Un outil open-source pour faciliter le fine-tuning des modèles de langage
Aishwarya Naresh Reganti, expert en technologie GenAI chez AWS, présente LlaMA-Factory, un outil open-source permettant de faciliter le fine-tuning des modèles de langage. Cet article détaille les principales fonctionnalités de LlaMA-Factory, comme le support de nombreux modèles LLM, diverses méthodes de fine-tuning, l’intégration d’approches avancées et de techniques pratiques, ainsi que des options pour le déploiement et l’inférence rapide des modèles fine-tunés.
Points clés
- LlaMA-Factory est un outil open-source pour le fine-tuning des modèles de langage (LLMs)
- Il prend en charge une large gamme de modèles, notamment les versions de LLaMA, Mistral, Mixtral-MoE, Qwen, Gemma et plus encore
- LlaMA-Factory offre diverses méthodes de fine-tuning comme le pre-training continu, le fine-tuning supervisé, la modélisation de récompense, PPO, DPO, ORPO, etc.
- L’outil intègre des approches avancées comme GaLore, BAdam, DoRA, LongLoRA Mixture-of-Depths, LoRA+, LoftQ et Agent Tuning
- LlaMA-Factory inclut également des techniques pratiques comme FlashAttention-2, Unsloth, RoPE scaling, NEFTune pour optimiser les performances
- Il prend en charge différents outils de suivi d’expériences comme LlamaBoard, TensorBoard, Wandb, MLflow, etc.
- LlaMA-Factory facilite un déploiement et une inférence rapides des modèles fine-tunés via une API, une interface Gradio et une CLI
À retenir
Avec ses nombreuses fonctionnalités et son approche conviviale, LlaMA-Factory semble être un outil de choix pour les développeurs souhaitant faciliter le fine-tuning de leurs modèles de langage. Bien que certains puissent le voir comme un “fourre-tout”, cet outil open-source offre un éventail impressionnant d’options pour optimiser les performances des LLMs. À n’en pas douter, les 17 000 étoiles sur GitHub témoignent de son attrait auprès de la communauté IA.
Sources
