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如何为单个GPU微调Llama 2 7B

Meta 宣布推出其 Llama 2 预训练模型,该模型在 2 万亿个代币上进行训练,上下文长度是 Llama 1 的两倍。其微调模型已经过超过1万个人工注释的训练。如果您有兴趣学习如何微调 Meta 的 Llama 2 开源大型语言模型以在单个 GPU 上运行。你会很高兴地知道,深度学习AI YouTube频道创建了一个60分钟的教程,提供了如何实现这一目标的更多见解,并由Piero Molino和Travis Addair介绍。

微调像 Meta 的 Llama 2 这样的大型语言模型 (LLM) 以在单个 GPU 上运行可能是一项艰巨的任务。然而,由Piero Molino和Travis Addair提供的深度学习AI YouTube频道最近的教程为这一过程提供了宝贵的见解。这个 60 分钟的教程对于希望利用 LLM 的强大功能进行项目的机器学习工程师来说是一个信息宝库。

如何微调Llama 2

工程师在微调LLM时经常面临的第一个障碍是“主机内存不足”错误。在处理需要更高内存容量的 7B 参数 Llama-2 模型时,这个问题变得更具挑战性。然而,来自开源路德维希项目的Molino和Addair为这个问题提供了实用的解决方案。

在上面的视频中,演示者解释说,优化的LLM培训框架(例如 Ludwig.ai)可以显着降低主机内存开销。即使在多个 GPU 上训练时,也可以实现这种减少,从而使该过程更加高效和易于管理。

深入研究微调LLM的独特挑战。它演示了如何使用开源工具应对这些挑战。研讨会涵盖的主题包括:

  • 在单个GPU上微调LLM,如Llama-2-7b
  • 使用参数高效调优和量化等技术
  • 在单个 T7 GPU (QLoRA) 上训练 4b 参数模型
  • 将经过调整的模型(如 Llama-2)部署到生产环境中
  • 在RLHF继续培训
  • 使用RAG与训练有素的LLM进行问答

教程的演示者Piero Molino和Travis Addair带来了丰富的经验。Predibase的联合创始人兼首席执行官莫利诺是Uber AI Labs的创始成员。他曾参与多个已部署的 ML 系统,包括用于客户支持的 NLP 模型和 Uber Eats 优食推荐系统。后来,他在斯坦福大学担任研究科学家,专注于机器学习系统。Molino还是 Ludwig.ai 的作者,这是一个开源的声明式深度学习框架,在GitHub上有8900颗星。

Predibase的联合创始人兼首席技术官Travis Addair在AI领域做出了重大贡献。他是Linux基金会内Horovod分布式深度学习框架的首席维护者,也是Ludwig声明式深度学习框架的共同维护者。此前,他领导Uber的深度学习培训团队,作为米开朗基罗机器学习平台的一部分。

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