Master Fine-Tuning Mistral AI Models with Official Mistral-FineTune Package

Summary

Dans cette vidéo, l'équipe de Mol AI présente un guide détaillé sur le fine-tuning des modèles Mistral, en utilisant un package léger appelé 'Mistral Fine Tune'. Ce processus permet de fine-tuner les modèles avec une efficacité mémoire et de manière performante. La vidéo couvre l'importance de la préparation des données, qui doivent être structurées en format JsonL, et détaille les étapes nécessaires pour configurer et exécuter une tâche de fine-tuning. Un accent particulier est mis sur la validation des données et la configuration des paramètres d'entraînement pour garantir un modèle précis et fonctionnel.

Takeaways

• 😀 Le guide de fine-tuning de Mistral AI est une lecture incontournable pour ceux qui souhaitent fine-tuner des modèles Mistral.
• 😀 Le package 'Mistral Fine Tune' permet un fine-tuning léger et efficace des modèles Mistral tout en restant performant et économe en mémoire.
• 😀 La préparation des données est un aspect crucial du fine-tuning. Il est important de structurer correctement les données pour garantir l'efficacité de l'entraînement.
• 😀 Pour le fine-tuning de modèles Mistral, les données doivent être en format JSONL avec des clés spécifiques comme 'text', 'messages', et les rôles 'system', 'user', et 'assistant'.
• 😀 Deux types de jeux de données peuvent être utilisés : un pour le pré-entraînement et un pour le fine-tuning avec des modèles orientés fonction (comme la version V3 du modèle 7B).
• 😀 Il existe un guide détaillé en notebook Google Colab pour configurer et démarrer un job de fine-tuning localement.
• 😀 Les fichiers de données doivent être validés avant l'entraînement, et des outils sont fournis pour s'assurer que les données sont bien formatées et prêtes à l'emploi.
• 😀 L'outil propose un fichier YAML pour configurer facilement l'entraînement du modèle, incluant des paramètres comme la taille des lots et les taux d'apprentissage.
• 😀 Une fois les données et la configuration validées, il suffit de lancer le job de fine-tuning en utilisant une simple ligne de code, un processus similaire à Auto Train.
• 😀 Après l'entraînement, il est recommandé d'utiliser le package 'Mistral Inference' pour évaluer la performance du modèle fine-tuné en effectuant des prédictions avec un modèle optimisé.
• 😀 Le processus de fine-tuning prend un certain temps, mais avec une configuration matérielle adéquate (comme une carte A6000 GPU), les résultats sont obtenus rapidement et de manière efficace.

Q & A

Qu'est-ce que le guide de fine-tuning Mistral et pourquoi est-il important ?

Le guide de fine-tuning Mistral est une ressource officielle publiée par l'équipe de Mistral AI. Il est essentiel pour ceux qui souhaitent fine-tuner les modèles Mistral, car il offre un cadre détaillé et efficace pour préparer les données et fine-tuner ces modèles tout en optimisant l'utilisation de la mémoire et des performances.

Quel est l'objectif principal du package Mistral Fine Tune ?

Le package Mistral Fine Tune est conçu pour rendre le fine-tuning des modèles Mistral plus léger et plus efficace en termes d'utilisation de la mémoire. Il permet d'ajouter seulement 1 à 2 % de poids supplémentaires pendant le fine-tuning, ce qui est très performant.

Comment les données doivent-elles être structurées pour fine-tuner un modèle Mistral ?

Les données doivent être formatées en JSONL. Il existe deux formats principaux : un pour le pré-entraînement (avec une clé 'text') et un autre pour le fine-tuning de modèles d'instruction ou de conversation (avec les clés 'system', 'user' et 'assistant').

Quelle est l'importance de la préparation des données dans le fine-tuning ?

La préparation des données est cruciale, car un format incorrect ou mal structuré peut nuire à l'apprentissage du modèle. Un bon formatage des données garantit que le modèle puisse bien apprendre et produire des résultats précis et pertinents.

Qu'est-ce que la validation des données et pourquoi est-elle nécessaire ?

La validation des données permet de vérifier que les exemples d'entraînement sont correctement formatés et conformes aux attentes. Cela permet d'éliminer les erreurs et les données mal formatées avant d'entraîner le modèle.

Qu'est-ce qu'un modèle Lora et comment est-il utilisé dans ce processus ?

Lora est une technique utilisée pour fine-tuner les modèles en ajoutant des matrices de faible rang. Cela permet de réduire le nombre de paramètres entraînés tout en préservant la performance. Lors du fine-tuning, seule la matrice Lora est entraînée, ce qui améliore l'efficacité.

Quelles sont les étapes pour commencer à fine-tuner un modèle Mistral ?

Les étapes incluent le clonage du package Mistral Fine Tune, le téléchargement du modèle de base, la préparation des données en format JSONL, la création des fichiers de configuration, la validation des données, et enfin l'exécution du job de fine-tuning.

Comment configurer un fichier YAML pour fine-tuner un modèle Mistral ?

Un fichier YAML est utilisé pour configurer le fine-tuning, spécifiant des éléments comme le chemin des données, les paramètres d'entraînement (comme le taux d'apprentissage et le batch size), et l'endroit où le modèle fine-tuné sera stocké. Cela permet d'automatiser le processus.

Pourquoi est-il important de séparer les données en ensembles d'entraînement et de validation ?

Séparer les données permet d'évaluer la performance du modèle pendant l'entraînement. L'ensemble de validation aide à éviter le sur-apprentissage en mesurant la capacité du modèle à généraliser sur des données qu'il n'a pas vues.

Qu'est-ce que le package Mistral Inference et comment est-il utilisé ?

Le package Mistral Inference est utilisé pour exécuter des tâches d'inférence une fois qu'un modèle a été fine-tuné. Il permet de charger le modèle fine-tuné, de le combiner avec le modèle de base et d'utiliser ce modèle pour générer des prédictions ou des réponses sur de nouvelles entrées.