Il s'agit de l'application Windows Mistral Finetune, dont la dernière version est téléchargeable sous le nom mistral-finetunev1.1.0sourcecode.zip. Elle peut être exécutée en ligne sur l'hébergeur gratuit OnWorks pour postes de travail.
Téléchargez et exécutez en ligne gratuitement cette application nommée Mistral Finetune avec OnWorks.
Suivez ces instructions pour exécuter cette application :
- 1. Téléchargé cette application sur votre PC.
- 2. Entrez dans notre gestionnaire de fichiers https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX avec le nom d'utilisateur que vous voulez.
- 3. Téléchargez cette application dans ce gestionnaire de fichiers.
- 4. Démarrez n'importe quel émulateur en ligne OS OnWorks à partir de ce site Web, mais un meilleur émulateur en ligne Windows.
- 5. Depuis le système d'exploitation OnWorks Windows que vous venez de démarrer, accédez à notre gestionnaire de fichiers https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX avec le nom d'utilisateur que vous souhaitez.
- 6. Téléchargez l'application et installez-la.
- 7. Téléchargez Wine depuis les dépôts de logiciels de vos distributions Linux. Une fois installé, vous pouvez ensuite double-cliquer sur l'application pour les exécuter avec Wine. Vous pouvez également essayer PlayOnLinux, une interface sophistiquée sur Wine qui vous aidera à installer des programmes et des jeux Windows populaires.
Wine est un moyen d'exécuter un logiciel Windows sur Linux, mais sans Windows requis. Wine est une couche de compatibilité Windows open source qui peut exécuter des programmes Windows directement sur n'importe quel bureau Linux. Essentiellement, Wine essaie de ré-implémenter suffisamment de Windows à partir de zéro pour qu'il puisse exécuter toutes ces applications Windows sans avoir réellement besoin de Windows.
CAPTURES D'ÉCRAN
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Mistral Finetune
DESCRIPTION
mistral-finetune est une base de code légère officielle conçue pour un réglage fin performant et économe en mémoire des modèles ouverts de Mistral (par exemple, 7B, variantes d'instructions). Elle s'appuie sur des techniques comme LoRA (Low-Rank Adaptation) pour personnaliser les modèles sans mise à jour complète des paramètres, réduisant ainsi l'empreinte mémoire du GPU et les coûts d'apprentissage. Le dépôt inclut des utilitaires de prétraitement des données (par exemple, reformat_data.py), des scripts de validation et des exemples de configurations YAML pour l'apprentissage de variantes comme les modèles de base 7B ou d'instructions. Elle prend en charge les jeux de données de type appel de fonctions (via des clés « messages ») ainsi que les formats texte brut, avec des instructions sur le formatage, la tokenisation et l'extension du vocabulaire (par exemple, extension du vocabulaire à 32 768 pour certains modèles) avant le réglage fin. Le projet fournit également des tutoriels (par exemple, mistral_finetune_7b.ipynb) pour vous accompagner pas à pas.
Fonctionnement
- Réglage fin basé sur LoRA pour réduire l'utilisation de la mémoire et permettre une adaptation efficace
- Prise en charge des ensembles de données en texte brut (« pré-entraînement ») et « instruction »/conversationnels
- Utilitaires pour reformater et valider les données (y compris reformat_data.py)
- Exemples de configurations YAML pour les variantes de formation Mistral 7B
- Tutoriels / cahiers pour guider les nouveaux utilisateurs (par exemple, exemple de réglage fin 7B)
- Conseils sur l'extension du vocabulaire, la tokenisation et la compatibilité des modèles
Langage de programmation
Python
Catégories
Cette application est également disponible sur https://sourceforge.net/projects/mistral-finetune.mirror/. Elle est hébergée sur OnWorks afin de pouvoir être exécutée en ligne plus facilement depuis l'un de nos systèmes d'exploitation gratuits.
