原贴链接

人们常常忽视本地模型训练的好处。这里有一个故事，展示了如何通过本地资源和坚持不懈获得意外成功，这是云服务难以复制的。初始训练：我用杂乱、多样的人类书写数据进行全面微调。云成本约200美元。结果：糟糕，模型输出垃圾，表现比基础模型还差。后续尝试：我用全新的数据集进行深度QLoRA（R=512）训练，基于前一次的糟糕结果。云成本约100美元。大多数人会在此放弃，为何继续投入？99.9%是数据/模型/方法的问题。结果：更糟。如果用云服务，我早就放弃了。浪费钱，直接扔掉！关键决策：尽管怀疑，我还是决定再进行一次微调。我知道数据没问题，只需解锁模型潜力。这次云成本？10美元。结果：用QLoRA（R=128），我创造了Impish_LLAMA_3B——最佳小型角色扮演模型之一。总训练tokens约2500万。教训：在云环境中，我早就放弃了，那会是“99%的正确选择”。但本地训练让我继续尝试，最终意外成功。结论：云训练可扩展且简单，但有时本地训练是唯一出路，尤其在AI训练仍像黑魔法而非科学时。Impish_LLAMA_3B若在云上训练，永远不会诞生。

讨论总结

帖子讲述了作者通过本地训练成功开发出Impish_LLAMA_3B模型的故事，突出了本地训练在成本和心理压力方面的优势。评论者们从多个角度对此进行了深入讨论，包括心理因素对实验的影响、技术细节的探讨、成本分析的对比，以及在不同环境下训练策略的优劣。整体氛围积极，参与者们分享了各自的见解和经验，展示了本地训练和云训练各自的利弊。

主要观点

  1. 👍 本地训练降低心理压力
    • 支持理由：无需担心每小时计费，更自由地尝试和冒险。
    • 反对声音：硬件投资和电力消耗也是隐性成本。
  2. 🔥 数据质量和任务类型对训练效果至关重要
    • 正方观点：优质数据和合适任务能显著提升模型性能。
    • 反方观点：数据质量和任务选择本身具有挑战性。
  3. 💡 本地训练适合初期实验和验证
    • 支持理由：低成本高灵活度，适合探索性实验。
    • 反对声音：大规模训练仍需依赖云资源。
  4. 📊 云训练在成本效益和效率上有优势
    • 支持理由：大规模项目和长期运行成本更低。
    • 反对声音：初期实验成本高，限制创新。
  5. 🛠 技术进步提升本地训练效率
    • 支持理由：新技术的应用降低了硬件和电力消耗。
    • 反对声音：技术更新快，硬件易过时。

金句与有趣评论

  1. “😂 当你知道每小时都要支付X美元时，心理因素会起很大作用。” —— Sicarius_The_First
    • 亮点：形象说明云训练的心理压力。
  2. “🤔 在你知道每小时都在付费的情况下，你肯定会减少风险，从而减少整体创新。” —— Sicarius_The_First
    • 亮点：揭示成本压力对创新的影响。
  3. “👀 如果我已经购买了硬件设备，那么进行实验的成本几乎可以忽略不计。” —— AnomalyNexus
    • 亮点：简洁概括本地训练的成本优势。

情感分析

整体情感倾向积极，参与者对本地训练的优势表示认可，但也认识到云训练在特定情境下的必要性。主要分歧点在于成本控制、心理压力和实验自由度等方面。讨论中既有对本地训练的赞扬，也有对云训练成本效益的肯定，显示出对不同训练方式的理性思考。

趋势与预测

  • 新兴话题：本地训练在初期实验和验证中的重要性，以及技术进步对训练效率的提升。
  • 潜在影响：可能会推动更多开发者考虑本地训练作为初期实验的首选，同时促使云服务提供商优化成本结构，以吸引更多用户。

详细内容：

《论本地训练与云训练的权衡：从 Impish_LLAMA_3B 的故事说起》

在 Reddit 上，一则关于“本地训练（on-premise）”与“云训练”的讨论引起了广泛关注。原帖讲述了作者在模型训练过程中的经历，通过多次尝试，最终在本地训练中获得了意想不到的成功，创造出了优秀的 Impish_LLAMA_3B 模型。该帖获得了众多点赞和评论。

讨论的焦点主要集中在本地训练和云训练的优劣。有人指出，在云训练中，由于按小时计费的心理因素，会让人在潜意识里减少冒险，从而可能限制创新。比如，有用户分享道：“我因为云训练每小时的费用，而自己搭建了训练设备，感觉轻松多了。”

也有人认为，本地训练虽然初始硬件投入较大，但长期来看可能更具性价比。例如作者表示自己购买了 3 个 A5000 显卡，共花费 3000 美元，如果进行多次微调，几个月就能回本。

在技术细节方面，大家对 R 值的设置、训练数据集大小等问题进行了深入探讨。有人提问 R 值的含义以及 25M tokens 代表的意义，作者进行了解答。

不过，也有声音认为不能忽略本地训练的硬件成本、电力成本以及搭建时间。还有人提出应该更谨慎地分配资源，采取更平衡的策略。

总之，本地训练和云训练各有优劣，关键在于根据具体需求和情况做出选择。云训练方便快捷但成本较高，可能限制实验；本地训练虽初始投入大，但能让人更自由地探索，从而可能创造出意想不到的成果。但无论哪种方式，合理规划资源和策略都是至关重要的。