Canonical: https://instain.ru/kk/ai/unsloth/
Language: kk

Unsloth AI  модельді қосымша оқыту құралдары

# Unsloth. 

Үйлесімді модельдерді LoRA адаптерлері арқылы қосымша оқыту

4.45 / 5    [Каталог бағасы](https://instain.ru/kk/ai/unsloth/#editorial-rating) [Ресми сайт ](https://unsloth.ai/docs/get-started/fine-tuning-llms-guide)

Unsloth құралдары қосымша оқытуды дайындауды жеңілдетеді. LoRA адаптері бастапқы салмақтардың негізгі бөлігін сақтай отырып, модель әрекетін өзгертуге мүмкіндік береді.

![Модель мен деректерді дайындау реті берілген Unsloth анықтамасы](https://instain.ru/assets/images/unsloth-screen-c6eb17b19b99-1200.webp)

Модель мен деректерді дайындау реті берілген Unsloth анықтамасы.  [Дереккөзді ашу ](https://unsloth.ai/docs/get-started/fine-tuning-llms-guide)

## Адаптер қашан орынды

Қолдау тобының бастапқы модель үнемі сақтай бермейтін қарапайым жауап пішімі болуы мүмкін. Алдымен бір өтінім жиынында қосымша оқыту мен нақтыланған нұсқауды салыстырыңыз. Мәселе тұрақты қайталанса, Unsloth арқылы LoRA қолданатын оқу сынағын дайындауға болады. Үйлесімді модель таңдап, нұсқасын сақтаңыз. Әйтпесе оқытудан кейінгі пішім өзгерісін бастапқы салмақтың немесе диалог үлгісінің өзгерісімен шатастыру оңай.

## Тауар қайтаруға арналған оқу мысалдары

Ойдан шығарылған өтінімдер мен қажетті пішімдегі жауаптарды дайындаңыз. Екі тауар бар жағдайды, тапсырыс нөмірі жоқ сұрауды және дұрыс жауап үшін нақтылау қажет өтінімді қосыңыз. Тексеруге бірнеше басқаша тұжырымдалған сұрауды бөлек қалдырып, ұқсас нұсқаларын оқу жиынынан алып тастаңыз. Белгілеуде нақты мерзімді атауға болмайтын жағдайларды да сақтаңыз. Сонда модель болжам жасаудың орнына сұрақ қоюды үйренді ме, соны байқайсыз.

## Екінші сынаққа дейін қателерді талдаңыз

Екі нұсқаны пішім, дерек дәлдігі және модель қай мәліметтерді бос қалдырғаны бойынша салыстырыңыз. Жауаптар ұқыптырақ болып, мерзімге қатысты қателер көбейсе, параметрді өзгертпей тұрып белгілеуді қараңыз. Бұрынғы мүмкіндіктері жоғалмады ма деп, бейтаныс тақырыпты да тексеріңіз. Деректерді, модельді және тәжірибе параметрлерін есепте бөлек сақтаған жөн. Жабдық не режим ауысса, айырма жөнінде тұжырым жасамас бұрын сол кірістермен қысқа тексеруді қайталаңыз.

## Қандай тапсырмаларға жарайды

- Модельге белгіленген үлгімен жауап беруді үйрету

- Бастапқы модель мен қосымша оқытылған нұсқаны салыстыру

Мүмкіндіктер 

## Артықшылықтары

- LoRA параметрлері мен деректер жиыны туралы ұсынымдар бар

- Бірнеше үйлесімді модель мен іске қосу тәсіліне қолдау бар

Ескерген жөн 

## Шектеулер

- Шағын жиын қателер мен қайталануларды бекітіп жіберуі мүмкін

- Режим мен дерек көлемі жабдық жадымен шектеледі

## Таңдау және шарттар

Тегін режим

Иә

Сынақ кезеңі

Расталмаған

Тіркелусіз

Расталмаған

Орысша интерфейс

Расталмаған

Жергілікті орнату

Иә

API

Расталмаған

«Расталмаған» деген белгі мәліметтің жеткіліксіз екенін білдіреді. Мүмкіндік бар болуы ықтимал; әзірлеушінің шарттарын тексеріңіз.

