🌟 SmolLM2: второе поколение компактных LLM от HuggingFace.

Hugging Face представила SmolLM2, новую серию SLM, оптимизированных для работы на устройствах c ограниченными ресурсами и предназначенных для выполнения задач генерации и обобщения текста на английском языке и вызова функций.

Модели SmolLM2 были обучены на миксе из наборов данных FineWeb-Edu, DCLM и Stack. Тестирование после обучения показало превосходство старшей модели SmolLM2-1.7B над Meta Llama 3.2 1B и Qwen2.5-1.5B.

Модели доступны в трёх конфигурациях: 135М, 360М и 1.7B параметров, каждая модель имеет свою Instruct-версию, а 1.7B и 360М еще и официальные квантованные версии GGUF:

⏩SmolLM2-1.7B🟢SmolLM2-1.7B-Instruct🟢Instruct GGUF

⏩SmolLM2-360M🟠SmolLM2-360M-Instruct 🟠Instruct GGUF

⏩SmolLM2-135M 🟠SmolLM2-135M-Instruct 🟠Instruct GGUF от комьюнити


▶️Пример запуска модели SmolLM2-1.7B в полной точности на Transformers :

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
checkpoint = "HuggingFaceTB/SmolLM2-1.7B"
device = "cuda" # for GPU usage or "cpu" for CPU usage
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(checkpoint)

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(checkpoint).to(device)
inputs = tokenizer.encode("Gravity is", return_tensors="pt").to(device)
outputs = model.generate(inputs)
print(tokenizer.decode(outputs[0]))

📌Лицензирование: Apache 2.0 License.


🟡Коллекция моделей на HF
🟡Demo SmolLM2 1.7B


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #SLM #Huggingface #SmolLM2

📌Туториал по файнтюну Qwen2-VL-7B с использованием экосистемы Hugging Face.

Статья на HF из цикла Open-Source AI Cookbook c подробным пошаговым описанием и примерами кода процесса тонкой настройки VLM Qwen2-VL-7B в области ответов на вопросы по изображениям с использованием библиотеки Transformer Reinforcement Learning (TRL). В качестве целевого датасета используется ChartQA, который содержит диаграммы разных типов в паре с вопросами и ответами.

Для обучения модели демонстрируется методы Supervised Fine-Tuning (SFT) с использованием библиотеки TRL, QLoRA, которая квантует веса LoRA, обеспечивая более низкие требования к памяти и повышенную эффективность обучения.

Отдельным разделом выделен процесс подготовки данных к обучению с помощью функции collate_fn, которая выполняет корректное извлечение и пакетную обработку данных и их форматирование для модели. Обучение модели осуществляется с помощью класса SFTTrainer.

В результате модель научилась отвечать на вопросы в соответствии с используемым датасетом. Оценить готовый файнтюн можно в демо на HF Space.

Дополнительно, в качестве альтернативы тонкой настройке, рассматривается использование промтинга с добавлением системного сообщения для контекстуализации ввода для модели, чтобы улучшить точность ее ответов.

▶️ Блокнот на Google Collab для практических экспериментов. Для его запуска понадобится платный тариф с GPU А100.


▶️Структура туториала по разделам:

🟢Установка среды

🟢Загрузка датасета

🟢Загрузка модели и проверка производительности

🟢Файнтюн модели с помощью TRL

🟠Загрузка квантованной модели для обучения
🟠Настройка QLoRA и SFTConfig
🟠Обучение модели

🟢Тестирование готовой модели

🟢Сравнение обученной модели с базовой + промптинг

🟢Дополнительные ресурсы для более глубокого изучения VLM


🔜 Статья на HuggingFace


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #VLM #HuggingFace #Tutorial