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轻松训练Llama3.1
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解锁 LLaMA 3.1 的全部潜力,学习如何使用您自己的自定义数据微调这个强大的 AI 模型!🚀 在本视频中,我们将带您一步一步地指导您训练 LLaMA 3.1,将其保存到 Hugging Face 和 Olama 上。非常适合希望利用 AI 处理其私有数据的企业!🌟 大规模计算:https://bit.ly/mervin-praison 优惠券:MervinPraison(50% 折扣) 🔍 您将学到什么: • 为什么微调对于自定义数据至关重要 📊 • 训练 80 亿参数的 LLaMA 3.1 模型 🦙 • 如何在 Hugging Face 和 Olama 上保存和部署您的模型 🌐 🔧 涵盖的步骤: 1. 配置设置和数据格式化 ⚙️ 2. 预训练模型评估 📉 3. 使用 SFT Trainer 加载数据和训练 📥 4. 训练后模型评估和保存 🚀 5. 将模型上传到 Hugging Face 和 Olama 🛠️ 💡 好处: • 定制的 AI 模型,满足您的特定需求 🎯 • 在各种平台上轻松部署和访问 🌍 • 提高性能,降低内存使用量 💾 🔗 链接: Patreon:https://patreon.com/MervinPraison Ko-fi:https://ko-fi.com/mervinpraison Discord:https://discord.gg/nNZu5gGT59 Twitter / X:https://twitter.com/mervinpraison GPU 5 折优惠:https://bit.ly/mervin-praison 优惠券:MervinPraison(50% 折扣) 代码:https://mer.vin/2024/07/llama-3-1-fine-tune/ 0:00 - LLaMA 3.1 微调简介 1:07 - 视频内容概述 2:29 - 配置 4:52 - 加载数据集 6:40 - 训练模型 8:12 - 保存模型 9:13 - 运行代码并观察结果 10:16 - 将模型保存到 Ollama 10:36 - 创建 GGUF 格式 11:34 - 创建 Ollama 模型文件 12:32 - 在 Ollama 中创建模型 12:57 - 使用 Ollama 测试模型 13:22 - 将模型推送到 Ollama 14:17 - 最后步骤和结论
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