Бастапқы пішімдер

Мәтін, Деректер

Нәтиже

Деректер, модель

### Шарттар

Ашық кодты өз бетіңізше іске қосуға болады. Мүмкін шығындар орналастыруға, жабдыққа және модель лицензиясына байланысты. Шағын жиын қателер мен қайталануларды бекітіп жіберуі мүмкін.

Тапсырмадан алғашқы нәтижеге

## Практикалық мысал

Тапсырма

Модельге белгіленген үлгімен жауап беруді үйрету

Не дайындау керек

Оқу сұраулары мен жауаптарының жиыны, үйлесімді модель және бөлек тексеру мысалдары.

### Тапсырма немесе сұрау

Қысқа оқу сынағын дайында. Модель параметрлерін сақтап, бірдей тексеру сұрауларына оқытуға дейін және кейін берілген жауаптарды салыстыр.

### Күтілетін нәтиже

Сапа өзгерісі туралы есеп және бапталған адаптер немесе бақылау нүктесі.

### Нәтижені қалай тексеруге болады

- Көшірмелер мен жақын нұсқаларды жиындар арасында қайталамаңыз.

- Мазмұн қатесі мен пішімнен ауытқуды бөлек белгілеңіз.

Бұл сервисті жеке сынаудың нәтижесі емес, тапсырманы қоюға арналған редакциялық оқу мысалы. Қажетті режимнің қолжетімділігін, бастапқы материалдарға құқықтарды және нәтижені пайдалану шарттарын тексеріңіз.

Толық мәліметті тексеру

## Ресми дереккөздер

-  [Қосымша оқыту туралы Unsloth нұсқаулығы ](https://unsloth.ai/docs/get-started/fine-tuning-llms-guide)

-  [Unsloth ресми репозиторийі ](https://github.com/unslothai/unsloth)

-  [LoRA адаптерлерінің параметрлері ](https://unsloth.ai/docs/get-started/fine-tuning-llms-guide/lora-hyperparameters-guide)

Сипаттама әзірлеуші материалдары бойынша жасалған. Мүмкіндіктер, бағалар мен қолжетімділік өзгеруі мүмкін; пайдаланбас бұрын бастапқы дереккөзбен салыстырыңыз.

Құрал туралы қысқаша

Әзірлеуші

Unsloth AI

Санат

[Код](https://instain.ru/kk/category/code/)

Қолжетімділік

Деректер, үйлесімді модель және қолайлы есептеу ортасы қажет. Жабдық қолдауын және іске қосу тәсілін таңдалған режим үшін тексеріңіз.

Төлем

Ашық кодты өз бетіңізше іске қосуға болады. Мүмкін шығындар орналастыруға, жабдыққа және модель лицензиясына байланысты.

API

Бөлек API көрсетілмеген

[Әзірлеуші шарттары ](https://unsloth.ai/docs/get-started/fine-tuning-llms-guide/lora-hyperparameters-guide)

Каталог бағасы

4.45 / 5 

Мүмкіндіктер

4.50 / 5 

Жұмыс сценарийлері

4.30 / 5 

Экожүйе

4.50 / 5 

Құжаттама

4.50 / 5 

Баллдар — каталог бағдары. Олар пайдаланушы пікірлері не жеке сынақ нәтижесі емес.

[Әдістемені қарау ](https://instain.ru/kk/methodology/)

Танысуды жалғастыру

## Ұқсас тапсырмалар үшін

[Толық санат  ](https://instain.ru/kk/category/code/)

Код 

###  [Hugging Face TRL](https://instain.ru/kk/ai/huggingface-trl/)

DPO және жауап жұптары бар қосымша оқыту кітапханасы

4.40 / 5   модельді бастапқы оқытудан кейін жетілдіру кітапханасы  

Ұқсас тапсырмалар; шарттарды, пішімдерді және шектеулерді салыстырыңыз