묻고 답해요
130만명의 커뮤니티!! 함께 토론해봐요.
인프런 TOP Writers
-
해결됨처음하는 딥러닝과 파이토치(Pytorch) 부트캠프 [데이터과학 Part3]
실제 캐글(Kaggle) 문제 풀고, 제출해보며, 성능 개선 기법 익히기5 강의에서 질문입니다
실제 캐글(Kaggle) 문제 풀고, 제출해보며, 성능 개선 기법 익히기5 강의에서 질문입니다.해당 강의 2:50 부분부터 Evaluation 코드에 관해 설명을 해주셨는데요,with torch.no_grad() 안쪽의 코드에서는 with torch.no_grad(): model.eval() ret = None for img, fileid in data_loader: img = img.to(device) pred = model(img) ids += list(fileid) # ex) [1, 2] + [3, 4] -> [1, 2, 3, 4] if ret is None: ret = pred.cpu().numpy() else: ret = np.vstack([ret, pred.cpu().numpy()]) return ret, ids pred.cpu().numpy()와 같이detach()를 따로 사용하지 않은 걸 볼 수 있었습니다. detach()의 사용에 관해서 찾아보니, with torch.no_grad() 블록은 역전파(gradient 계산)를 비활성화 하므로,pred는 gradient 계산과 관련이 없기에, detach()를 따로 호출하지 않고 numpy 배열로 변환할 수 있다 라는 내용을 찾을 수 있었습니다. 그 전에 수업 시간에 보여주신 코드에서는 model.eval() with torch.no_grad(): for x_minibatch in x_test_batch_list: y_minibatch_pred = model(x_minibatch) print(len(y_minibatch_pred), y_minibatch_pred.shape) y_pred_list.extend(y_minibatch_pred.squeeze().detach().tolist())이와 같이with torch.no_grad() 안에서도 detach()를 사용하신 코드들을 볼 수 있었는데요,Evaluation 단계에서 detach()의 사용이 필수적인 것인지 여쭙고 싶습니다!
-
미해결모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM(Large Language Model) Part 1 - Llama 2 Fine-Tuning 해보기
에러 정보 문의드립니다.
colab무료 자원이 없어서, jupyter notebook환경에서 fine-turning을 진행하는데 CUDA Version: 12.2 에서 autotrain llm시libcusparse.so.11: cannot open shared object file: No such file or directory 에러가 발생하고 있습니다. 혹시 해결방법을 조언받을수 있을까요?
-
미해결모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM(Large Language Model) Part 1 - Llama 2 Fine-Tuning 해보기
PEFT 실습 4에서 training시작할때 out of memory가 발생합니다.
PEFT 실습 4에서 training시작할때 out of memory가 발생합니다.
-
미해결모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM(Large Language Model) Part 1 - Llama 2 Fine-Tuning 해보기
문제에 봉착했습니다!!도움 부탁드립니다.
openai.FineTuningJob.create(training_file="file-G8e3McuXFWVZnm1XSNB-----", model="gpt-3.5-turbo")위의 코드에 대해서 아래와 같이 메세지가 나오면서 실행이 안됩니다 ㅠㅜ { "name": "AttributeError", "message": "module 'openai' has no attribute 'FineTuningJob'", "stack": "--------------------------------------------------------------------------- AttributeError Traceback (most recent call last) /Users/loveyourself/dev/LLM/chatBot/worKBee/worKBee.ipynb 셀 3 line 1 ----> <a href='vscode-notebook-cell:/Users/loveyourself/dev/LLM/chatBot/worKBee/worKBee.ipynb#W3sZmlsZQ%3D%3D?line=0'>1</a> openai.FineTuningJob.create(training_file=\"file-G8e3McuXFWVZnm1XSNBtMrmA\", model=\"gpt-3.5-turbo\") AttributeError: module 'openai' has no attribute 'FineTuningJob'" } FineTuningJob 이 없다고 하는데 어떻게 해야하나요..
