Artykuły dla tych, którzy
wdrażają stack
Materiały o React, Node.js, TypeScript i AI. Przetłumaczony tekst jest pokazany, gdy istnieje. Jeśli nie, widać tekst angielski i dopisek o tym.
Tag: LoRA
Szkolenie agentów AI przedsiębiorstw: wybór między SFT, DPO, GRPO a RAG
Szkolenie agentów AI w przedsiębiorstwach: kiedy stosować SFT, DPO, GRPO, LoRA lub zwykły RAG oraz jak dostarczyć wynik w postaci utrwalonej, sprawdzonej i odwracalnej wersji.
50 min czytaniaTo, co odkrywa agent do porównywania modeli: zmiany stylu przyćmiewają drobne modyfikacje.
Agent do różnicowania modeli przeprowadził audyt drobnej optymalizacji LoRA w dziedzinie finansów: 82% prób wykryło zmianę długości i struktury, podczas gdy zamierzona zmiana w sposobie rozumowania pozostała niewidoczna.
15 min czytaniaLoRA i QLoRA wyjaśnione: drobna optymalizacja modelu 7B bez 100 GB pamięci VRAM
Dlaczego pełne dopasowanie wymaga od 80 do 100 GB pamięci, jak adaptery niskorankowe zmniejszają wagę trenowalną do 1,6%, jak wybrać rangę i warstwy docelowe oraz co dodaje QLoRA.
5 min czytaniaOsiem koncepcji algebry liniowej leżących u podstaw embeddingów, LoRA i PCA
Wektory, macierze, wektory własne, podobieństwo kosinowe, normy, SVD i ranga wyjaśnione za pomocą prostych przykładów cen nieruchomości oraz technik sztucznej inteligencji, które od nich zależą.
7 min czytaniaJak QLoRA dopasowuje duże modele na małych kartach graficznych: podstawy 4-bitu
Zrozum QLoRA od podstaw: dlaczego pełne dopasowywanie modelu jest kosztowne, jak łączą się adaptery LoRA z kwantyzacją 4-bitową oraz kiedy ten podejście nadaje się do twojego projektu.
8 min czytaniaCzy większy LoRA jest tego warte? Oceniaj dokładność w porównaniu z kosztem, a nie tylko jakość.
Mały zestaw, który traktuje receptury LoRA jako dane i podaje dokładność, czas treningu, opóźnienie oraz zużycie pamięci, dzięki czemu wybór rankingu i liczby iteracji opiera się na liczbach.
5 min czytaniaDwie zadania z użyciem LLM na jednej karcie GPU: vLLM LoRA, agenci oraz dopasowywanie w Azure ML
Umożliwia obsługę ruchu agentów interaktywnych i zbiorczych z jednej karty, dzięki czemu możliwe jest śledzenie wydajności za pomocą LoRA, analiz w ClickHouse, plików typu Blob oraz procesu szkolenia Unsloth w MLflow.
8 min czytaniaDostarczanie LoRA do drobnej optymalizacji lokalnie: weryfikacja, łączenie i unikanie ukrytych błędów
Udowodnij, że adapter LoRA rzeczywiście poprawił mały model, połącz go i udostępnij za lokalną API kompatybilną z OpenAI, a także wykryj błędy powodujące dostarczanie pewnych, błędnych wyników.
12 min czytania
O tych artykułach
Wycena w 24 h
Potrzebujesz tego stacka w warstwie operatorskiej? Wyślij brief — wycena w 24 h.