UNSLOTH é uma estrutura de código aberto projetado para otimizar e acelerar o processo de ajuste fino de grandes modelos de linguagem (LLMS) como o Deepseek-R1. Aqui estão as principais características do UNSLOTH que auxiliam no ajuste fino Deepseek-R1:
1. Operações de matriz otimizadas: O otimiza o ajuste fino por diferenciais matriciais derivados manualmente e realizando multiplicações de matrizs encadeadas. Essa abordagem aumenta a eficiência computacional e reduz a complexidade das operações da matriz, o que é crucial para lidar com grandes modelos como Deepseek-R1 [1].
2. Eficiência de memória: O UNSLOTH foi projetado para reduzir significativamente o uso de memória, possibilitando ajustar modelos grandes em GPUs mais lentos. Isso é particularmente benéfico para usuários que não têm acesso a recursos de computação de ponta [4].
3. Downloads eficientes: não-loth acelera o processo de download para modelos e conjuntos de dados, que podem demorar muito para modelos grandes. Esse recurso ajuda a simplificar o processo de configuração para ajuste fino [4].
4. Uso de Lora (adaptação de baixo rank): A UNSLOTH utiliza técnicas como o LORA para ajustar com eficiência modelos grandes. A Lora permite atualizações de baixo rank para os pesos do modelo, o que reduz os requisitos computacionais e a memória necessários para o ajuste fino. Este método é particularmente eficaz para adaptar modelos pré-treinados a tarefas específicas sem a necessidade de reciclagem extensa [4].
5. Interface para iniciantes: a UNSLOTH fornece uma interface adequada para iniciantes, tornando-a acessível a usuários que são novos em modelos de idiomas grandes. Isso inclui processos diretos de instalação e configuração, permitindo que os usuários se concentrem na tarefa de ajuste fina, em vez de lidar com configurações técnicas complexas [2].
6. Suporte de treinamento local: A UNSLOTH suporta treinamento local de modelos como Deepseek-R1 usando o GRPO (otimização generalizada de parâmetros recursivos), que permite aos usuários reproduzir e personalizar modelos inteiramente em suas máquinas locais. Esse recurso é aprimorado para usar significativamente menos VRAM, tornando o treinamento local mais viável [2] [8].
7. Integração com o rosto abraçado e outras ferramentas: a UNSLOTH se integra bem a plataformas como abraçar o rosto, permitindo que os usuários carreguem modelos e tokenizadores facilmente. Ele também suporta experimentos de registro e rastreamento com ferramentas como pesos e vieses, o que ajuda a monitorar o processo de ajuste fino e avaliar o desempenho do modelo [7].
No geral, os recursos da UNSLOTH são projetados para tornar o processo de ajuste fino de grandes modelos como Deepseek-R1 mais acessível, eficiente e personalizável para usuários com níveis variados de conhecimento e recursos computacionais.
Citações:
[1] https://youssefh.substack.com/p/fine-tuning-deepseek-r1-on-reasoning
[2] https://unsloth.ai/blog/r1-reasoning
[3] https://youssefh.substack.com/p/fine-tuning-deepseek-r1-on-reasoning-2d2
[4] https://www.kdnuggets.com/how-to-fine-tune-deepseek-r1-custom-dataset
[5] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1ie1r8x/how_to_prepare_datasets_to_fine_tuning_deepseek/
[6] https://techifysolutions.com/blog/fine-tuning-deepseek-r1/
[7] https://www.datacamp.com/tutorial/fine-tuning-deepseek-r1-reasoning-model
[8] https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1ik2zf6/you_can_now_train_your_own_deepseekr1_model_on/