xturing —— LLM 个性化微调工具
xturing 为 LLM 提供了快速、高效和简单的微调,如 LLaMA、GPT-J、GPT-2、OPT、Cerebras-GPT、Galactica 等。通过提供一个易于使用的界面,再根据你自己的数据和应用来个性化 LLM,xTuring 使构建和控制 LLM 变得简单。整个过程可以在你的电脑内或在你的私有云中完成,确保数据的隐私和安全。
通过 xturing,你可以:
- 从不同的来源摄取数据,并将其预处理成 LLM 可以理解的格式
- 从单个 GPU 扩展到多个 GPU,以便更快地进行微调
- 利用内存效率高的技术(即 LoRA 微调)来减少你的硬件成本,最多可减少 90% 的时间。
- 探索不同的微调方法,并以它们为基准,找到性能最好的模型
- 在明确定义的指标上评估微调模型,进行深入分析
CLI
UI
安装
pip install xturing
快速开始
from xturing.datasets import InstructionDataset from xturing.models import BaseModel # Load the dataset instruction_dataset = InstructionDataset("./alpaca_data") # Initialize the model model = BaseModel.create("llama_lora") # Finetune the model model.finetune(dataset=instruction_dataset) # Perform inference output = model.generate(texts=["Why LLM models are becoming so important?"]) print("Generated output by the model: {}".format(output))

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每日一博 | Kafka 高可靠高性能原理探究
引言 在探究 Kafka 核心知识之前,我们先思考一个问题:什么场景会促使我们使用Kafka? 说到这里,我们头脑中或多或少会蹦出异步解耦和削峰填谷等字样,是的,这就是 Kafka 最重要的落地场景。 异步解耦:同步调用转换成异步消息通知,实现生产者和消费者的解耦。想象一个场景,在商品交易时,在订单创建完成之后,需要触发一系列其他的操作,比如进行用户订单数据的统计、给用户发送短信、给用户发送邮件等等。如果所有操作都采用同步方式实现,将严重影响系统性能。针对此场景,我们可以利用消息中间件解耦订单创建操作和其他后续行为。 削峰填谷:利用 Broker 缓冲上游生产者瞬时突发的流量,使消费者消费流量整体平滑。对于发送能力很强的上游系统,如果没有消息中间件的保护,下游系统可能会直接被压垮导致全链路服务雪崩。想象秒杀业务场景,上游业务发起下单请求,下游业务执行秒杀业务(库存检查,库存冻结,余额冻结,生成订单等等),下游业务处理的逻辑是相当复杂的,并发能力有限,如果上游服务不做限流策略,瞬时可能把下游服务压垮。针对此场景,我们可以利用 MQ 来做削峰填谷,让高峰流量填充低谷空闲资源,达到系统资源的...
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