Тонкая настройка с TorchTune

Файн-тюнинг с Llama 3

Francesca Donadoni

Curriculum Manager, DataCamp

Компоненты тонкой настройки в TorchTune

Модель
- Определяет архитектуру и предобученные веса для тонкой настройки
- Доступны различные версии и количество параметров
Набор данных
- Задаёт данные, используемые для обучения
Рецепт
- Центральный файл конфигурации, объединяющий модель, набор данных и параметры обучения
- Обеспечивает согласованность и воспроизводимость

Компоненты тонкой настройки в TorchTune

Модель

!tune ls

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

Набор данных
- ds.save_to_disk("new_dataset")
Рецепт
- custom_recipe.yaml

Компоненты рецепта TorchTune

Общие настройки и папка вывода
- Размер батча, устройство и количество эпох

Модель
- Задаёт архитектуру и конфигурацию модели

Оптимизатор
- Включает скорость обучения
Набор данных
- Определяет предобработку и путь к данным

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

Настройка рецептов TorchTune

Доступно больше параметров
Настройка в Python с помощью 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)

Запуск пользовательской тонкой настройки

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

Сохранённые логи
Успешная инициализация
Прогресс по эпохам и шагам
Метрики потерь

Давайте потренируемся!

Файн-тюнинг с Llama 3