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基盤モデル ファインチューニング UI を使用してトレーニング 実行を作成する

備考

プレビュー

この機能は、us-east-1 と us-west-2でパブリック プレビュー段階です。

この記事では、基盤モデル ファインチューニング (現在は Mosaic AI Model トレーニングの一部) UI を使用してトレーニング 実行を作成および構成する方法について説明します。 API を使用して実行を作成することもできます。 手順については、 基盤モデル ファインチューニング APIを使用したトレーニング 実行の作成を参照してください。

必要条件​

「要件」を参照してください。

UI を使用してトレーニング実行を作成する​

UIを使用してトレーニング実行を作成するには、次のステップに従います。

  1. 左のサイドバーで エクスペリメント をクリックします。

  2. 基盤モデル ファインチューニング カードで、[ Create Mosaic AI Model エクスペリメント ] をクリックします。

    基盤モデルエクスペリメントフォーム

  3. 基盤モデル ファインチューニング フォームが開きます。アスタリスクが付いている項目は必須です。選択を行い、[ トレーニングの開始] をクリックします。

    タイプ ：実行するタスクを選択します。

    タスク説明
    指示を微調整特定のタスクに合わせてモデルを最適化するために、即応型のインプットを使って基盤モデルのトレーニングを続けてください。
    継続的な事前学習基礎モデルのトレーニングを継続して、ドメイン固有の知識を付与します。
    チャット完了Q&Aや会話アプリケーションに最適化するために、チャットログを使って基盤モデルのトレーニングを続けてください。

    Select 基盤モデル : チューニングまたはトレーニングするモデルを選択します。 サポートされているモデルの一覧については、「 サポートされているモデル」を参照してください。

    トレーニング データ : [参照 ] をクリックして Unity Catalog のテーブルを選択するか、Hugging Face データセットの完全な URL を入力します。 データ サイズの推奨事項については、「 モデル トレーニングの推奨データ サイズ」を参照してください。

    Unity Catalogでテーブルを選択する場合は、テーブルの読み取りに使用するコンピュートも選択する必要があります。

    ロケーションに登録 ：ドロップダウンメニューからUnity Catalogのカタログとスキーマを選択します。トレーニング済みのモデルは、この場所に保存されます。

    モデル名 ：モデルは、指定したカタログとスキーマにこの名前で保存されます。このフィールドにはデフォルトの名前が表示されますが、必要に応じて変更できます。

    高度なオプション ：さらにカスタマイズするために、評価、ハイパーパラメーターチューニング、または既存の独自モデルからのトレーニングのためのオプション設定を構成することができます。

    設定説明
    トレーニング期間エポック（例えば10epなど）またはトークン（1000000tokなど）で指定されるトレーニング実行の期間。デフォルトは1epです。
    学習率モデルトレーニングの学習率です。デフォルトは5e-7です。オプティマイザーはデカップリングされたLionWで、ベータは0.99と0.95で、加重の減衰はありません。学習率スケジューラは、ウォームアップが合計トレーニング期間の2%、最終学習率乗数が0のLinearWithWarmupScheduleです。
    コンテキストの長さデータサンプルのシーケンスの最大長です。この設定より長いデータは切り捨てられます。デフォルトは、選択したモデルによって異なります。
    評価データ[ 参照 ]をクリックしてUnity Catalogのテーブルを選択するか、Hugging Faceデータセットの完全なURLを入力します。このフィールドを空白のままにすると、評価は実行されません。
    モデルの評価プロンプトモデルの評価に使用するオプションのプロンプトを入力します。
    エクスペリメント名デフォルトでは、実行ごとに新しい自動生成された名前が割り当てられます。必要に応じて、カスタム名を入力するか、ドロップダウンリストから既存のエクスペリメントを選択することもできます。
    カスタム加重デフォルトでは、選択したモデルの元の加重を使用してトレーニングが開始されます。Composerのチェックポイントからカスタム加重を開始するには、チェックポイント値を含むUnity Catalogテーブルへのパスを入力します。

次のステップ​

トレーニング 実行が完了したら、 MLflow でメトリクスを確認し、推論のためにモデルをデプロイできます。 チュートリアル: 基盤モデル ファインチューニング 実行を作成してデプロイするの手順 5 から 7 を参照してください。

データの準備、微調整トレーニング実行設定、およびデプロイメントを説明する指示を微調整の例については、指示を微調整：エンティティを識別できる名前デモノートブックを参照してください。

に最終更新