MODEL-ZOO
视觉语言模型LoRA微调指南
在本文中,我们将探讨如何使用Unsloth、WandB等强大的工具组合来微调 Meta AI 的 Llama-3.2–11B-Vision 模型,并使用vLLM进行模型服务和推理。
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在本文中,我们将探讨如何使用Unsloth、WandB等强大的工具组合来微调 Meta AI 的 Llama-3.2–11B-Vision 模型,并使用vLLM进行模型服务和推理。
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本文加载Phi-3.5-mini-instruct 模型并对其进行微调,以根据文本描述对电子商务产品进行分类,并将 LoRA(低秩自适应)微调模型与基础模型合后推送到 Hugging Face。
TOOL
我们已经不再局限于改进大型语言模型 (LLM),而是专注于使用它们来创建有助于企业的 AI 应用程序。这就是大型语言模型操作 (LLMOps) 工具发挥作用的地方,它简化了创建完全自动化系统的过程,用于构建和部署 LLM 解决方案投入生产。 在本文中,我们将介绍不同的工具,如 LLM API、微调框架、实验跟踪工具、LLM 集成生态系统、向量搜索工具、模型服务框架、部署平台和可观察性工具。每种工具都各有特色,旨在解决与 LLM 相关的特定问题。 1、什么是 LLMOps? LLMOps 是一个新兴领域,专注于生产环境中大型语言模型的运营管理。它本质上是专门针对语言和其他多模态模型的 MLOps(机器学习操作)。 LLMOps 涵盖大型语言模型的整个生命周期,包括数据收集、模型训练或微调、测试和验证、集成、部署、优化、监控和维护以及协作。通过构建项目和自动化流程,LLMOps 可帮助你减少错误并有效扩展 AI