Diskussion zum Artikel "Integrieren Sie Ihr eigenes LLM in EA (Teil 4): Trainieren Sie Ihr eigenes LLM mit GPU"
Sie verpassen Handelsmöglichkeiten:
- Freie Handelsapplikationen
- Über 8.000 Signale zum Kopieren
- Wirtschaftsnachrichten für die Lage an den Finanzmärkte
Registrierung
Einloggen
Sie stimmen der Website-Richtlinie und den Nutzungsbedingungen zu.
Wenn Sie kein Benutzerkonto haben, registrieren Sie sich
Neuer Artikel Integrieren Sie Ihr eigenes LLM in EA (Teil 4): Trainieren Sie Ihr eigenes LLM mit GPU :
Angesichts der rasanten Entwicklung der künstlichen Intelligenz sind Sprachmodelle (language models, LLMs) heute ein wichtiger Bestandteil der künstlichen Intelligenz, sodass wir darüber nachdenken sollten, wie wir leistungsstarke LLMs in unseren algorithmischen Handel integrieren können. Für die meisten Menschen ist es schwierig, diese leistungsstarken Modelle auf ihre Bedürfnisse abzustimmen, sie lokal einzusetzen und sie dann auf den algorithmischen Handel anzuwenden. In dieser Artikelserie werden wir Schritt für Schritt vorgehen, um dieses Ziel zu erreichen.
Im vorigen Artikel haben wir kurz erörtert, wie man Datensätze für große Sprachmodelle erstellt, und anhand eines einfachen Beispiels demonstriert, wie man ein Sprachmodell nur mit einer CPU trainiert. Wir haben das Modell jedoch nicht getestet, da es sich in Wirklichkeit nur um ein vortrainiertes Modell handelte. In diesem Artikel setzen wir unsere Diskussion über die Modellschulung fort, diesmal unter Verwendung von GPUs zur Beschleunigung des Prozesses. Es ist wichtig, darauf hinzuweisen, dass dieses Modell als Demonstrationsbeispiel noch nicht aussagekräftig genug ist, weshalb wir in diesem Artikel nicht auf die Modellprüfung eingehen werden. Die Tests werden in späteren Artikeln behandelt.
Die Einrichtung von CUDA-Beschleunigungsumgebungen haben wir bereits im zweiten Teil dieser Serie behandelt. Im Folgenden werden wir uns auf die Verwendung von AMD-Grafikkarten zur Beschleunigung von Schulungen konzentrieren, was als Ergänzung zu dem vorherigen Artikel dient. Derzeit ist die Einrichtung einer NVIDIA-Grafikkartenumgebung relativ einfach, während die Konfiguration einer Umgebung für AMD-Grafikkarten verschiedene Herausforderungen mit sich bringen kann. In diesem Artikel finden Sie Lösungen für häufige Probleme, mit denen Sie das Training für Ihr eigenes Finanzsprachmodell mit AMD-Grafikkarten reibungslos beschleunigen können. Wenn Sie NVIDIA-Grafikkarten verwenden, brauchen Sie sich keine Sorgen zu machen - die Trainingsmethoden sind dieselben. Solange Sie die CUDA Umgebung bereits eingerichtet haben, können Sie die in diesem Artikel enthaltenen Schulungsanweisungen befolgen, ohne sich mit den spezifischen Konfigurationsschritten für AMD-Karten befassen zu müssen.
Autor: Yuqiang Pan