Az UNSLOTH egy nyílt forráskódú keret, amelynek célja a nagy nyelvű modellek (LLMS) finomhangolási folyamatának optimalizálása és felgyorsítása, például a DeepSeek-R1. Itt vannak az Unlloth legfontosabb jellemzői, amelyek elősegítik a DeepSeek-R1 finomhangolását:
1. Optimalizált mátrix-műveletek: Az UNLLOTH optimalizálja a finomhangolást a mátrix-differenciálások kézi származtatásával és láncolt mátrix szorzásával. Ez a megközelítés javítja a számítási hatékonyságot és csökkenti a mátrix műveletek összetettségét, ami elengedhetetlen a nagy modellek, például a DeepSeek-R1 [1] kezelésében.
2. Memóriahatékonyság: Az Unlloth célja a memória használatának jelentős csökkentése, lehetővé téve a nagy modellek finomítását a lassabb GPU-kon. Ez különösen előnyös azoknak a felhasználóknak, akik nem férnek hozzá a csúcskategóriás számítási erőforrásokhoz [4].
3. Hatékony letöltés: Az UNLLOTH felgyorsítja a modellek és adatkészletek letöltési folyamatát, amely időigényes lehet a nagy modellek számára. Ez a szolgáltatás elősegíti a finomhangolás beállítási folyamatának korszerűsítését [4].
4. A LORA (alacsony rangú adaptáció) használata: Az Unlloth olyan technikákat használ, mint a LORA a nagy modellek hatékony finomításához. Lora lehetővé teszi a modell súlyának alacsony rangú frissítéseit, ami csökkenti a finomhangoláshoz szükséges számítási követelményeket és memóriát. Ez a módszer különösen hatékony az előre képzett modellek meghatározására az egyes feladatokhoz anélkül, hogy kiterjedt átképzésre lenne szükség [4].
5. Kezdőbarát felület: Az UNSLOTH kezdőbarát felületet biztosít, így hozzáférhetővé teszi a felhasználók számára, akik újak a nagy nyelvű nagy nyelvű modellek finomhangolásában. Ez magában foglalja az egyszerű telepítési és beállítási folyamatokat, amelyek lehetővé teszik a felhasználók számára, hogy a finomhangolási feladatra összpontosítsanak, ahelyett, hogy összetett műszaki konfigurációkkal foglalkoznának [2].
6. Helyi képzési támogatás: Az UNLLOTH támogatja a modellek, például a DeepSeek-R1 helyi képzését a GRPO használatával (Generalizált rekurzív paraméter-optimalizálás), amely lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy a modelleket teljes egészében a helyi gépeken reprodukálják és testreszabják. Ez a szolgáltatás továbbfejleszti a szignifikánsan kevesebb VRAM használatát, így a helyi képzések megvalósíthatóbbá válnak [2] [8].
7. Integráció az öleléssel és más eszközökkel: Unlloth jól integrálódik olyan platformokkal, mint az arc átölelése, lehetővé téve a felhasználók számára, hogy a modelleket és a tokenizátorokat könnyen betöltsék. Támogatja a naplózási és nyomon követési kísérleteket olyan eszközökkel is, mint a súlyok és torzítások, amelyek elősegítik a finomhangolási folyamat megfigyelését és a modell teljesítményének értékelését [7].
Összességében az Unlloth funkcióit úgy tervezték, hogy a nagy modellek, például a DeepSeek-R1 finomhangolási folyamatát hozzáférhetőbbé, hatékonyabbá és testreszabhatóbbá tegyék a különféle szintű szakértelemmel és a számítási erőforrásokkal rendelkező felhasználók számára.
Idézetek:
[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-reason-2d2
[4] https://www.kdnuggets.com/how-to-dune-deepseek-r1-custom-dataSet
[5] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1ie1r8x/how_to_preare_dataSets_to_fine_tuning_deepseek/
[6] https://techifysolutions.com/blog/fine-tuning-deepseek-r1/
[7] https://www.datacamp.com/tutorial/fine-tuning-deepseek-r1-reason-model
[8] https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1ik2zf6/you_can_now_train_your_own_deepseekr1_model_on/