Ajustare fină cu TorchTune

Fine-Tuning cu Llama 3

Francesca Donadoni

Curriculum Manager, DataCamp

Componentele ajustării fine cu TorchTune

Model
- Definește arhitectura și ponderile preantrenate pentru ajustare fină
- Versiuni și număr de parametri diferite disponibile
Set de date
- Specifică datele utilizate pentru antrenare
Rețetă
- Fișier central de configurare ce combină modelul, setul de date și parametrii de antrenare
- Asigură consistența și reproductibilitatea

Componentele ajustării fine cu TorchTune

Model

!tune ls

llama3/8B_full
llama3_1/8B_full
llama3_2/1B_full ...

Set de date
- ds.save_to_disk("new_dataset")
Rețetă
- custom_recipe.yaml

Componentele unei rețete TorchTune

Setări generale și director de ieșire
- Dimensiunea lotului, dispozitivul și epocile

Model
- Specifică arhitectura și configurațiile modelului

Optimizator
- Include rata de învățare
Set de date
- Definește preprocesarea și calea setului de date

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

Configurarea rețetelor TorchTune

Mai mulți parametri disponibili
Configurabil în Python folosind 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)

Rularea ajustării fine personalizate

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

Jurnale salvate
Inițializare reușită
Progresul epocilor și pașilor
Metrici de pierdere

Să exersăm!

Fine-Tuning cu Llama 3