Ungloth-це рамка з відкритим кодом, розроблена для оптимізації та прискорення тонкого налаштування процесу великих мовних моделей (LLM), як DeepSeek-R1. Ось ключові особливості Unloth, які допомагають тонкому налаштуванню DeepSeek-R1:
1. Оптимізовані матричні операції: Unloth оптимізує тонко налаштування шляхом вручну виведення матричних диференціалів та виконуючи пришкоджені матричні мультиплікації. Цей підхід підвищує ефективність обчислень та знижує складність матричних операцій, що має вирішальне значення для обробки великих моделей, таких як DeepSeek-R1 [1].
2. Ефективність пам’яті: Unloth призначений для значного зменшення використання пам’яті, що дозволяє тонко налаштувати великі моделі на повільніші графічні процесори. Це особливо вигідно для користувачів, які не мають доступу до обчислювальних ресурсів високого класу [4].
3. Ефективне завантаження: Unloth прискорює процес завантаження для моделей та наборів даних, що може зайняти багато часу для великих моделей. Ця функція допомагає впорядкувати процес налаштування для тонкої настройки [4].
. LORA дозволяє оновлювати ваги моделі, що зменшує обчислювальні вимоги та пам’ять, необхідні для тонкої настройки. Цей метод особливо ефективний для адаптації заздалегідь підготовлених моделей до конкретних завдань, не вимагаючи великої перекваліфікації [4].
5. Інтерфейс, зручний для початківців: Unloth забезпечує зручний для початківців інтерфейс, що робить його доступним для користувачів, які не є новими для тонкої настройки великих мовних моделей. Сюди входить прості процеси встановлення та налаштування, що дозволяє користувачам зосередитись на задачі з тонкою настройкою, а не на роботі зі складними технічними конфігураціями [2].
6. Місцева навчальна підтримка: Unloth підтримує місцеву підготовку таких моделей, як DeepSeek-R1 за допомогою GRPO (узагальнена оптимізація рекурсивних параметрів), що дозволяє користувачам повністю відтворювати та налаштувати моделі на своїх локальних машинах. Ця функція посилюється для використання значно менше VRAM, що робить місцеву підготовку більш здійсненними [2] [8].
7. Інтеграція з обіймаючим обличчям та іншими інструментами: Unloth добре інтегрується з такими платформами, як обіймати обличчя, дозволяючи користувачам легко завантажувати моделі та лекселі. Він також підтримує експерименти з реєстрації та відстеження за допомогою таких інструментів, як ваги та упередження, що допомагає в моніторингу процесу тонкої настройки та оцінці продуктивності моделі [7].
Загалом, функції Unloth розроблені для того, щоб зробити тонкий настройку великих моделей, таких як DeepSeek-R1 більш доступним, ефективним та настроюваним для користувачів з різними рівнями знань та обчислювальних ресурсів.
Цитати:
[1] https://youssefh.substack.com/p/fine-tuning-deepseek-r1-on-resoninging
[2] https://unsloth.ai/blog/r1-reasoning
[3] https://youssefh.substack.com/p/fine-tuning-deepseek-r1-on-rasoning-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-rasoning-model
[8] https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1ik2zf6/you_can_now_train_your_own_deepseekr1_model_on/