OpenChatKit は、非常に効率的で、さまざまな機能を備えた、実際には熟練した基本的な原因のチャットボットの両方を製造するのに有害な出産用品を提供します。 この機器には、命令調整された 200 億のパラメーター言語モデル、60 億のパラメーター モデレーション モデル、およびカスタム リポジトリからの最新の応答と連携するための拡張可能な検索ガジェットが含まれます。 Together、LAION、
Ontocord.ai. モデルリリースよりも重要な、出産用品ミッションの開始がここにあります。 チームの貢献による継続的な公開のためのツールとプロセスの役割をリリースしています
- OpenChatKit モデルのトレーニング
モデルを使用して試行的な推論を行う
検索インデックスから追加のコンテキストを使用してモデルを拡張する
出産を控えて、PyTorchとその他の依存関係を設定することは非常に必要です.
atmosphere.yml このリポジトリのベースにあるファイル conda env 製造 -f 雰囲気.yml
このレポはさらに Git LFS を修正いくつかの情報。 コマンドの指示を使用してインストールしてから逃げます:
GPT-NeoXT-Chat-Substandard-20B は、GPT-NeoX の 20B パラメータのバリアントで、壮大に調整されています。会話型データセット。 このモデルのスキル済みウェイトを togethercomputer/GPT-NeoXT-Chat-Substandard-20B on Huggingface.
GPT-NeoXT-Chatのモデルカード-Substandard-20B は Huggingface で
チャット モデルは で熟練していた) OIG
データセット によって構築された) LAION、一緒に、 と Ontocord.ai. Huggingface からデータセットをダウンロードするには、レポの基礎から以下の特徴付けを実行します。 python records/OIG/put collectively.py
キャラクタライズが完了すると、レコードは にあるように見えます。 records/OIG/info
ディレクトリ.
ファイルの投稿
レコードを提供することで、そのチャットモデルをより高くアタッチするのに役立つかもしれません! に問い合わせるOpenDataHub
repo for additional petite print.
前述のように、チャットモデルはGPTの見事に調整されたバリアントです。 ●エルーサーAIのNeoX-20B。 GPT-NeoX-20B をダウンロードしてまとめて壮大なチューニングを行うには、リポジトリのベースからこのキャラクタライズを実行します。
python pretrained/GPT-NeoX-20B/まとめて.py
このモデルの重みは 事前学習済み/GPT-NeoX-20B/EleutherAI_gpt-neox-20b .
あるレベルのコーチングで 8bit-adam を使い果たすには、bitsandbytes まとめ買いです。
pip セットアップ ビットとバイト #スクリプトは、パイプライン並列レベル 8 とレコード並列レベル 1 で 8 つのプロセスを起動します。
コーチング ループが実行されるため、チェックポイントは
に保存されます。 model_ckptsリポジトリの基盤にあるディレクトリについて教えてください コーチング READMEには、コーチング フリーのカスタマイズに関する追加の小冊子があります。 推論を実行するためにこのモデルを使い果たしたように見えるその前に、Hugginface レイアウトに変換する必要があります.
mkdir huggingface_models python tools/convert_to_hf_gptneox.py --ckpt-route model_ckpts/GPT-Neo-XT-Chat-Substandard-20B /checkpoint_5 --build-route /huggingface_models/GPT-NeoXT-Chat-Substandard-20B --n-phases 8 --n-layer-per-stage 6モデルをテストできるようにするために、ボットと対話するための簡単なテスト キャラクタライズ ライン テスト ハーネスを提供します。
デフォルトでは、スクリプトは GPT-NeoXT-Chat-Substandard-20B モデルという名前のモデルを
huggingface_modelsディレクトリ、しかし、--model.例として、HuggingFace リポジトリから有害なモデルをロードしたい場合はいつでも、HuggingFace から重みをダウンロードする次のキャラクタライズから逃げているように見えるかもしれません.
モデルが読み込まれたら、指示されたテキスト入札を入力すると、モデルが応答します。
>> こんにちは。 pad_token_id から eos_token_id :0 までの周辺は出生停止生成用。 こんにちは人間です。>>> " dir="auto">
$ python inference/bot.py Loading /dwelling/csris/src/github.com/togethercomputer/OpenChatKit/inference/../huggingface_models/GPT-NeoXT-Chat-Substandard-20B to cuda:1... OpenChatKit シェルへようこそ。 /help または /? コマンドのチェックリストへ>>> こんにちは。 ` pad_token_id` に
`eos_token_id出生停止世代。 こんにちは人間です。>>>コマンドの前に /
、 そしてその/ stopcharacterize exit.デフォルトでは、コーチング スクリプトはコーチングが進行するにつれて損失を出力するだけですが、ログル または Weights & Biases.
フラグを追加 --thunder-log-backend loguru
をコーチングスクリプトに
./logs/file_{time}.log重みとバイアスにWeights & Biases を排出し、まず Weights & Biases トークンでログインします。
And role --サンダー ログ バックエンド wandb
コーチング スクリプトで、重みとバイアスへのログ記録を有効にします。繰り返し: 検索は実験的に蓄積されています.は、Wikipedia の Faiss インデックスをクエリするための Python パッケージ Deal を実装しています。 次のステップでは、このインデックスを使い果たしたように見える方法を添付して、レトリーバーからのコンテキストを使用してテスト ハーネスでクエリを展開します。
(のコードは/検索
ウィキペディアの索引をダウンロードします。python records/wikipedia-3sentence-レベル検索インデックス/まとめて.pyボットは起動後、チャットモデルと検索インデックスの両方をロードしますが、これには非常に時間がかかります。 モデルとインデックスが読み込まれると、すべてのクエリが余分なコンテキストで拡張されたように見えます.
$ python inference/bot.py --retrieval Loading /OpenChatKit/inference/../huggingface_models/GPT-NeoXT-Chat-Substandard-20B to cuda:0... Loading retrieve index... OpenChatKit シェルへようこそ。フォーム /help または/? ? 周辺
