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Título: Como Ajustar e Treinar Modelos de Linguagem com Seus Próprios Dados de Forma Rápida e Eficiente Usando o AutoTrain
Nos últimos anos, os modelos de linguagem (LLMs) têm se mostrado ferramentas poderosas para o processamento de dados e a geração de conteúdo. No contexto do serviço público, é essencial que esses modelos sejam adaptados às necessidades específicas da sociedade. Neste cenário, surge o AutoTrain, uma ferramenta que promete facilitar o ajuste e o treinamento de LLMs com dados próprios de forma rápida e eficaz.
Como servidor público com mais de 16 anos de experiência, convido a todos a refletirem sobre como essa tecnologia pode ser aplicada em nossas operações diárias. A personalização de LLMs com dados da nossa realidade pode levar a melhorias significativas na comunicação com o cidadão, na análise de processos e na tomada de decisões informadas. Por exemplo, ao treinar um modelo com dados relevantes do município, poderíamos melhorar a capacidade de resposta a demandas comuns da população, proporcionando um atendimento mais ágil e direcionado.
O processo de utilização do AutoTrain é acessível, permitindo que mesmo aqueles que não possuem conhecimentos técnicos avancem na implementação. Isso democratiza o acesso à tecnologia e pode incentivar a equipe do serviço público a se envolver em inovações que facilitem a rotina de trabalho e melhorem a eficiência dos serviços prestados.
É fundamental que, ao considerarmos essa implementação, tenhamos uma visão crítica sobre a qualidade dos dados utilizados e como eles refletem a diversidade da população que atendemos. Perguntas como “Estamos captando as vozes de todos os segmentos sociais?” e “Como garantir que as soluções geradas sejam inclusivas?” devem guiar nossa discussão.
Ao integrarem ferramentas como o AutoTrain em nosso trabalho cotidiano, temos a oportunidade de não apenas otimizar processos, mas também de proporcionar um serviço mais próximo e eficaz para a sociedade. Que possamos todos pensar sobre como essa tecnologia pode se tornar uma aliada na construção de um serviço público mais eficiente e responsivo às reais necessidades da nossa população.
Aprenda tudo sobre automações do n8n, typebot, google workspace, IA, chatGPT entre outras ferramentas indispensáeis no momento atual para aumentar a sua produtividade e eficiência.
Vamos juntos dominar o espaço dos novos profissionais do futuro!!!
#FineTune #Train #LLMs #Data #EASILY #FAST #AutoTrain
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How fine tune offline ?
can we use use to train text prediction …. i have lots of sentences of other language
Would have been nice to have another video showcasing how to create the training data-set.
how to make my own data set? I want to train it with my java code base so that it can type code for me.
OpenLLM: Fine-tune, Serve, Deploy, ANY LLMs with ease: https://youtu.be/XvaKf01lLOM
i was able to use the colab and create a model, which looks like the .gz file is around 90mb. i have no idea how to run inference on it, even just playing around. when i try to run some code in colab it exhausts the free version. any idea on how to test it, just to see how it responds?
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch
# Make sure you adjust the path to where your model and tokenizer files are located
model_directory = '/content/my_autotrain_llm/checkpoint-4'
# Load the tokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_directory)
# Load your fine-tuned model
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_directory)
# Prepare input text
input_text = "The capital of France is"
input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors='pt')
# Generate predictions (inference)
with torch.no_grad():
outputs = model.generate(input_ids, max_length=50, num_beams=5, early_stopping=True)
# Decode and print the generated text
generated_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print(generated_text)
Does auto train do multi-label classification?
How can auto train using "mosaicml/mpt-7b-chat" model
Below code is giving error
!autotrain llm
–train
–project_name resume_100_MPT_llm
–model mosaicml/mpt-7b-chat
–data_path /root/dev-sharad/Resume/LLAMA-2/input_data_json_format
–use_peft
–use_int4
–learning_rate 2e-4
–train_batch_size 2
–num_train_epochs 3
–trainer sft
–model_max_length 2048
–block_size 2048
Is it possible to connect the finetuned model to Quoras Poe? Poe provides a way to developers to connect self managed servers. Can you please suggest?
How to Fine-Tune and Train LLMs With Your Own Data EASILY and FAST! No Code! https://youtu.be/TOZDyPRdg1Y
is there any free alternative for auto training
for LLM's the current NOT advanced Autotrain is not there yet. the data and the type of model it wants to train is not the typical alpaca format QA instruction type LLM most people expect. Not sure why huggingface built it that way. if you want to train with huggingface then you'll need to use the advanced autotrain which again unfortunately doesn't really work well in the huggingface space. it works fine in colab or your own server but the huggingface space crashes all the time. some words for those starting out…
I think I'm too stupid for that.
I want to fine tune the model with my data.
“AutoTrain” wants me to upload a .csv or .jsonl.
Can I write 1.000 words in one “instruction” in a .csv and have a text with 10.000 words in one output?
I want the model to be trained on my data.
If I write short sentences as a question/answer in a .csv, it doesn't make any sense.
Instruction: "Is water wet" Output "yes water is wet".
Chatgpt can do that anyway, it only helps with text adventures or something similar.
Show how to do the colab please!
Taskade: Your Personal Ai Cloud-Based Second Brain – 10x Productivity! – https://youtu.be/N_D_BPUICpQ?si=z34xDZj8ACXU0SUp
[Must Watch]:
How to Fine-Tune and Train LLMs With Your Own Data EASILY and FAST- GPT-LLM-Trainer – https://youtu.be/pRq2Fx4kYQI?si=bhJCfC-tilB1wZWB
Build POWERFUL LLM Bots EASILY with Your Own Data – Embedchain – Langchain 2.0? (Tutorial) – https://youtu.be/jE24Y_GasE8?si=Wi7w-ZjfXsVxDHPo
GPT-Pilot: Create Softwares In Minutes With ChatGPT FOR FREE! – https://youtu.be/dTMSOY-MuTM?si=oEaiLnyCWtoc4Q3o
Heard about this. Looking forward to checking it out. Thanks for sharing.