Mozaik AI Modeli Eğitim Kullanıcı Arabirimini kullanarak eğitim çalıştırması oluşturma

Önemli

Bu özellik şu bölgelerde Genel Önizleme aşamasındadır: centralus, eastus, eastus2, northcentralusve westus.

Bu makalede, Mozaik Yapay Zeka Modeli Eğitimi (eski adıyla Temel Model Eğitimi) kullanıcı arabirimini kullanarak bir eğitim çalıştırması oluşturma ve yapılandırma işlemi açıklanmaktadır. API'yi kullanarak bir çalıştırma da oluşturabilirsiniz. Yönergeler için bkz . Mozaik AI Modeli Eğitim API'sini kullanarak eğitim çalıştırması oluşturma.

Gereksinim -leri

Bkz . Gereksinimler.

Kullanıcı arabirimini kullanarak eğitim çalıştırması oluşturma

Kullanıcı arabirimini kullanarak bir eğitim çalıştırması oluşturmak için bu adımları izleyin.

1. Sol kenar çubuğunda Denemeler'e tıklayın.

2. Mozaik AI Modeli Eğitim kartında Mozaik Yapay Zeka Modeli Denemesi Oluştur'a tıklayın.

   

3. Mozaik AI Modeli Eğitimi formu açılır. Yıldız işareti olan öğeler gereklidir. Seçimlerinizi yapın ve ardından Eğitimi Başlat'a tıklayın.

   Tür: Gerçekleştirilecek görevi seçin.

   Görev	Açıklama
   Yönerge ince ayarı	Modeli belirli bir görev için en iyi duruma getirmek için bir temel modeli komut istemi ve yanıt girişiyle eğitmeye devam edin.
   Devam eden ön eğitim	Etki alanına özgü bilgiler vermek için bir temel modeli eğitmeye devam edin.
   Sohbet tamamlama	Soru-Cevap veya konuşma uygulamaları için iyileştirmek üzere sohbet günlükleriyle bir temel modeli eğitmeye devam edin.

   Temel modeli seçin: Ayarlamak veya eğitmek için modeli seçin. Desteklenen modellerin listesi için bkz . Desteklenen modeller.

   Eğitim verileri: Unity Kataloğu'nda tablo seçmek için Gözat'a tıklayın veya Yüz Tanıma veri kümesinin tam URL'sini girin. Veri boyutu önerileri için bkz . Model eğitimi için önerilen veri boyutu.

   Unity Kataloğu'nda bir tablo seçerseniz, tabloyu okumak için kullanılacak hesaplamayı da seçmeniz gerekir.

   Konuma kaydolun: Açılan menülerden Unity Kataloğu kataloğunu ve şemasını seçin. Eğitilen model bu konuma kaydedilir.

   Model adı: Model, belirttiğiniz katalog ve şemada bu adla kaydedilir. Bu alanda, isterseniz değiştirebileceğiniz varsayılan bir ad görüntülenir.

   Gelişmiş seçenekler: Daha fazla özelleştirme için değerlendirme, hiper parametre ayarlama veya mevcut özel modelden eğitme için isteğe bağlı ayarları yapılandırabilirsiniz.

   Ayar	Açıklama
   Eğitim süresi	Dönemlerde (örneğin, ) veya belirteçlerde (örneğin, 10ep1000000tok) belirtilen eğitim çalıştırmasının süresi. Varsayılan 1ep değeridir.
   Öğrenme oranı	Model eğitimi için öğrenme oranı. Varsayılan 5e-7 değeridir. İyileştirici, 0,99 ve 0,95 beta'lı DecoupledLionW'dir ve ağırlık bozulması yoktur. Öğrenme hızı zamanlayıcısı, toplam eğitim süresinin %2'sini ve son öğrenme hızı çarpanını 0 olan LinearWithWarmupSchedule'dir.
   Bağlam uzunluğu	Bir veri örneğinin en uzun dizi uzunluğu. Bu ayardan daha uzun olan veriler kesilir. Varsayılan değer, seçilen modele bağlıdır.
   Değerlendirme verileri	Unity Kataloğu'nda bir tablo seçmek için Gözat'a tıklayın veya Bir Hugging Face veri kümesinin tam URL'sini girin. Bu alanı boş bırakırsanız değerlendirme yapılmaz.
   Model değerlendirme istemleri	Modeli değerlendirmek için kullanılacak isteğe bağlı istemler yazın.
   Deneme adı	Varsayılan olarak, her çalıştırma için yeni, otomatik olarak oluşturulan bir ad atanır. İsteğe bağlı olarak özel bir ad girebilir veya açılan listeden var olan bir denemeyi seçebilirsiniz.
   Özel ağırlıklar	Eğitim varsayılan olarak seçili modelin özgün ağırlıklarını kullanarak başlar. Oluşturucu denetim noktasından özel ağırlıklarla başlamak için denetim noktası değerlerini içeren Unity Kataloğu tablosunun yolunu girin.

Sonraki adımlar

Eğitim çalıştırmanız tamamlandıktan sonra MLflow'daki ölçümleri gözden geçirebilir ve çıkarım için modelinizi dağıtabilirsiniz. Öğretici: Mozaik AI Modeli Eğitimi çalıştırması oluşturma ve dağıtma adımlarının 5 ile 7. adımlarına bakın.

Veri hazırlama, eğitim çalıştırma yapılandırması ve dağıtımında ince ayarlama adımlarını gösteren bir yönerge ince ayarı örneği için Yönerge ince ayarı: Adlandırılmış Varlık Tanıma tanıtım not defterine bakın.