Unsloth Zoo: eine Bibliothek mit kostenlosen Werkzeugen für die Feinabstimmung großer Modelle zur Verbesserung der Modellleistung

Allgemeine Einführung

Unsloth Zoo ist ein Open-Source-Projekt, das eine Reihe von Dienstprogrammen für die Feinabstimmung von Modellen bereitstellt. Unsloth Zoo unterstützt eine breite Palette von Modellen, darunter Llama, Mistral, Phi usw. Die Benutzer müssen nur einen Datensatz hinzufügen und alle Schritte ausführen, um ein optimiertes Modell zu erhalten. Das Projekt ist besonders für Anfänger geeignet, und alle Notebooks sind sehr benutzerfreundlich und unterstützen den Export auf mehrere Plattformen wie GGUF, Ollama, vLLM oder den Upload auf Hugging Face.Unsloth Zoo bietet auch eine ausführliche Dokumentation und Installationsanleitungen, um sicherzustellen, dass die Benutzer in der Lage sind, es ohne Probleme zu verwenden.

Funktionsliste

• Feinabstimmung der ModelleUnterstützt die Feinabstimmung von Llama, Mistral, Phi und vielen anderen Modellen.
• Kostenlose NutzungAlle Tools und Notebooks sind kostenlos erhältlich.
• Unterstützung mehrerer PlattformenExport zu GGUF, Ollama, vLLM oder Upload zu Hugging Face wird unterstützt.
• Ausführliche DokumentationAusführliche Dokumentation und Installationsanweisungen werden mitgeliefert.
• Hohe LeistungDas optimierte Modell weist eine signifikante Leistungssteigerung auf, mit einer 2x höheren Trainingsgeschwindigkeit und einer 60% geringeren Speichernutzung.
• Open-Source-ProjektVöllig quelloffen, die Benutzer können den Code mitgestalten und verändern.

Hilfe verwenden

Installationsanleitung

1. Unsloth Zoo installieren::
   • Öffnen Sie ein Terminal oder ein Befehlszeilentool.
   • Geben Sie den folgenden Befehl ein, um Unsloth Zoo zu installieren: bash
pip install unsloth_zoo

   • Oder verwenden Sie die GitHub-Version zur Installation: bash
pip install "unsloth_zoo @ git+https://github.com/unslothai/unsloth-zoo.git"


Richtlinien für die Verwendung

1. Vorbereiten des Datensatzes::
   • Fügen Sie Ihren Datensatz in den angegebenen Ordner ein und stellen Sie sicher, dass die Datenformatierung in Ordnung ist.
2. Betrieb eines Laptops::
   • Öffnen Sie Jupyter Notebook oder ein anderes unterstütztes Notizbuch-Tool.
   • Laden Sie die von Unsloth Zoo bereitgestellte Notizbuchdatei.
   • Führen Sie alle Codeeinheiten nacheinander aus und warten Sie, bis die Feinabstimmung des Modells abgeschlossen ist.
3. Modell exportieren::
   • Sobald die Feinabstimmung abgeschlossen ist, können Sie das Modell in GGUF, Ollama oder vLLM exportieren oder es in Hugging Face hochladen.
   • Befolgen Sie die Anweisungen im Notizbuch, um den Exportvorgang durchzuführen.

Detaillierte Funktionsabläufe

1. Feinabstimmung der Modelle::
   • Öffnen Sie die mitgelieferte Datei "Fein abgestimmtes Notebook".
   • Laden Sie Ihren Datensatz gemäß den Anweisungen im Notizbuch.
   • Führen Sie alle Codeeinheiten aus und warten Sie, bis der Feinabstimmungsprozess abgeschlossen ist.
2. Leistungsoptimierung::
   • Unsloth Zoo bietet eine Vielzahl von Optimierungsstrategien, um sicherzustellen, dass die Modelle nach der Feinabstimmung deutlich besser funktionieren.
   • Die Benutzer können je nach Bedarf verschiedene Optimierungsparameter auswählen, um die Leistung des Modells weiter zu verbessern.
3. Unterstützung mehrerer Plattformen::
   • Das fein abgestimmte Modell kann auf mehrere Plattformen exportiert werden, und die Benutzer können je nach ihren Bedürfnissen die geeignete Plattform für den Einsatz auswählen.
   • Zu den unterstützten Exportformaten gehören GGUF, Ollama, vLLM und andere.
4. Ausführliche Dokumentation::
   • Unsloth Zoo bietet eine ausführliche Dokumentation und Nutzungsrichtlinien, die auf der Projekthomepage zu finden sind.
   • Die Dokumentation enthält ausführliche Beschreibungen aller Funktionen und Bedienungsabläufe, damit der Benutzer sie problemlos nutzen kann.

allgemeine Probleme

1. Installationsfehler::
   • Stellen Sie sicher, dass Ihre Python-Version den Anforderungen entspricht; Python 3.7 und höher wird empfohlen.
   • Überprüfen Sie Ihre Netzwerkverbindung, um sicherzustellen, dass Sie auf GitHub und PyPI zugreifen können.
2. Fehler beim Laden von Datensätzen::
   • Vergewissern Sie sich, dass die Daten korrekt formatiert sind; Anweisungen zur Datenformatierung finden Sie in der Dokumentation.
   • Überprüfen Sie, ob der Datenpfad korrekt ist, und stellen Sie sicher, dass sich die Datendateien im angegebenen Ordner befinden.
3. Model Export Failure::
   • Vergewissern Sie sich, dass der Exportpfad korrekt ist, siehe die Exportanweisungen im Notizbuch.
   • Überprüfen Sie, ob das Exportformat unterstützt wird und ob die richtige Exportoption ausgewählt ist.

Die oben genannten Schritte ermöglichen es den Benutzern, die von Unsloth Zoo bereitgestellten Tools einfach zu installieren und zu verwenden, um die Modelle schnell feinabzustimmen und die Leistung zu optimieren. Ausführliche Dokumentationen und Benutzerhandbücher sorgen für einen reibungslosen Betrieb und eine verbesserte Modellleistung.