Unloth je odprtokodni okvir, zasnovan za optimizacijo in pospešitev natančnega nastavitvenega procesa velikih jezikovnih modelov (LLM), kot je Deepseek-R1. Tu so ključne značilnosti nenaloga, ki pomagajo pri natančnem nastavitvi Deepseek-R1:
1. Optimizirane matrične operacije: Unloth optimizira natančno nastavitev z ročnim pridobivanjem matričnih diferencialov in izvajanjem verižnih matričnih množenja. Ta pristop povečuje računalniško učinkovitost in zmanjšuje kompleksnost matričnih operacij, kar je ključnega pomena za ravnanje z velikimi modeli, kot je Deepseek-R1 [1].
2. Učinkovitost pomnilnika: Unloth je zasnovan tako, da znatno zmanjša porabo pomnilnika, kar omogoča natančno nastavitev velikih modelov na počasnejše GPU. To je še posebej koristno za uporabnike, ki nimajo dostopa do računalniških virov višjega cenovnega razreda [4].
3. Učinkovito nalaganje: Nelot pospeši postopek prenosa modelov in naborov podatkov, ki je lahko zamuden za velike modele. Ta funkcija pomaga racionalizirati postopek nastavitve za natančno nastavitev [4].
4. Uporaba Lore (prilagajanje z nizko rangom): Unloth uporablja tehnike, kot je Lora, za učinkovito natančno prilagoditev velikih modelov. Lora omogoča nizko ranga posodobitve uteži modela, kar zmanjšuje računske zahteve in pomnilnik, potreben za natančno nastavitev. Ta metoda je še posebej učinkovita za prilagajanje predhodno usposobljenih modelov za posebne naloge, ne da bi bilo potrebno obsežno prekvalifikacijo [4].
5. Vmesnik, prijazen za začetnikom: Unloth ponuja vmesnik, prijazen za začetnikom, zaradi česar je dostopen uporabnikom, ki so novi za natančno prilagoditev velikih jezikovnih modelov. To vključuje preproste namestitvene in nastavitvene procese, ki uporabnikom omogočajo, da se osredotočijo na nalogo natančne nastavitve, namesto da bi se ukvarjali s kompleksnimi tehničnimi konfiguracijami [2].
6. Lokalna podpora za usposabljanje: Unloth podpira lokalno usposabljanje modelov, kot je Deepseek-R1 z uporabo GRPO (splošna rekurzivna optimizacija parametrov), ki uporabnikom omogoča, da v celoti reproducirajo in prilagajajo modele na njihovih lokalnih strojih. Ta funkcija je izboljšana za uporabo bistveno manj VRAM -a, zaradi česar je lokalno usposabljanje bolj izvedljivo [2] [8].
7. Integracija z objemanjem obraza in drugih orodij: Unloth se dobro integrira s platformami, kot je Hugging Face, kar uporabnikom omogoča enostavno nalaganje modelov in želodcev. Prav tako podpira eksperimente beleženja in sledenja z orodji, kot so uteži in pristranskosti, kar pomaga pri spremljanju postopka natančne nastavitve in ocenjevanju uspešnosti modela [7].
Na splošno so funkcije UNSloth zasnovane tako, da naredijo natančno nastavitev procesa velikih modelov, kot je Deepseek-R1, bolj dostopni, učinkoviti in prilagodljivi za uporabnike z različnimi stopnjami strokovnega znanja in računskih virov.
Navedbe:
[1] https://youssefh.substack.com/p/fine-tuning-deepseek-r1-on-resone
[2] https://unsloth.ai/blog/r1-reasoning
[3] https://youssefh.substack.com/p/fine-tuning-deepseek-r1-on-loasoning-2d2
[4] https://www.kdnuggets.com/how-to-fine----epseekseek-r1-custom-tataset
[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-Resoning-model
[8] https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1ik2zf6/you_can_now_train_your_own_deepseekr1_model_on/