Discusión sobre el artículo "Añadimos un LLM personalizado a un robot comercial (Parte 4): Entrena tu propio LLM con GPU"
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Artículo publicado Añadimos un LLM personalizado a un robot comercial (Parte 4): Entrena tu propio LLM con GPU:
Con el rápido desarrollo de la inteligencia artificial en la actualidad, los modelos lingüísticos (LLM) son una parte importante de la inteligencia artificial, por lo que deberíamos pensar en cómo integrar potentes LLM en nuestras operaciones algorítmicas. Para la mayoría de la gente, es difícil ajustar estos potentes modelos a sus necesidades, desplegarlos localmente y luego aplicarlos a la negociación algorítmica. Esta serie de artículos abordará paso a paso la consecución de este objetivo.
En el artículo anterior, explicamos brevemente cómo crear conjuntos de datos para grandes modelos lingüísticos y demostramos cómo entrenar un modelo lingüístico utilizando sólo una CPU con un ejemplo sencillo. Sin embargo, no probamos el modelo porque, en términos reales, sólo era un modelo preentrenado. En este artículo, continuamos nuestro análisis sobre el entrenamiento de modelos, esta vez utilizando las GPU para acelerar el proceso. Es importante señalar que, como ejemplo de demostración, este modelo aún no es lo suficientemente potente, por lo que no cubriremos las pruebas del modelo en este artículo. Las pruebas se abordarán en artículos posteriores.
En la segunda parte de esta serie ya tratamos la configuración de los entornos de aceleración CUDA. Ahora, nos centraremos en el uso de tarjetas gráficas AMD para acelerar el entrenamiento, que sirve como complemento a ese artículo anterior. Actualmente, configurar un entorno para tarjetas gráficas NVIDIA es relativamente sencillo, mientras que configurar un entorno para tarjetas AMD puede presentar diversos retos. En este artículo, proporcionaremos soluciones a problemas comunes, permitiéndole acelerar sin problemas la formación de su propio modelo de lenguaje financiero utilizando tarjetas gráficas AMD. Si utilizas tarjetas gráficas NVIDIA, no te preocupes: los métodos de entrenamiento son los mismos. Siempre y cuando ya hayas configurado el entorno CUDA, puedes seguir las instrucciones de formación proporcionadas en este artículo sin necesidad de centrarte en los pasos de configuración específicos para las tarjetas AMD.
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Autor: Yuqiang Pan