implementing-llms-litgpt

Skill do implementacji i trenowania dużych modeli językowych (LLM) przy użyciu LitGPT od Lightning AI. Otrzymujesz dostęp do ponad 20 wstępnie wytrenowanych architektur – Llama, Gemma, Phi, Qwen, Mistral – z czystym, czytelnym kodem bez warstw abstrakcji. Idealny, gdy potrzebujesz zrozumieć budowę modeli, przeprowadzić fine-tuning na własnych danych lub wdrożyć model do produkcji z technikami LoRA/QLoRA. Kod w pojedynczych plikach, łatwy do nauki i modyfikacji.

1. Zainstaluj LitGPT za pomocą pip install 'litgpt[extra]' – to przygotuje wszystkie wymagane zależności (torch, transformers).

2. Pobierz wybrany model pretrenowany, na przykład Phi-2 poleceniem litgpt download microsoft/phi-2 lub Llama 3 8B poleceniem litgpt download meta-llama/Meta-Llama-3-8B. Modele zapisują się w katalogu checkpoints/.

3. Załaduj model w kodzie Pythona: from litgpt import LLM, następnie llm = LLM.load("microsoft/phi-2") – zastąp ścieżką do pobranego modelu.

4. Generuj tekst za pomocą metody generate() – podaj prompt, ustaw max_new_tokens (liczba tokenów do wygenerowania) i temperature (kontrola losowości odpowiedzi).

5. Aby dostosować model do swoich danych, przygotuj dataset w formacie Alpaca (instrukcja, input, output jako JSON) lub innym obsługiwanym formacie, a następnie uruchom fine-tuning za pomocą dostępnych skryptów treningowych z LitGPT.

6. Sprawdź dostępne modele poleceniem litgpt download list – zobaczysz pełną listę 20+ architektur, które możesz pobrać i użyć.