Ajustement fin avec TorchTune

Ajustement fin avec Llama 3

Francesca Donadoni

Curriculum Manager, DataCamp

Composants de l’ajustement fin avec TorchTune

  • Modèle

    • Définit l’architecture et les poids pré-entraînés à affiner
    • Différentes versions et tailles disponibles

  • Jeu de données

    • Spécifie les données utilisées pour l’entraînement

  • Recette

    • Fichier de configuration central combinant modèle, jeu de données et paramètres d’entraînement
    • Assure cohérence et reproductibilité

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Ajustement fin avec Llama 3

Composants de l’ajustement fin avec TorchTune

  • Modèle

    • !tune ls
      llama3/8B_full
llama3_1/8B_full
llama3_2/1B_full ...

  • Jeu de données

    • ds.save_to_disk("new_dataset")

  • Recette

    • custom_recipe.yaml

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Ajustement fin avec Llama 3

Composants d’une recette TorchTune

  • Paramètres généraux et dossier de sortie
    • Taille de lot, périphérique, epochs

 

  • Modèle
    • Définit l’architecture et la config du modèle

 

  • Optimiseur

    • Inclut le taux d’apprentissage

  • Jeu de données

    • Définit le prétraitement et le chemin du jeu
batch_size: 4
device: cuda
epochs: 20
output_dir: /tmp/full-llama3.2-finetune

model:
  _component_: 
      torchtune.models.llama3_2.llama3_2_1b

optimizer:
  _component_: bitsandbytes.optim.PagedAdamW8bit
  lr: 2.0e-05

dataset:
  _component_: torchtune.datasets.alpaca_dataset
Ajustement fin avec Llama 3

Configurer des recettes TorchTune

  • Plus de paramètres disponibles
  • Configurable en Python via yaml
import yaml

config_dict = {"batch_size": 4,
               "device": "cuda",
               "model": {
                 "_component_": "torchtune.models.llama3_2.llama3_2_1b"
                },
                ...
}

yaml_file_path = "custom_recipe.yaml"
with open(yaml_file_path, "w") as yaml_file:
    yaml.dump(config_dict, yaml_file)
Ajustement fin avec Llama 3

Exécuter un ajustement fin personnalisé

tune run --config custom_recipe.yaml

INFO:torchtune.utils.logging:Running 
Writing logs to /tmp/full-llama3.2-finetune/log_1732815689.txt
INFO:torchtune.utils.logging:Model is initialized with precision torch.bfloat16.
INFO:torchtune.utils.logging:Tokenizer is initialized from file.
1|52|Loss: 2.3697006702423096:   0%|▏                     | 52/25880
  • Journaux enregistrés
  • Initialisation réussie
  • Progression des epochs et des étapes
  • Mesures de loss
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Passons à la pratique !

Ajustement fin avec Llama 3

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