Smol Course 使用与启动指南

Smol Course 使用与启动指南

1. 项目介绍

Smol Course 是一个实用的课程，旨在帮助用户将自己的语言模型与特定用例对齐。该课程基于 SmolLM2 系列模型，但所学的技能可以迁移到更大的模型或其他小型语言模型上。本项目是开放的、免费的，并且任何人都可以参与。通过贡献自己的代码和想法，可以共同改进这个社区驱动的课程。

2. 项目快速启动

在开始之前，请确保您已经安装了以下环境：

• Python 3.11
• PyTorch
• Transformers 库

以下是使用 uv 包管理器安装课程环境的步骤：

uv venv --python 3.11.0
uv sync

如果您更愿意使用 pip，可以按照以下步骤操作：

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

对于 Google Colab 用户，需要根据使用的硬件灵活安装依赖项：

pip install transformers trl datasets huggingface_hub

3. 应用案例和最佳实践

指令微调（Instruction Tuning）

学习监督微调、聊天模板和基本指令遵循。

偏好对齐（Preference Alignment）

探索 DPO 和 ORPO 技术来对齐模型与人类偏好。

参数高效微调（Parameter-efficient Fine-tuning）

学习 LoRA、提示微调和高效适应方法。

评估（Evaluation）

使用自动基准和创建自定义域评估。

视觉-语言模型（Vision-language Models）

调整多模态模型以用于视觉-语言任务。

合成数据集（Synthetic Datasets）

创建和验证用于训练的合成数据集。

推断（Inference）

使用模型进行高效推断。

代理（Agents）

构建您自己的代理型 AI。

4. 典型生态项目

Smol Course 鼓励用户贡献自己的代码和案例，以建立一个更加丰富和多样化的生态。以下是一些典型的生态项目：

• 领域特定模型微调：针对特定行业的模型微调案例。
• 社区共享数据集：社区成员共享的用于训练和评估的数据集。
• 模型性能比较：不同模型在不同任务上的性能比较分析。

我们欢迎所有对课程感兴趣的贡献者，共同推进这个开源项目的发展。