如果您有兴趣了解有关如何微调大型语言模型的更多信息，例如 Meta 创建的 Llama 2。您一定会喜欢这个由马修·伯曼（Matthew Berman）创建的快速视频和教程，介绍如何在短短五分钟内微调Llama 2。微调AI模型，特别是Llama 2模型，已成为许多企业和个人的基本过程。
微调 AI 模型涉及向模型提供额外的信息，以针对新用例对其进行训练，为其提供更多特定于业务的知识，甚至使其以某些语气做出响应。本文将引导您了解如何使用Gradient和Google Colab等现成的工具在短短五分钟内微调Llama 2模型。
Gradient是一个用户友好的平台，提供10美元的免费积分，使用户能够毫不费力地将AI模型集成到他们的应用程序中。该平台促进了微调过程，使其更容易被更广泛的受众所访问。首先，您需要在 Gradient 的主页上注册一个新帐户并创建一个新的工作区。这是一个简单的过程，需要最少的技术知识。
梯度人工智能
“Gradient 使您能够通过简单的微调和推理 Web API 轻松个性化和构建开源 LLM。我们创建了全面的指南和文档，以帮助您尽快开始使用渐变。Gradient 开发人员平台提供了简单的 Web API，用于调整模型和生成完成。您可以创建基本模型的私有实例，并指导它使用您的数据，以查看它如何实时学习。您可以通过本机 CLI 以及 Python 和 Javascript SDK 访问 Web API。让我们开始构建吧！”
如何轻松微调骆驼2
微调过程需要两个关键元素：工作区 ID 和 API 令牌。创建工作区后，可以在 Gradient 平台上轻松找到这两个选项。掌握这些是微调 Llama 2 模型的第一步。
谷歌合作实验室
下一步是在Google Colab上进行的，这是一个免费工具，通过消除用户对任何编码的需求来简化流程。在这里，您需要安装梯度AI模块并设置环境变量。这为实际的微调过程奠定了基础。安装梯度 AI 模块后，您可以导入梯度库并设置基本模型。在这种情况下，它是Nous-Hermes，这是Llama 2模型的微调版本。该基本模型是进一步微调的基础。
创建模型适配器
下一步是创建模型适配器，实质上是将要微调的基本模型的副本。设置后，您可以运行查询。接下来是使用新创建的模型适配器运行完成，这是一个提示和响应。微调过程由训练数据驱动。在这种情况下，使用了三个关于马修·伯曼是谁的样本。实际的微调在多次迭代中进行，在本例中为三次，每次使用相同的数据集。重复可确保模型经过全面训练并能够准确响应提示。
检查微调的 AI 模型
微调后，可以再次生成提示和响应，以验证模型现在是否具有您希望它学习的自定义信息。此步骤对于评估微调过程的有效性至关重要。该过程完成后，可以删除适配器。但是，如果您打算将微调的模型用于个人或企业用途，建议保留模型适配器。
使用 ChatGPT 生成数据集
为了创建用于训练的数据集，OpenAI的ChatGPT是一个有用的工具，因为它可以帮助您有效地生成必要的数据集，使过程更易于管理。微调您的 Llama 2 模型是一个简单的过程，只需五分钟即可完成，这要归功于 Gradient 等平台和 Google Colab 等工具。Gradient 提供的免费积分使其成为那些希望训练自己的模型并使用推理引擎的人负担得起的选择。
