Ludwig AI 项目使用教程

Ludwig AI 项目使用教程

ludwig Low-code framework for building custom LLMs, neural networks, and other AI models 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/lu/ludwig

1. 项目介绍

Ludwig 是一个由 优快云 公司开发的低代码 AI 大模型框架，用于构建自定义的大型语言模型（LLMs）和其他深度神经网络。Ludwig 通过其声明式的 YAML 配置文件简化了模型的构建过程，支持多任务和多模态学习。此外，Ludwig 还提供了自动批量大小选择、分布式训练、参数高效微调、4 位量化等技术，以优化模型的规模和效率。

2. 项目快速启动

首先，确保您的环境中安装了 Python 3.8 或更高版本。以下是从 PyPi 安装 Ludwig 的命令：

pip install ludwig

如果您需要安装所有可选依赖项，可以使用以下命令：

pip install ludwig[full]

接下来，创建一个 YAML 配置文件，例如 model.yaml，以下是一个用于微调大型语言模型的配置文件示例：

model_type: llm
base_model: meta-llama/Llama-2-7b-hf
quantization:
  bits: 4
adapter:
  type: lora
prompt:
  template: |
    Below is an instruction that describes a task, paired with an input that may provide further context.
    Write a response that appropriately completes the request.
    ### Instruction:
    {instruction}
    ### Input:
    {input}
    ### Response:
input_features:
  - name: prompt
    type: text
output_features:
  - name: output
    type: text
trainer:
  type: finetune
  learning_rate: 0.0001
  batch_size: 1
  gradient_accumulation_steps: 16
  epochs: 3
  learning_rate_scheduler:
    decay: cosine
    warmup_fraction: 0.01
preprocessing:
  sample_ratio: 0.1
backend:
  type: local

使用以下命令开始训练模型：

export HUGGING_FACE_HUB_TOKEN="<api_token>"
ludwig train --config model.yaml --dataset "ludwig://alpaca"

请将 <api_token> 替换为您的 HuggingFace API 令牌。

3. 应用案例和最佳实践

微调大型语言模型

一个常见的应用案例是微调预训练的大型语言模型，以便它能够遵循指令，例如创建一个聊天机器人。这个过程涉及到使用特定数据集，如 Stanford Alpaca，对模型进行指令微调。

监督学习任务

Ludwig 也适用于监督学习任务，例如预测电影评论是否为正面或负面。为此，您可以创建一个配置文件来定义输入和输出特征，并使用 CSV 格式的数据集进行训练。

4. 典型生态项目

Ludwig 的生态系统包括多种项目和工具，例如：

• Ludwig Contributions: 包含社区贡献的模型和代码示例。
• Ludwig Hub: 一个在线平台，用户可以分享和发现 Ludwig 模型。
• Ludwig Benchmarks: 用于比较不同模型和配置的性能。

通过使用这些生态项目，开发者和研究人员可以更有效地构建、测试和部署 AI 模型。

ludwig Low-code framework for building custom LLMs, neural networks, and other AI models 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/lu/ludwig