Ito ang Windows app na pinangalanang Mistral Finetune na ang pinakabagong release ay maaaring ma-download bilang mistral-finetunev1.1.0sourcecode.zip. Maaari itong patakbuhin online sa libreng hosting provider na OnWorks para sa mga workstation.
I-download at patakbuhin online ang app na ito na pinangalanang Mistral Finetune sa OnWorks nang libre.
Sundin ang mga tagubiling ito upang patakbuhin ang app na ito:
- 1. Na-download ang application na ito sa iyong PC.
- 2. Ipasok sa aming file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX kasama ang username na gusto mo.
- 3. I-upload ang application na ito sa naturang filemanager.
- 4. Magsimula ng anumang OS OnWorks online emulator mula sa website na ito, ngunit mas mahusay na Windows online emulator.
- 5. Mula sa OnWorks Windows OS na kasisimula mo pa lang, pumunta sa aming file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXX gamit ang username na gusto mo.
- 6. I-download ang application at i-install ito.
- 7. I-download ang Wine mula sa iyong mga Linux distributions software repository. Kapag na-install na, maaari mong i-double click ang app upang patakbuhin ang mga ito gamit ang Wine. Maaari mo ring subukan ang PlayOnLinux, isang magarbong interface sa ibabaw ng Wine na tutulong sa iyong mag-install ng mga sikat na programa at laro sa Windows.
Ang alak ay isang paraan upang patakbuhin ang software ng Windows sa Linux, ngunit walang kinakailangang Windows. Ang alak ay isang open-source na layer ng compatibility ng Windows na maaaring direktang magpatakbo ng mga program sa Windows sa anumang desktop ng Linux. Sa totoo lang, sinusubukan ng Wine na muling ipatupad ang sapat na Windows mula sa simula upang mapatakbo nito ang lahat ng mga Windows application na iyon nang hindi talaga nangangailangan ng Windows.
MGA LALAKI
Ad
Mistral Finetune
DESCRIPTION
Ang mistral-finetune ay isang opisyal na magaan na codebase na idinisenyo para sa mahusay sa memorya at gumaganap na finetuning ng mga bukas na modelo ng Mistral (hal. 7B, magturo ng mga variant). Bumubuo ito sa mga diskarte tulad ng LoRA (Low-Rank Adaptation) upang payagan ang pag-customize ng mga modelo nang walang kumpletong pag-update ng parameter, na binabawasan ang footprint ng memorya ng GPU at gastos sa pagsasanay. Kasama sa repo ang mga utility para sa data preprocessing (hal. reformat_data.py), validation script, at halimbawa ng YAML config para sa mga variant ng pagsasanay tulad ng 7B base o mga modelo ng pagtuturo. Sinusuportahan nito ang mga dataset ng istilo ng function-calling (sa pamamagitan ng "mga mensahe" na key) pati na rin ang mga plain text na format, na may mga alituntunin sa pag-format, tokenization, at extension ng bokabularyo (hal. pagpapahaba ng vocab sa 32768 para sa ilang mga modelo) bago mag-finetune. Nagbibigay din ang proyekto ng mga tutorial na notebook (hal. mistral_finetune_7b.ipynb) upang malakad ang mga hakbang.
Mga tampok
- LoRA-based finetuning para bawasan ang paggamit ng memory at paganahin ang mahusay na adaptation
- Suporta para sa parehong plain text (“pretrain”) at “instruct” / conversational datasets
- Mga utility upang i-reformat at patunayan ang data (kabilang ang reformat_data.py)
- Halimbawa ng mga YAML config para sa mga variant ng pagsasanay ng Mistral 7B
- Mga tutorial / notebook para gabayan ang mga bagong user (hal. 7B finetuning na halimbawa)
- Gabay sa pagpapalawak ng bokabularyo, tokenization, at pagiging tugma ng modelo
Wika ng Programming
Sawa
Kategorya
Ito ay isang application na maaari ding makuha mula sa https://sourceforge.net/projects/mistral-finetune.mirror/. Na-host ito sa OnWorks upang mapatakbo online sa pinakamadaling paraan mula sa isa sa aming mga libreng Operative System.
