好的，这是对您提供的文章的分析和总结：
关键字:
- Llama 3.1
- Supervised Fine-Tuning (SFT)
- LoRA
- QLoRA
- Unsloth
概述:
本文详细介绍了如何使用 Unsloth 库高效地对 Llama 3.1 8B 模型进行监督微调。文章首先解释了监督微调的概念及其与提示工程的区别，然后深入探讨了全微调、LoRA 和 QLoRA 等主要微调技术，并比较了它们的优缺点。文章重点介绍了使用 QLoRA 和 Unsloth 库在 Google Colab 上微调 Llama 3.1 8B 模型的实践步骤，包括环境配置、模型加载、数据集准备、训练参数设置和模型保存。最后，文章还提供了模型评估、对齐、量化和部署的建议，旨在帮助读者掌握高效微调大型语言模型的方法。作者强调了 Unsloth 库在内存效率和训练速度方面的优势，并鼓励读者尝试微调后的模型。
分节阅读:
- 🔧 Supervised Fine-Tuning
- 监督微调 (SFT) 是一种通过在较小的数据集上重新训练预训练的 LLM 来改进和定制模型的方法。其主要目标是将基本模型转换为可以遵循指令和回答问题的助手。SFT 还可以增强模型的整体性能，添加新知识或使其适应特定任务和领域。
- ⚖️ SFT Techniques
- 全微调是最直接的 SFT 技术，它涉及在指令数据集上重新训练预训练模型的所有参数，但需要大量的计算资源。LoRA 是一种参数高效的微调技术，它冻结权重并在每个目标层引入小的适配器，从而大大减少了训练参数的数量。QLoRA 是 LoRA 的扩展，可提供更大的内存节省，但训练时间更长，适用于 GPU 内存受限的情况。
- 🦙 Fine-Tune Llama 3.1 8B
- 文章使用 Unsloth 库来高效微调 Llama 3.1 8B 模型，该库提供了更快的训练速度和更低的内存使用率。文章使用 mlabonne/FineTome-100k 数据集进行 QLoRA 微调，并详细介绍了安装库、加载模型、配置 LoRA 参数、准备数据集和设置训练参数的步骤。训练完成后，文章还演示了如何测试模型、保存模型以及将其转换为 GGUF 格式。
相关工具:
- Unsloth: https://github.com/unslothai/unsloth
- TRL: https://huggingface.co/docs/trl/en/index
- Axolotl: https://github.com/OpenAccess-AI-Collective/axolotl
- LM Studio: https://lmstudio.ai/
- Ollama: https://ollama.com/
- text-generation-webui: https://github.com/oobabooga/text-generation-webui
- AutoQuant: https://colab.research.google.com/drive/1b6nqC7UZVt8bx4MksX7s656GXPM-eWw4?usp=sharing
- ZeroChat: https://colab.research.google.com/drive/1LcVUW5wsJTO2NGmozjji5CkC—646LgC
参考文献:
- my article about DPO: https://mlabonne.github.io/blog/posts/Fine_tune_Mistral_7b_with_DPO.html
- my article about GGUF and llama.cpp: https://mlabonne.github.io/blog/posts/Quantize_Llama_2_models_using_ggml.html
- my article about BF16 format: https://mlabonne.github.io/blog/posts/Introduction_to_Weight_Quantization.html#background-on-floating-point-representation
- Rank-Stabilized LoRA: https://arxiv.org/abs/2312.03732
- LLM Course: https://github.com/mlabonne/llm-course
- LLM Datasets: https://github.com/mlabonne/llm-datasets
- Open LLM Leaderboard: https://huggingface.co/spaces/open-llm-leaderboard/open_llm_leaderboard
- LLM AutoEval: https://github.com/mlabonne/llm-autoeval
- mlabonne/orpo-dpo-mix-40k: https://huggingface.co/datasets/mlabonne/orpo-dpo-mix-40k
- meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B: https://huggingface.co/meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B
- unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-bnb-4bit: https://huggingface.co/unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-bnb-4bit
- mlabonne/FineTome-100k: https://huggingface.co/datasets/mlabonne/FineTome-100k
- arcee-ai/The-Tome: https://huggingface.co/datasets/arcee-ai/The-Tome
- arcee-ai/qwen2–72b-magpie-en: https://huggingface.co/datasets/arcee-ai/qwen2-72b-magpie-en
- HuggingFaceFW/fineweb-edu-classifier: https://huggingface.co/HuggingFaceFW/fineweb-edu-classifier
- mlabonne/FineLlama-3.1-8B: https://huggingface.co/mlabonne/FineLlama-3.1-8B
- mlabonne/FineLlama-3.1-8B-GGUF: https://huggingface.co/mlabonne/FineLlama-3.1-8B-GGUF
原文链接:
https://towardsdatascience.com/fine-tune-llama-3-1-ultra-efficiently-with-unsloth-7196c7165bab
一致性检查:
所有信息均与原文一致，段落顺序也与原文相同。
source: https://towardsdatascience.com/fine-tune-llama-3-1-ultra-efficiently-with-unsloth-7196c7165bab