Yapılandırılmamış verinizle açık kaynak modelleri dakikalar içinde kolayca eğitin
Fine tuning adımları
Eğitilecek modeli seçin
LLaMA veya Mistral gibi açık kaynak dil modellerinden birini ince ayar için seçin. Bu seçim, modelinizin temel yeteneklerini ve eğitimin etkisini belirler.
Verinizi yükleyin veya içe aktarın
Eğitim için kullanacağınız veriyi yerel dosyanızdan yükleyebilir ya da Hugging Face üzerinden doğrudan içe aktarabilirsiniz. Verinizin hedef görevinizle uyumlu ve kaliteli olması sonuçları doğrudan etkiler.
Verinizi yapay zeka yardımıyla normalize edin
Priene AI’ın ön işleme altyapısı ile veriniz otomatik olarak temizlenir, formatlanır ve uygun parçalara ayrılır. Bu sayede modelinizle uyumlu, tutarlı bir eğitim verisi elde edilir.
Eğitim parametrelerini yapılandırın
Model yapılandırması, eğitim döngüsü (epoch), değerlendirme metrikleri gibi ayarları tanımlayın. Priene üzerinden kod yazmadan 100’den fazla parametreyi esnek şekilde kontrol edebilirsiniz.
Eğitimde kullanılacak GPU'yu seçin
Nvidia H100 veya L40 gibi yüksek performanslı GPU’lar arasından eğitim hızı ve bütçenize uygun olanı seçin. Priene sizin yerinize tüm ortamı otomatik olarak kurar ve optimize eder.
Dışa aktarımı tamamlayın
Model çıktısını nasıl alacağınızı belirleyin; formatı ve entegrasyon noktalarını seçin. İşlem tamamlandığında, ince ayar yapılmış modeliniz kullanım için hazır hale gelir.
Neden Priene fine tuning?
Priene, teknik altyapı fark etmeksizin herkesin model eğitimi yapabilmesini sağlayacak şekilde tasarlanmıştır. Tamamen görsel bir arayüz sunan platform sayesinde verilerinizi yükleyebilir, eğitim parametrelerini yapılandırabilir ve sadece birkaç tıklamayla model eğitimi başlatabilirsiniz. Hiçbir kod yazmanıza gerek kalmadan chatbot, özetleyici veya alanınıza özel modeller geliştirebilirsiniz. Deneyimli kullanıcılar için 100’den fazla parametreyi özelleştirme imkânı sunulurken, yeni başlayanlar akıllı varsayılan ayarlar ve yönlendirmeler sayesinde kolaylıkla süreci tamamlayabilir.
