Erstellen von feinabgestimmten KI-Modellen
Im Abschnitt „Feinabgestimmte Modelle“ können Sie aus heruntergeladenen Modellen feinabgestimmte Modelle erstellen, die dann geladen und für die Textgenerierung verwendet werden können. Es können mehrere Modelle erstellt werden, jedoch kann jeweils nur eine Textgenerierung zur Verwendung in den Speicher geladen werden. Diese Funktion ist nur auf Mac-Computern mit Apple Chip verfügbar.
Wichtig Sie müssen zunächst den Modellserver aktivieren, bevor der Abschnitt „Feinabgestimmte Modelle“ verfügbar ist. Bei einigen Modellen müssen Sie ein Hugging Face-Token in den Abschnitt „Modellserver“ einfügen, um das Modell herunterzuladen. Siehe Aktivieren des KI-Modellservers.
So erstellen Sie ein feinabgestimmtes Modell:
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Klicken Sie auf das Register KI-Dienste > Feinabgestimmte Modelle.
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Klicken Sie auf die Schaltfläche Feinabgestimmtes Modell erstellen.
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Klicken Sie im Dialogfeld „Feinabgestimmtes Modell erstellen“ auf die Schaltfläche Durchsuchen... und suchen Sie nach der JSON-Datei, die die Training-Daten enthält.
Jede Zeile in der JSON-Datei mit den Training-Daten sollte ein Beispiel für eine Benutzereingabe und die gültige Antwort auf diese Eingabe enthalten. Beispiel:
Kopieren{"mitteilungen":[{"inhalt":"System prompt","rolle":"system"},{"inhalt":"Beispiel-Benutzerdaten","rolle":"benutzer"},{"inhalt":"Beispiel-Systemausgabe nach Verarbeitung von Benutzerdaten"}]}
{"mitteilungen":[{"inhalt":"sys.123","rolle":"system"},{"inhalt":"usr.234","rolle":"benutzer"},{"inhalt":"ast.345","rolle":"assistent"}]}
{"mitteilungen":[{"inhalt":"sys.456","rolle":"system"},{"inhalt":"usr.567","rolle":"benutzer"},{"inhalt":"ast.678","rolle":"assistent"}]} -
Geben Sie im Dialogfeld „Ein feinabgestimmtes Modell erstellen“ die folgenden Informationen ein:
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Name des feinabgestimmten Modells: Der Name des Modells, das Sie für Client-Verbindungen verwenden möchten. FileMaker Server stellt dem angegebenen Namen „fm-mlx-“ voran, sodass der tatsächliche Name des feinabgestimmten Modells „fm-mlx-<angegebener_Name>“ lautet.
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Basismodell: Wählen Sie das Modell aus, das Sie feinabstimmen möchten.
Hinweis Basismodelle müssen ein Textgenerierungsmodell sein, das bereits heruntergeladen und bestätigt wurde.
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Anzahl der Iterationen: Die Anzahl der Training-Iterationen. Mehr Iterationen benötigen mehr Speicherplatz und mehr Zeit für die Verarbeitung.
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LoRA-Layer: Die Anzahl der Low-Rank-Adaptation-Layer (LoRA). Mehr Layer (Ebenen) benötigen mehr Speicherplatz und Zeit.
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Batch-Größe: Die Anzahl der Training-Beispiele, mit denen das Modell gleichzeitig trainiert werden soll. Je größer die Batch-Größe, desto mehr Speicher wird benötigt, allerdings kann die Schulung schneller abgeschlossen werden.
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Klicken Sie auf die Schaltfläche Modell erstellen.