Fine Tuning LLM
Nel mondo dell’intelligenza artificiale, l’addestramento di modelli di linguaggio su dati specifici è una pratica fondamentale per ottenere risultati personalizzati e accurati. Sentiamo spesso parlare del Fine Tuning LLM e in questo articolo, ti guiderò attraverso il processo di addestramento di un modello di linguaggio, utilizzando come esempio il modello Gemma2 da 2 miliardi di parametri. Utilizzeremo Google Colab per sfruttare le sue risorse gratuite di GPU, rendendo il processo accessibile anche a chi non dispone di hardware avanzato.
Introduzione Fine Tuning LLM
L’addestramento di modelli di linguaggio AI richiede una serie di passaggi ben definiti, che vanno dalla configurazione dell’ambiente di lavoro alla preparazione dei dati e all’ottimizzazione del modello.
Alcuni esempi pratici con Google Colab:
https://colab.research.google.com/drive/1bEivD7tSwbFMtPbNEcZxilZvN_dGzgbU?usp=sharing
https://colab.research.google.com/drive/1mvwsIQWDs2EdZxZQF9pRGnnOvE86MVvR?usp=sharing
Ecco una panoramica indicativa dei passaggi che dovrai seguire:
1. Configurazione dell’Ambiente di Lavoro
Per iniziare, apri Google Colab e crea un nuovo notebook. Vai su Modifica > Impostazioni blocco note e abilita l’uso della GPU selezionando “T4 GPU”. Questo passaggio è cruciale per sfruttare la potenza di calcolo necessaria per l’addestramento del modello.
2. Installazione dei Pacchetti Necessari
Prima di procedere con l’addestramento, è essenziale installare una serie di librerie che faciliteranno il processo. Ecco alcuni dei pacchetti chiave da installare:
- unslot: Per facilitare l’addestramento rapido.
- torch: La libreria PyTorch per il deep learning.
- bitsandbytes: Per la quantizzazione e l’inferenza.
- Xformers: Una libreria di Hugging Face per migliorare le performance.
- FlashAttention: Per accelerare l’inferenza.
3. Scaricare il Modello
Utilizza la libreria unslot per scaricare il modello Gemma2. Durante questo passaggio, puoi configurare la dimensione massima della sequenza di token e la quantizzazione del modello per ottimizzare le risorse.
4. Preparazione dei Dati
La preparazione dei dati è uno dei passaggi più critici. Devi formattare i tuoi dati in un formato di prompt specifico, che include istruzioni, input e output. Se utilizzi dati personali, assicurati che siano strutturati correttamente per facilitare l’apprendimento del modello. In questo esempio, utilizziamo un dataset pubblico chiamato Alpaca Cleaned.
5. Configurazione dell’Addestramento
Configura l’oggetto SFTTTrainer, che gestirà l’addestramento del modello. I parametri chiave da impostare includono:
- batch size: Numero di esempi da vedere alla volta.
- learning rate: Velocità di apprendimento del modello.
- optimizer: Algoritmo che ottimizza la discesa del gradiente.
- training epochs: Numero di volte che il modello deve rivedere tutti i dati.
6. Avvio dell’Addestramento
Lancia l’addestramento utilizzando il comando trainer.train. Durante questa fase, il modello inizierà a imparare dai dati, e la “training loss” (perdita di addestramento) dovrebbe diminuire progressivamente, indicando che il modello sta migliorando.
7. Inferenza e Salvataggio del Modello
Una volta completato l’addestramento, è il momento di testare il modello con alcune query di inferenza. Ad esempio, puoi chiedergli “Qual è la capitale d’Italia?” e verificare la correttezza della risposta. Se sei soddisfatto dei risultati, puoi salvare il modello in formato pre-addestrato o come file gguf per un utilizzo futuro.
Conclusione Fine Tuning LLM
L’addestramento di un modello di linguaggio AI sui tuoi dati richiede una serie di passaggi dettagliati, ma seguendo questa guida, puoi ottenere un modello personalizzato che risponde alle tue esigenze specifiche. Se sei interessato a esplorare ulteriormente questo argomento, lascia un commento qui sotto o seguimi sui social media per ulteriori aggiornamenti e tutorial.
Spero che questa guida ti sia stata utile. Buon addestramento e alla prossima!