Felafax 使用教程
1. 项目介绍
Felafax 是一个开源框架,旨在为非 NVIDIA 硬件(如 TPU、AWS Trainium、AMD GPU 和 Intel GPU)运行 AI 工作负载提供便利。该项目支持持续训练和微调开源的大型语言模型(LLM),使用 XLA 运行时来提高性能。Felafax 提供了即插即用的 Jupyter 笔记本,用户可以轻松开始训练任务,并且可以轻松配置训练的所有方面,支持从单个 TPU VM 到拥有 6000 个 TPU 核心的 TPU Pod 的无缝扩展。
2. 项目快速启动
以下是 Felafax 的快速启动指南:
首先,确保你已经安装了必要的依赖:
pip install pipx
pipx install felafax-cli
然后,生成一个认证令牌并登录:
# 访问 preview.felafax.ai 并创建/登录你的账户
# 导航到 Tokens 页面并创建一个新令牌
# 使用你的令牌认证 CLI 会话
felafax-cli auth login --token <your_token>
接下来,初始化微调配置文件:
felafax-cli tune init-config
更新配置文件,设置你的超参数,例如批量大小、序列长度、学习率和 LoRA 排名等。
最后,开始微调过程:
# 列出可用的基础模型
felafax-cli tune start --help
# 选择一个模型并开始微调
felafax-cli tune start --model <your_selected_model> --config ./config.yml --hf-dataset-id <your_hf_dataset_name>
3. 应用案例和最佳实践
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案例一:使用 Felafax 在 Google Colab 的免费 TPU 资源上微调 LLaMa-3.1 模型。
- 步骤:添加你的数据集,点击“运行全部”,即可开始微调。
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案例二:在 AMD MI300x GPU 上使用 JAX 微调 llama3.1 405B 模型。
- 步骤:按照配置文件设置相应的参数,使用 JAX 的分片 API 进行性能优化。
最佳实践:
- 保持配置文件的参数与你的硬件和数据集相匹配。
- 使用 LoRA 技术来减少显存占用,同时保持模型质量。
- 监控实时日志以跟踪微调进度。
4. 典型生态项目
- JAX:Felafax 使用 JAX 作为其硬件优化的后端,以实现跨不同硬件的效率。
- HuggingFace:Felafax 支持通过 HuggingFace Hub 上传和下载微调后的模型。
- Google Colab:Felafax 可以利用 Google Colab 提供的免费 TPU 资源进行模型训练。
通过上述介绍,用户可以快速上手 Felafax 并开始自己的 AI 模型训练和微调任务。
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考