USLOTH-это структура с открытым исходным кодом, предназначенную для оптимизации и ускорения процесса тонкой настройки крупных языковых моделей (LLMS), таких как DeepSeek-R1. Вот ключевые особенности USLOTH, которые помогают в тонкой настройке DeepSeek-R1:
1. Оптимизированные операции матрицы: UNLOTH оптимизирует тонкую настройку путем вручную, получая дифференциалы матрицы и выполняя размножения матрицы с цепью. Этот подход повышает вычислительную эффективность и снижает сложность матричных операций, что имеет решающее значение для обработки крупных моделей, таких как DeepSeek-R1 [1].
2. Эффективность памяти: UNLOTH предназначена для значительного сокращения использования памяти, что позволяет тонко настраивать большие модели на более медленных графических процессорах. Это особенно полезно для пользователей, которые не имеют доступа к высококлассным вычислительным ресурсам [4].
3. Эффективная загрузка: USLOTH ускоряет процесс загрузки для моделей и наборов данных, что может быть трудоемким для крупных моделей. Эта функция помогает упростить процесс настройки для точной настройки [4].
4. Использование LORA (адаптация с низким уровнем ранга): UNLOTH использует такие методы, как LORA для эффективной настройки больших моделей. Lora позволяет обновлять низкие обновления в весах модели, что снижает вычислительные требования и память, необходимую для точной настройки. Этот метод особенно эффективен для адаптации предварительно обученных моделей к конкретным задачам без требуния обширного переподготовки [4].
5. Благодаря начинающему интерфейс: UNSLOTH предоставляет интерфейс, удобный для начинающих, что делает его доступным для пользователей, которые являются новичками для тонких настройки крупных языковых моделей. Это включает в себя простые процессы установки и настройки, что позволяет пользователям сосредоточиться на задаче с тонкой настройкой, а не к сложным техническим конфигурациям [2].
6. Поддержка локального обучения: USLOTH поддерживает локальную подготовку моделей, таких как DeepSeek-R1, используя GRPO (обобщенная оптимизация рекурсивных параметров), которая позволяет пользователям воспроизводить и настраивать модели полностью на своих местных машинах. Эта функция усиливается для использования значительно меньше VRAM, что делает местные тренировки более осуществимыми [2] [8].
7. Интеграция с обнимающим лицом и другими инструментами: USLOTH хорошо интегрируется с платформами, такими как обнимание лица, позволяя пользователям легко загружать модели и токенизаторы. Он также поддерживает эксперименты по регистрации и отслеживанию с такими инструментами, как Weews & Mizes, которые помогают в мониторинге процесса тонкой настройки и оценке производительности модели [7].
В целом, функции USLOTH предназначены для того, чтобы сделать процесс тонкой настройки крупных моделей, таких как DeepSeek-R1 более доступным, эффективным и настраиваемым для пользователей с различными уровнями опыта и вычислительных ресурсов.
Цитаты:
[1] https://youssefh.substack.com/p/fine-tuning-deepseek-r1-on-reaseing
[2] https://unsloth.ai/blog/r1-reaseing
[3] https://youssefh.substack.com/p/fine-tuning-deepseek-r1-on-reaseing-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-reessing-model
[8] https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1ik2zf6/you_can_now_train_your_own_deepseekr1_model_on/