Unloth, Deepseek-R1 gibi büyük dil modellerinin (LLMS) ince ayar sürecini optimize etmek ve hızlandırmak için tasarlanmış açık kaynaklı bir çerçevedir. İşte Deepseek-R1'in ince ayarlanmasına yardımcı olan unsloth'un temel özellikleri:
1. Optimize edilmiş matris işlemleri: Unloth, matris farklılıklarını manuel olarak türeterek ve zincirlenmiş matris çarpımlarını gerçekleştirerek ince ayarlamayı optimize eder. Bu yaklaşım hesaplama verimliliğini arttırır ve Deepseek-R1 gibi büyük modellerin işlenmesi için çok önemli olan matris operasyonlarının karmaşıklığını azaltır [1].
2. Bellek Verimliliği: Unloth, bellek kullanımını önemli ölçüde azaltmak için tasarlanmıştır, bu da daha yavaş GPU'larda büyük modelleri ince ayarlamayı mümkün kılar. Bu, özellikle üst düzey bilgi işlem kaynaklarına erişimi olmayan kullanıcılar için faydalıdır [4].
3. Verimli İndirme: Unloth, büyük modeller için zaman alıcı olabilecek modeller ve veri kümeleri için indirme işlemini hızlandırır. Bu özellik, ince ayar için kurulum işlemini kolaylaştırmaya yardımcı olur [4].
4. Lora kullanımı (düşük dereceli adaptasyon): Unloth, büyük modelleri etkili bir şekilde ince ayarlamak için Lora gibi teknikleri kullanır. Lora, modelin ağırlıklarında düşük dereceli güncellemelere izin verir, bu da ince ayar için gereken hesaplama gereksinimlerini ve hafızayı azaltır. Bu yöntem, özellikle önceden eğitilmiş modellerin kapsamlı yeniden eğitilmeye gerek kalmadan spesifik görevlere uyarlanması için etkilidir [4].
5. Yeni başlayanlar dostu arayüz: Unloth, büyük dil modellerini ince ayar yapmak için yeni olan kullanıcılar için erişilebilir olmasını sağlayan yeni başlayanlar dostu bir arayüz sağlar. Bu, kullanıcıların karmaşık teknik konfigürasyonlarla uğraşmak yerine ince ayar görevine odaklanmalarını sağlayan basit kurulum ve kurulum işlemlerini içerir [2].
6. Yerel Eğitim Desteği: Unloth, kullanıcıların modelleri tamamen yerel makinelerinde çoğaltmasına ve özelleştirmesine olanak tanıyan GRPO (Genelleştirilmiş Özyinelemeli Parametre Optimizasyonu) kullanarak Deepseek-R1 gibi modellerin yerel eğitimini destekler. Bu özellik önemli ölçüde daha az VRAM kullanmak için geliştirilmiştir, bu da yerel eğitimi daha uygulanabilir hale getirir [2] [8].
7. Sarılma yüzü ve diğer araçlarla entegrasyon: Unloth, Hugging Face gibi platformlarla iyi birleştirir ve kullanıcıların modelleri ve tokenerleri kolayca yüklemesine izin verir. Ayrıca, ince ayar işleminin izlenmesine ve model performansının değerlendirilmesine yardımcı olan ağırlıklar ve önyargılar gibi araçlarla günlük giriş ve izlemeyi destekler [7].
Genel olarak, Unloth'un özellikleri, Deepseek-R1 gibi büyük modellerin ince ayar işlemini, değişen uzmanlık ve hesaplama kaynaklarına sahip kullanıcılar için daha erişilebilir, verimli ve özelleştirilebilir hale getirmek için tasarlanmıştır.
Alıntılar:
[1] https://youssefh.substack.com/p/fine-tuning-deepseek-r1-on-seileting
[2] https://unsloth.ai/blog/r1-weasoning
[3] https://youssefh.substack.com/p/fine-tuning-deepseek-r1-on-seilesing-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-weasoning-model
[8] https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1ik2zf6/you_can_now_train_your_own_deepseekr1_model_on/