LoRA

此介面提供了使用 LoRA（低秩適應） 微調大型語言模型 (LLM) 的功能。它整合了 Unsloth 開源專案並提供用戶友好的工作流程。以下是主要功能概覽：

主要功能：

• 任務管理： 用戶可以管理多個微調任務。
• 逐步流程： 介面提供清晰的逐步流程，包括設置、訓練、驗證和完成，以引導用戶完成微調程序。
• 模型選擇： 用戶可以從下拉選單中選擇要微調的 LLM。
• 資料集選擇： 用戶可以選擇用於微調的資料集。
• 訓練參數配置： 用戶可以配置各種訓練參數，如批次大小、最大序列長度、學習率和訓練週期。
• LoRA 配置： 用戶可以配置 LoRA 相關參數，如等級、alpha 值，以及其他高級設置，如 dropout、bias 和調度器。
• 開始訓練： 用戶可以通過點擊按鈕啟動微調過程。
• LoRA 微調： 此功能使用 LoRA 高效地微調 LLM。LoRA 是一種高效的微調技術，它凍結預訓練模型的大部分參數，只訓練少量額外參數。這顯著減少了計算和記憶體需求，同時實現與全參數微調相當的性能。
• Unsloth 整合： 該功能整合了 Unsloth，這是一個用於高效 LLM 微調的開源函式庫。Unsloth 優化了 LoRA 的實現，使其更快速、更節省記憶體。
• 與全參數微調的相似性： 使用 LoRA 的微調過程與全參數微調相似，關鍵差異在於訓練的參數。使用 LoRA 時，只有額外的 LoRA 參數被更新，而預訓練模型的參數保持不變。