델을 사용한 미세 조정에는 추론 기능이 포함되어 있으며 아래 답변에 반영됩니다.

!pip install unsloth vllm datasets
!pip install git+https://github.com/huggingface/trl.git

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<:> 고급 옵션 : 클라우드 스토리지에 저장 Google 드라이브 또는 Amazon S3와 같은 클라우드 스토리지에 모델을 저장하려면 Model_Save_Path를 수정하여 해당 클라우드 디렉토리를 가리킬 수 있습니다. 다음은 gdown

를 사용하여 Google 드라이브에 저장하기위한 예입니다.

의 경우 boto3

설명 :

gdown.upload : 이 함수는 로컬 환경에서 Google 드라이브에 모델을 업로드합니다. S3와 같은 AWS 서비스와 상호 작용하기위한 Amazon의 Python SDK Boto3 : Amazon의 Python SDK. S3 버킷에 모델을 직접 업로드 할 수 있습니다.
예상 결과 : 클라우드에서 모델을 저장하고 액세스 할 수있어 다른 환경에서 쉽게 공유하고 배포 할 수 있습니다. 일반적인 함정 및 문제 해결 DeepSeek-7B와 같은 대형 모델을 미세 조정할 때, 특히 GPU 메모리, 훈련 구성 및 보상 기능 튜닝과 관련하여 몇 가지 일반적인 함정이 발생할 수 있습니다. 이러한 문제를 인식하고 문제를 해결하는 방법을 이해하면 미세 조정 과정에서 많은 시간을 절약 할 수 있습니다. 1. GPU 메모리 과부하 대형 모델 미세 조정은 종종 GPU 메모리 과부하로 이어집니다. 특히 LORA와 같은 고급 구성 또는 높은 배치 크기의 훈련을 사용할 때. 이것을 완화하려면 : 배치 크기를 줄이거 나

gpoconfig의 매개 변수를 GPU의 메모리에 맞도록 조정하십시오.

use_gradient_checkpointing =“Unsloth” 를 설정하여 그라디언트 체크 포팅 사용 중간 활성화를 저장하여 메모리 사용량을 줄입니다. 메모리 문제에 직면하면 LORA 순위를 낮추십시오.
2. 부적절한 모델 로딩 때때로, 잘못된 모델 로딩 구성은 특히 4 비트 정밀 또는 LORA로 대형 모델을로드 할 때 문제를 일으킬 수 있습니다. 확실히 :

max_lora_rank

gpu_memory_utilization )가 GPU의 기능에 따라 올바르게 설정되어 있는지 확인하십시오. 불필요한 지연을 피하기 위해 대형 모델로 작업 할 때 빠른 추론을 허용 할 수 있도록

vllm 가 활성화되어 있는지 확인하십시오.

3. 보상 함수 불일치 보상 기능으로 미세 조정하려면 신중한 고려가 필요합니다. 부정확하거나 지나치게 엄격한 보상 기능 구성은 학습을 방해하여 모델을 최적으로 수행 할 수 있습니다. 문제 해결 :

정확한 보상 함수의 구현을 검토하십시오 및

는 원하는 출력과 정렬되도록합니다. 모델이 불규칙하거나 바람직하지 않은 응답을 생성하는 경우 보상 임계 값 및 스코어링 메커니즘을 미세 조정합니다.

4. 데이터 문제 <.>
데이터 품질과 서식은 성공적인 교육을 위해 중요합니다. 사용자 정의 데이터 세트를 사용하는 경우 Hugging Face 데이터 세트 형식으로 변환하고 JSON 기반 입력의 적절한 구문 분석 및 사전 처리를 보장하십시오. 정확한 답변 일치에 의존하는 정확성 _reward_func와 같은 복잡한 보상 기능에서 항상 불일치 또는 누락 된 필드에 대해 데이터 세트를 확인하십시오.
5. 교육 구성 충돌
불일치 한 학습 속도, 옵티마이저 설정 또는 그라디언트 축적 단계와 같은 교육 구성의 충돌은 차선책 성능 또는 수렴이 느리게 이어질 수 있습니다. GRPO 구성의 매개 변수가 하드웨어 및 교육 목표의 특정 요구 사항에 따라 미세 조정되어 있는지 확인하십시오. 또한, 그라디언트 축적 단계가 높은 낮은 학습 속도는 매우 큰 모델에 대한 교육을 안정화시키는 데 도움이 될 수 있습니다.
이러한 일반적인 함정을 해결하고 메모리 사용량, 데이터 형식 및 보상 기능 효과를 모니터링함으로써 미세 조정 프로세스를 간소화하고 더 부드러운 모델 교육을 보장 할 수 있습니다.
. 보너스 :
지금까지 최신 딥 씨 모델을 실험하기 시작하게되어 기쁩니 까? 이 블로그의 노트북을 사용하여 사용 사례를 위해 개발하십시오!

