Eigenes Language Model mit Nano Chat trainieren
Nutze Nano Chat, um ein eigenes kleines Language Model von Grund auf zu trainieren. Das Tool deckt den kompletten Pipeline ab: Tokenization, Pre-Training, Fine-Tuning für Chat, Evaluation und eine Web-UI. Du kannst ein funktionierendes Modell für etwa 100 Dollar GPU-Kosten trainieren.
Originalvideo ansehen: 7 new open source AI tools you need right now…7 Schritte
1
Installiere Nano Chat
Klone das Repository und installiere Abhängigkeiten
git clone https://github.com/nanochat/nanochat.git
cd nanochat
pip install -r requirements.txtTipp: Nutze eine GPU-Umgebung wie Google Colab oder AWS
2
Bereite deine Trainingsdaten vor
Sammle und formatiere Trainingsdaten
# Beispiel Trainingsdaten-Format
{
'input': 'Erkläre Machine Learning',
'output': 'Machine Learning ist...'
}Tipp: Größere und qualitativ bessere Daten führen zu besseren Modellen
Warnung: Stelle sicher, dass deine Daten lizenzrechtlich in Ordnung sind
3
Starten Sie das Tokenization
Tokenisiere deine Trainingsdaten
python nanochat.py tokenize --input=training_data.json --output=tokens.binTipp: Dies ist der erste Schritt in der Pipeline
4
Führe Pre-Training durch
Trainiere das Modell auf den Token-Daten
python nanochat.py pretrain --tokens=tokens.bin --epochs=3 --batch_size=32Tipp: Beginne mit wenigen Epochen und erhöhe je nach Bedarf
Warnung: Pre-Training kostet GPU-Zeit - überwache die Kosten
5
Fine-Tune für Chat-Anwendung
Spezialisiere das Modell auf Chat-Aufgaben
python nanochat.py finetune --model=pretrained_model.bin --data=chat_data.json --epochs=5Tipp: Fine-Tuning ist schneller und günstiger als Pre-Training
6
Evaluiere dein Modell
Teste die Qualität deines Modells
python nanochat.py evaluate --model=finetuned_model.bin --test_data=test.jsonTipp: Nutze verschiedene Metriken zur Evaluierung
7
Starte die Web-UI
Nutze die integrierte Web-UI, um mit dem Modell zu interagieren
python nanochat.py web --model=finetuned_model.bin --port=8000Tipp: Öffne dann http://localhost:8000 in deinem Browser