我使用 OpenAI ChatGPT-4 一段時間了。
對此我沒什麼好說的。
但有時，這還不夠。
在Winglang中，我們希望使用 OpenAI 和 ChatGPT-4 根據我們的文件回答人們的問題。
您的選擇是：
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使用OpenAI 助理或任何其他基於向量的資料庫 (RAG)。由於 Wing 看起來像 JS，所以效果很好，但仍然有很多錯誤。
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將整個文件傳遞到上下文視窗的成本非常高。
很快，我們意識到這是行不通的。
是時候舉辦我們自己的法學碩士課程了。
您的 LLM 資料集
在訓練模型之前，我們需要建立用於訓練模型的資料。在我們的例子中，是 Winglang 文件。我會做一些非常簡單的事情。
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從網站地圖中提取所有 URL，設定 GET 請求並收集內容。
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解析它；我們希望將所有 HTML 轉換為可讀內容。
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使用 ChatGPT 4 執行它，將內容轉換為 CSV 作為資料集。
它應該是這樣的：
完成後，儲存包含一列名為text的 CSV 並新增問題和答案。我們稍後會用到它。它應該看起來像這樣：
text
<s>[INST]How to define a variable in Winglang[/INST] let a = 'Hello';</s>
<s>[INST]How to create a new lambda[/INST] bring cloud; let func = new cloud.Function(inflight () => { log('Hello from the cloud!'); });</s>將其保存在電腦上名為data新資料夾中。
Autotrain，您的模型
我的電腦很弱，所以我決定使用更小的模型 - 7b 參數： mistralai/Mistral-7B-v0.1
訓練模型的方法有數百萬種。我們將使用 Huggingface Autotrain。我們將使用他們的 CLI，而不執行任何 Python 程式碼🚀
當您使用 Huggingface 的 Autotrain 時，您可以在電腦上訓練它（這裡是我的方法）或在他們的伺服器上訓練它（付費）並訓練更大的模型。
我的舊 Macbook Pro M1 2021 沒有 GPU。
讓我們安裝自動訓練。
pip install -U autotrain-advanced
autotrain setup > setup_logs.txt然後，我們需要做的就是執行 autotrain 指令：
autotrain llm \
--train \
--model "mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2" \
--project-name "autotrain-wing" \
--data-path data/ \
--text-column text \
--lr "0.0002" \
--batch-size "1" \
--epochs "3" \
--block-size "1024" \
--warmup-ratio "0.1" \
--lora-r "16" \
--lora-alpha "32" \
--lora-dropout "0.05" \
--weight-decay "0.01" \
--gradient-accumulation "4" \
--quantization "int4" \
--mixed-precision "fp16" \
--peft完成後，您將擁有一個名為“autotrain-wing”的新目錄，其中包含新的微調模型🚀
玩模型
要使用模型，請先執行：
pip install transformers torch完成後，使用以下程式碼建立一個名為 invoke.py 的新 Python 檔案：
from transformers import pipeline
# Path to your local model directory
model_path = "./autotrain-wing"
# Load the model and tokenizer from the local directory
classifier = pipeline("text-classification", model=model_path, tokenizer=model_path)
# Example text to classify
text = "Example text to classify"
result = classifier(text)
print(result)然後您可以透過執行 CLI 命令來執行它：
python invoke.py你就完成了🚀
繼續攻讀法學碩士
我仍在學習法學碩士。
我意識到的一件事是追蹤模型的變化並不容易。
你不能真正將它與 Git 一起使用，因為模型可以達到非常大的大小 > 100 GB；這沒有多大意義——git 不能很好地處理它。
更好的方法是使用名為KitOps 的工具。
我認為它很快就會成為法學碩士世界的標準，所以請確保你給這個庫加註星標，以便以後可以使用它。
kit pack .- 您也可以透過執行將其推送到 Docker hub
kit pack . -t [your registry address]/[your repository name]/mymodelkit:latest💡 要了解如何使用 DockerHub，請檢查此
{% cta https://github.com/jozu-ai/kitops %}⭐️ Star KitOps，以便您稍後可以再次找到它⭐️{% endcta %}
我建立了一個新的 YouTube 頻道，主要是關於開源行銷:)
（例如如何獲得星星、叉子和客戶端）
如果您對此感興趣，請隨時在這裡訂閱：
https://www.youtube.com/@nevo-david?sub\_confirmation=1
原文出處：https://dev.to/github20k/i-fine-tuned-my-model-on-a-new-programming-language-you-can-do-it-too-449
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