Mistral 7b 튜토리얼 : 사용 및 미세 조정 미래 7b에 대한 단계별 안내서
이 튜토리얼은 자연 언어 처리 작업을위한 Mistral 7B 언어 모델을 사용하고 미세 조정하는 것에 대한 포괄적 인 안내서를 제공합니다. 모델 액세스를 위해 Kaggle을 활용하고, 추론을 수행하고, 양자화 기술을 적용하고, 모델을 미세 조정하고, 어댑터를 병합하고, Hugging Face Hub에 배치하는 법을 배웁니다.
Kaggle 노트북에 Mistral 7B 모델을 추가하면 다음과 같은 단계가 포함됩니다.
<code>!pip install -q -U transformers !pip install -q -U accelerate !pip install -q -U bitsandbytes</code>
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, BitsAndBytesConfig, pipeline
import torch
bnb_config = BitsAndBytesConfig(
load_in_4bit=True,
bnb_4bit_quant_type="nf4",
bnb_4bit_use_double_quant=True,
)
데이터 세트에서 미세 조정 된 미스트랄 7b를 안내합니다. 튜토리얼은 또한 추가 컨텍스트를 위해 미세 조정 라마 2에 대한 안내서를 참조합니다.
설정- 관련 모듈이 가져옵니다 :
-
API 키는 Kaggle 비밀을 사용하여 안전하게 관리됩니다 -
기본 모델, 데이터 세트 및 새 모델 이름이 정의됩니다
데이터로드

transformers
SFT 훈련
<code>!pip install -q -U transformers !pip install -q -U accelerate !pip install -q -U bitsandbytes</code>
어댑터 병합
어댑터는 기본 모델과 병합되고 결과 모델은 포옹 얼굴로 밀려납니다.
미세 조정 된 모델 에 액세스합니다
병합 된 모델은 포옹 얼굴에서로드되고 추론이 시연됩니다.
결론
위 내용은 Mistral 7b 튜토리얼 : 사용 및 미세 조정 미래 7b에 대한 단계별 안내서의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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