GitHub repo xịn · Vui Coding chọn
higgsfield-ai/higgsfield
Higgsfield là framework mã nguồn mở giúp quản lý và huấn luyện các mô hình học máy khổng lồ với hàng tỷ đến trillion tham số trên nhiều node GPU. Nó hỗ trợ sharding hiệu quả, tích hợp dễ dàng và tối ưu hoá quá trình huấn luyện lớn.
Tóm tắt nhanh
Repo này làm được gì?
Higgsfield là framework mã nguồn mở giúp quản lý và huấn luyện các mô hình học máy khổng lồ với hàng tỷ đến trillion tham số trên nhiều node GPU. Nó hỗ trợ sharding hiệu quả, tích hợp dễ dàng và tối ưu hoá quá trình huấn luyện lớn.
Mô tả từ GitHub
Fault-tolerant, highly scalable GPU orchestration, and a machine learning framework designed for training models with billions to trillions of parameters
Bắt đầu với repo
Cài đặt và sử dụng
Hướng dẫn cài đặt
1. Cài đặt Higgsfield bằng lệnh:
$ pip install higgsfield==0.0.3Hướng dẫn sử dụng
1. Định nghĩa hàm huấn luyện bằng cách sử dụng decorator @experiment. 2. Sử dụng mô hình Llama70b và dữ liệu từ get_alpaca_data. 3. Thực hiện các bước tối ưu và cập nhật mô hình trong vòng lặp. 4. Push mô hình đã huấn luyện lên hub bằng phương thức model.push_to_hub('tên-mô-hình').
