DataTunerX¶
DataTunerX(DTX) 设计为与分布式计算框架集成的云原生解决方案。利用可扩展的 GPU 资源,它是一个专为高效微调 LLMs 而构建的平台,重点放在实用性上。其核心优势在于促进批量微调任务,使用户能够在单个 实验 中同时进行多个任务。 DTX 包含了数据集管理、超参数控制、微调工作流、模型管理、模型评估、模型比较推断和模块化插件系统等基本功能。
技术栈 :
DTX 基于云原生原则构建,采用包含不同 自定义资源定义(CRDs) 和 控制器 逻辑的各种运算符。主要使用 Go 进行开发,实现利用operator-sdk工具包。在Kubernetes(K8s)环境中运行, DTX 依赖于 CRD 开发和管理的运算符模式。此外, DTX 与kuberay集成,以利用分布式执行和推断能力。
状态 :
v0.1.0 - 早期开发阶段。有关最近更新的详细信息,请参阅CHANGELOG。
快速演示和更多文档 :
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演示
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文档(即将推出)
屏幕截图 :
DTX 能做什么? 💪¶
DTX 为用户提供了一套功能强大的功能,旨在高效微调大型语言模型。了解使 DTX 成为一个多功能平台的功能:
数据集管理 🗄️¶
通过支持 S3 协议( http 即将推出)和本地数据集上传,轻松管理数据集。数据集以测试、验证和训练等拆分方式组织。此外,特征映射增强了微调作业的灵活性。
微调实验 🧪¶
通过创建多个微调作业进行微调实验。每个作业可以使用不同的 llms、数据集和超参数。通过实验的评估单元对微调模型进行统一评估,以识别微调结果。
作业洞察 📊¶
深入了解实验中每个微调作业。探索作业详细信息、日志和度量可视化,包括学习率趋势、训练损失等。
模型存储库 🗃️¶
将 LLMs 存储在模型存储库中,便于有效管理和部署推断服务。
超参数组管理 🧰¶
利用丰富的参数配置系统,支持多样化的参数和基于模板的区分。
推断服务 🚀¶
部署多个模型的推断服务,便于直观比较和选择表现最佳的模型。
插件系统 🧩¶
利用数据集和评估单元的插件系统,使用户能够集成专门的数据集和评估方法,以满足其独特需求。
更多即将推出 🤹♀️¶
DTX 提供了一套全面的工具,确保您在微调任务过程中能够灵活和高效地使用功能。探索每个功能,根据您的特定需求定制微调任务。
为什么选择 DTX? 🤔¶
DTX 是微调大型语言模型的首选选择,提供独特的优势,解决自然语言处理中的关键挑战:
优化资源利用 🚀¶
高效 GPU 集成: 与分布式计算框架无缝集成,确保在资源受限环境中充分利用可扩展的 GPU 资源。
流畅批量微调 🔄¶
并发任务执行: 擅长批量微调,能够同时执行多个任务,增强工作流效率和整体生产力。
丰富的功能集满足各种需求 🧰¶
多样能力: 从数据集管理到模型管理, DTX 提供了一套全面的功能集,满足多样化的微调需求。
简化实验降低门槛 🧪¶
用户友好的实验: 让用户轻松进行拥有不同模型、数据集和超参数的微调实验。这降低了对具有不同技能水平的用户的入门门槛。
总之, DTX 在资源优化、数据管理、工作流效率和可访问性等方面有针对性地解决了挑战,使其成为高效自然语言处理任务的理想解决方案。
参考资料 🙌¶
- GitHub 上的 DataTunerX 存储库
- Ray 项目:一个开源的分布式计算框架,可以轻松扩展和并行化应用程序。
- KubeRay:Ray 与 Kubernetes 的集成,实现在 Kubernetes 集群上高效的分布式计算。
- Operator SDK:用于构建 Kubernetes 运算符的工具包,这些运算符是自动化管理 Kubernetes 集群中自定义资源的应用程序。
- LLaMA-Factory:一个易于使用的 llm 微调框架。
欢迎探索这些项目,深入了解可能影响或启发本项目的技术和概念。