原贴链接

什么是最好的（我不知该怎么称呼的）程序？用于在本地微调大型语言模型的开源项目是什么？并且，使用16GB显存，训练哪种模型最优？（个人使用案例/自定义数据/或者模仿我自己（克隆我的短信风格以及从日志条目中获取的一些知识）（角色扮演）/诸如此类）

讨论总结

原帖询问在本地微调大型语言模型（LLM）的最佳项目以及16GB显存下最适合训练的模型。评论者们分享了多个可能的项目和方法，如推荐Unsloth、Axolots项目，提到huggingface的SFTtrainer，还分享了如LoRA用于资源低时微调等技术细节，整体讨论热度较低，是比较专注于技术交流的氛围。

主要观点

  1. 👍 推荐Unsloth为本地微调LLM的优秀项目。
    • 支持理由：有很多适用于Google Colab的示例。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 Axolots项目口碑不错。
    • 正方观点：查看过代码且听说很不错。
    • 反方观点：无（评论者自己未使用过）。
  3. 💡 LoRA可用于资源低时微调LLM模型。
    • 解释：在资源受限情况下，LoRA可用于微调LLM模型，但模型需为.safetensors格式，GGUF格式不适合微调（至少不适用于LoRA），从ollama下载的模型不能用LoRA微调，需用GitHub脚本提取。
  4. 🤔 推荐使用huggingface进行LLM的微调。
    • 正方观点：huggingface有SFTtrainer，可以指定PEFT方法进行微调。
    • 反方观点：无。
  5. 😎 16GB显存可训练0.5b qwen全量至2048个标记。
    • 解释：给出了在16GB显存下可进行的一种模型训练情况，并强调微调可从较小规模开始。

金句与有趣评论

  1. “😂 Everlier：Unsloth is the GOAT, they have a lot of examples for Google Colab”
    • 亮点：明确推荐Unsloth并指出其优势，即有很多Google Colab示例。
  2. “🤔 我听说Axolots很不错 - 我自己还没有使用过，但查看过代码。”
    • 亮点：虽未使用但提供了Axolots口碑不错的信息且查看过代码。
  3. “👀 我自己也在思考这个问题，最近发现当资源低时LoRA可用于微调LLM模型。”
    • 亮点：表达自己也在探索且分享了资源低时的微调方法。
  4. “💡 我会使用huggingface来微调。他们有一个SFTtrainer，并且你可以指定使用哪种PEFT方法。”
    • 亮点：推荐huggingface并阐述其微调相关功能。
  5. “😕 Actual_Succotash_820：I don’t know what you will train with that setup as training takes tons of power.”
    • 亮点：诚实地表达对16GB显存下能训练什么的困惑。

情感分析

[总体情感倾向比较积极，大家都在积极分享自己的知识和经验，没有明显的分歧点，可能是因为这是一个比较专业的技术话题，大家都专注于提供有用的信息。]

趋势与预测

  • 新兴话题：[可能会进一步讨论不同项目和方法在不同硬件资源下的具体表现和优化]
  • 潜在影响：[有助于相关技术爱好者更好地在本地微调LLM，促进LLM技术在个人用户中的应用探索]

详细内容：

标题：在本地微调 LLM 的最佳方式及 16GB 下的训练选择

最近，Reddit 上一个关于在本地微调大型语言模型（LLM）的帖子引发了广泛关注。该帖询问了在本地微调 LLM 的最佳开源项目是什么，以及在拥有 16GB 显存的情况下，最适合训练的模型是哪个。此帖获得了众多的回复和大量的讨论。

讨论焦点与观点分析： 有人提到“Unsloth 是首选，它们在 Google Colab 上有很多示例”。还有人推荐说“Axolots 不错，虽然自己还未使用，但看过代码，它们似乎使用 yaml 文件来配置训练和微调过程”，并提供了相关链接https://github.com/axolotl-ai-cloud/axolotl。有人表示自己发现当资源有限时，LoRA 可用于微调 LLM 模型，正在尝试，并介绍了一些相关的模型格式和处理方式。有人认为可以训练 0.5b qwen 模型并扩展到 2048 个令牌。也有人会选择使用 huggingface 进行微调，因其有 SFTtrainer 并且能指定使用哪种 PEFT 方法。还有人提到如果使用 letta 进行内存管理，可以在 16GB 显存下运行一些 7b 及以下的模型。

争议点主要在于不同的方法和工具在实际应用中的效果和适用性。共识在于大家都在积极探讨如何在有限的资源条件下实现有效的微调。

其中，那位正在尝试使用 LoRA 进行微调的用户所分享的见解和观点，为讨论提供了具体而深入的方向，丰富了整个讨论的内容。

总之，这次关于在本地微调 LLM 的讨论，为有相同需求的人们提供了多样的思路和参考。