Este é o aplicativo para Windows chamado Mistral Finetune, cuja versão mais recente pode ser baixada como mistral-finetunev1.1.0sourcecode.zip. Ele pode ser executado online no provedor de hospedagem gratuita OnWorks para estações de trabalho.
Baixe e execute online este aplicativo chamado Mistral Finetune com OnWorks gratuitamente.
Siga estas instruções para executar este aplicativo:
- 1. Baixe este aplicativo em seu PC.
- 2. Entre em nosso gerenciador de arquivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX com o nome de usuário que você deseja.
- 3. Carregue este aplicativo em tal gerenciador de arquivos.
- 4. Inicie qualquer emulador on-line OS OnWorks a partir deste site, mas um emulador on-line melhor do Windows.
- 5. No sistema operacional OnWorks Windows que você acabou de iniciar, acesse nosso gerenciador de arquivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX com o nome de usuário que deseja.
- 6. Baixe o aplicativo e instale-o.
- 7. Baixe o Wine de seus repositórios de software de distribuição Linux. Depois de instalado, você pode clicar duas vezes no aplicativo para executá-lo com o Wine. Você também pode experimentar o PlayOnLinux, uma interface sofisticada do Wine que o ajudará a instalar programas e jogos populares do Windows.
Wine é uma forma de executar software Windows no Linux, mas sem a necessidade de Windows. Wine é uma camada de compatibilidade do Windows de código aberto que pode executar programas do Windows diretamente em qualquer desktop Linux. Essencialmente, o Wine está tentando reimplementar o suficiente do Windows do zero para que possa executar todos os aplicativos do Windows sem realmente precisar do Windows.
SCREENSHOTS
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Mistral Finetune
DESCRIÇÃO
mistral-finetune é uma base de código oficial leve, projetada para o ajuste fino eficiente em termos de memória e desempenho dos modelos abertos do Mistral (por exemplo, 7B, variantes de instrução). Ele se baseia em técnicas como LoRA (Low-Rank Adaptation) para permitir a personalização de modelos sem atualizações completas de parâmetros, o que reduz o consumo de memória da GPU e o custo de treinamento. O repositório inclui utilitários para pré-processamento de dados (por exemplo, reformat_data.py), scripts de validação e exemplos de configurações YAML para variantes de treinamento, como modelos base 7B ou de instrução. Ele suporta conjuntos de dados no estilo de chamada de função (por meio de teclas "messages"), bem como formatos de texto simples, com diretrizes sobre formatação, tokenização e extensão de vocabulário (por exemplo, estendendo o vocabulário para 32768 para alguns modelos) antes do ajuste fino. O projeto também fornece cadernos tutoriais (por exemplo, mistral_finetune_7b.ipynb) para orientar os passos.
Recursos
- Ajuste fino baseado em LoRA para reduzir o uso de memória e permitir uma adaptação eficiente
- Suporte para texto simples (“pré-treinamento”) e conjuntos de dados “instruir”/conversacionais
- Utilitários para reformatar e validar dados (incluindo reformat_data.py)
- Exemplos de configurações YAML para variantes de treinamento do Mistral 7B
- Tutoriais / cadernos para orientar novos usuários (por exemplo, exemplo de ajuste fino 7B)
- Orientação sobre extensão de vocabulário, tokenização e compatibilidade de modelos
Linguagem de Programação
Python
Categorias
Este é um aplicativo que também pode ser obtido em https://sourceforge.net/projects/mistral-finetune.mirror/. Ele foi hospedado no OnWorks para ser executado online da maneira mais fácil a partir de um de nossos sistemas operacionais gratuitos.