결론 이 안내서에서는 DeepSeek-7B (일반 강화 사전 여파 최적화) 및 LORA (저 순위 적응)에서 GRPO 미세 조정 과정을 탐색하여 이러한 기술의 강점을 결합하여 대규모 모델 교육을 최적화했습니다. 우리는 DeepSeek-7B와 GRPO의 아키텍처를 논의하여 메모리 관리 및 효율적인 모델 교육에서 미아의 역할을 요약 한 것으로 논의했습니다. 또한 환경 설정 및 LORA로 모델을로드하는 것부터 미세 조정을위한 강화 학습 기반 보상 기능 적용에 이르기까지 실질적인 단계를 보여주었습니다. 효과적인 미세 조정이 GRPO와 LORA를 결합합니다. GRPO는 정책 기반 업데이트를 통해 학습을 향상시키는 반면 LORA는 메모리 효율적인 교육을 가능하게합니다. 우리는 보상 기능을 정의하고, Grpotrainer를 최적화하며, 저장 및 재 장전을 통한 모델 유용성을 보장했습니다. 주요 과제에는 더 큰 데이터 세트로의 스케일링 및 더 나은 적응성을위한 정제 보상 기능이 포함됩니다. GRPO를 멀티 모달 모델로 확장하면 AI 기능을 더욱 발전시킬 수 있습니다. 키 테이크 아웃
Deepseek-7b 및 GRPO는 강화 학습 기반 최적화로 대규모 대규모 모델을 미세 조정하기위한 강력한 기초를 제공합니다. 잘 구조화 된 보상 기능을 정의하는 것은 강화 학습 미세 조정에 중요합니다. 고품질 출력으로 모델을 안내합니다. 미세 조정 된 모델을 저장 및 재 장전하는 프로세스는 재사용 성 및 장기 모델 성능을 보장합니다. 향후 개선은 더 큰 데이터 세트로의 스케일링, 새로운 보상 기능 실험, Multi-Modal 모델 (텍스트, 이미지, 오디오)에 GRPO를 적용하는 데 중점을 둘 수 있습니다.
이 기사에 나와있는 미디어는 Analytics Vidhya가 소유하지 않으며 저자의 재량에 따라 사용됩니다. 자주 묻는 질문

q1. 미세 조정 과정에서 GRPO의 역할은 무엇입니까?
ans. GRPO (General Inforcement Pretraining 최적화)는 강화 학습을 전통적인 미세 조정 방법과 결합하여 모델의 사전 연상 단계를 최적화합니다. 정책 기반 최적화를 통합하여 모델의 학습 효율성을 향상시켜 모델이 적은 단계로 특정 작업에 더 잘 적응할 수 있도록합니다. GRPO는 교육 시간을 줄이고 DeepSeek-7B와 같은 대형 모델의 전반적인 성능을 향상시킵니다. LORA (낮은 순위 적응)는 메모리 효율을 어떻게 향상 시키는가? LORA는 모델의 특정 부분에 저급 적응을 적용하여 대형 모델의 미세 조정을 최적화합니다. LORA는 전체 모델을 미세 조정하는 대신 소량의 가중치 (성능에 가장 큰 영향을 미치는) 만 조정하여 메모리 사용 및 계산 시간을 줄입니다. 이를 통해 DeepSeek-7B와 같은 모델은 성능을 희생하지 않고 작은 하드웨어에서 미세 조정할 수 있습니다. 대형 모델을 훈련시 Gradient CheckPoin이 중요한 이유는 무엇입니까? 그라디언트 체크 포인팅은 모델 훈련에서 역전 중에 사용되는 메모리 절약 기술입니다. 특정 체크 포인트에 중간 활성화를 저장하면 메모리 사용량을 줄여 제한된 GPU 리소스에서 더 큰 모델을 교육 할 수 있습니다. 이것은 메모리 사용이 병목 현상이 될 수있는 DeepSeek-7B와 같은 미세 조정 모델이있을 때 특히 유용합니다. 작은 데이터 세트에서 DeepSeek-7b를 미세 조정할 수 있습니까?