Unsloth

Unsloth 연구중…!!!

Unsloth 과정의 주요 단계

1. 데이터 준비:
   • 미세 조정에 사용할 데이터셋을 준비합니다. 데이터셋은 일반적으로 입력 텍스트와 해당 작업에 대한 레이블(목표 출력)을 포함합니다.
   • 데이터셋을 훈련, 검증, 테스트 세트로 분할합니다.
2. 모델 로드 및 초기화:
   • 사전 학습된 언어 모델을 로드합니다. 예를 들어, GPT-3, GPT-4, BERT 등 사전 학습된 모델을 사용할 수 있습니다.
   • 모델의 구조를 필요에 따라 수정합니다(예: 특정 작업에 맞는 출력 계층 추가).
3. 훈련 구성 설정:
   • 학습률, 배치 크기, 에포크 수 등 훈련 파라미터를 설정합니다.
   • 손실 함수와 옵티마이저를 정의합니다.
4. 모델 훈련:
   • 준비된 데이터셋을 사용하여 모델을 훈련시킵니다. 이 과정에서 모델의 가중치가 조정됩니다.
   • 검증 세트를 사용하여 훈련 중 모델의 성능을 평가하고, 필요시 하이퍼파라미터를 조정합니다.
5. 모델 평가 및 저장:
   • 테스트 세트를 사용하여 최종 모델의 성능을 평가합니다.
   • 최종 모델을 저장하여 나중에 사용할 수 있도록 합니다.

Unsloth의 장점

• 특정 작업에 최적화: 사전 학습된 모델을 특정 작업에 맞게 최적화함으로써, 그 작업에서 더 나은 성능을 발휘할 수 있습니다.
• 시간 및 리소스 절약: 처음부터 모델을 학습시키는 것보다 사전 학습된 모델을 미세 조정하는 것이 훨씬 빠르고 효율적입니다.
• 유연성: 다양한 데이터셋과 작업에 대해 미세 조정할 수 있어, 여러 도메인에서 활용 가능합니다.

Unsloth의 주요 응용 분야

• 텍스트 분류: 예를 들어, 이메일 스팸 필터링, 감정 분석 등
• 텍스트 생성: 예를 들어, 챗봇 대화 생성, 스토리 생성 등
• 질문 응답: 예를 들어, 특정 주제에 대한 질문에 답변하는 시스템
• 번역: 텍스트를 한 언어에서 다른 언어로 번역하는 작업

Unsloth는 사전 학습된 모델을 특정 작업에 맞게 최적화하는 강력한 방법입니다. 이 과정을 통해 모델의 성능을 크게 향상시킬 수 있으며, 다양한 응용 분야에서 유용하게 사용할 수 있습니다.

unsloth 라이브러리와 관련 디펜던시를 설치

import torch

# CUDA 장치의 주요 버전과 부 버전을 가져옵니다.
major_version, minor_version = torch.cuda.get_device_capability()
major_version, minor_version

# Colab에서 torch 2.2.1을 사용하고 있으므로, 패키지 충돌을 방지하기 위해 별도로 설치해야 합니다.
!pip install "unsloth[colab-new] @ git+https://github.com/unslothai/unsloth.git"
if major_version >= 8:
    # 새로운 GPU(예: Ampere, Hopper GPUs - RTX 30xx, RTX 40xx, A100, H100, L40)에 사용하세요.
    !pip install --no-deps packaging ninja einops flash-attn xformers trl peft accelerate bitsandbytes
else:
    # 오래된 GPU(예: V100, Tesla T4, RTX 20xx)에 사용하세요.
    !pip install --no-deps xformers trl peft accelerate bitsandbytes
pass

Huggingface Tokenizer 연구

https://misconstructed.tistory.com/77