-
미해결모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM(Large Language Model) Part 1 - Llama 2 Fine-Tuning 해보기
Korquad 데이터셋
강의잘듣고있습니다.Korquad데이터셋을 나만의 데이터로 만드는 쉬운 방법이 있나요? 하나하나 직접 작성해야되는건지 문의드립니다. 또한 나만의 데이터는 gpt를 통해서 학습 등이 어려워서 추가데이터를 만들때 사용을 못할 것 같은데 방법이 있는지 문의드립니다
-
해결됨처음하는 딥러닝과 파이토치(Pytorch) 부트캠프 [데이터과학 Part3]
실제 캐글 문제 풀고 제출해보며 성능 개선 기법 익히기8 강의에서 질문입니다
실제 캐글 문제 풀고 제출해보며 성능 개선 기법 익히기8 강의의 3:20 부분에서 궁금한 점이 있어 질문 올립니다. 해당 코드에서는 저장된 model_efficientnet-b7_without_scheduler_adam_1e5_epoch20.pth 모델을 load할 때, model_efficientb7 = deepcopy(model) PATH = '/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/Dataset/Dogs vs Cats/' model_efficientb7.load_state_dict(torch.load(PATH + 'model_efficientnet-b7_without_scheduler_adam_1e5_epoch20.pth'))다음과 같이 model의 뼈대를 다시 구성한 후, load_state_dict 메소드를 이용하여 가중치 값을 업데이트 하였습니다. 이때, model_efficientb7 = deepcopy(model) 와 같이 그냥 model 객체가 아닌, deepcopy(model)을 사용한 특별한 이유가 있는지 궁금합니다. deepcopy를 사용할 경우, 'model_efficientb7'과 'model' 객체는 서로 독립적인 객체로 유지된다는 점은 파악할 수 있었는데요,model_efficientb7에 적용되는 변화와는 별개로 model 객체 자체를 유지하려는 의도에서 사용한 것이라고 보면 되는지 여쭙고 싶습니다!
-
미해결모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM(Large Language Model) Part 1 - Llama 2 Fine-Tuning 해보기
llama2 모델리뷰 슬라이드는 어디서 다운받을 수 있을까요?
llama2 모델리뷰 슬라이드는 어디서 다운받을 수 있을까요? 첨부파일에는 03 폴더가 없네요
-
해결됨강화학습 입문에서 Deep Q-learning까지
강의코드 110_basic_operations_for ... 코드 실행 시 문제
안녕하세요. 강사님. 강의 잘 들었습니다. 한번에 이해가 안되서 여러번 복습해야 할 것 같습니다. 다름이 아니고, 마지막 Deep Neural Network 이해를 돕기 위한 코드 자료에서 에러가 발생합니다.강의자료는 110_basic_operations_for_Function_Approximation 입니다. states_v 출력부터 에러가 나는데, 코드를 보면 앞에서 states_v를 선언하는 내용이 없습니다. 코드 내용 확인바랍니다. 감사합니다.
-
미해결모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM(Large Language Model) Part 1 - Llama 2 Fine-Tuning 해보기
Gpt3.5 FineTuning 을 보고 문의 드립니다.
안녕하세요. 강의 잘 보고 있습니다.이렇게 좋은 강의를 제공해 주셔서 감사합니다. 2가지 케이스에 대한 문의 사항이 있습니다.이런 경우에는 어떻게 해야 하는건가요?가령 예를 들어서 gpt api 를 이용해서 사내 업무에 특화된 서비스를 개발하려고 합니다.첫번째 케이스는 회사의 업무를 만드는 케이스입니다.1. 가령 인사업무, 총무업무,회계업무 등의 다양한 업무가 있다면 이런것들은 인사,총무,회계 등의 형태로 모델을 다 다르게 만들고 질문의 영역이 들어올 때 이 문제가 인사인지, 총무인지,회계인지 등으로 먼저 파악을 하고 질문에 대해서 각각 모델을 지정해서 응답을 하도록 만들어야 하는지아니면 회사전체의 모든 업무를 담을 수 있는 하나의 모델을 만들고 거기에 fine tuning 을 시켜야 하는지요.?이 경우에 회사에서 사용하는 api 의 경우는 finetuning 된 모델을 사용하도록 지정을 해도 되나요? 그러니까 제가 fine tuning 한 모델을 지정을 하면 그것만 답변을 잘하고 다른것들은 답변을 잘 못하게 되나요?두번째 케이스는 개발업무를 assist 하는 케이스를 만들고 싶은데요 1. 이런 경우에 db 테이블 정보를 fine tuning 의 형태로 학습 시키는 것이 가능한가요?가령 주요 테이블 정보를 fine tuning 시키고 query 를 만들때 fine tuning 된 테이블 정보를 이용해서 query 를 만든다거나 하는 형태가 가능할까요? 바쁘실텐데 시간내셔 답변주시면 정말 많은 도움 될듯합니다. 감사합니다. ^^
-
미해결[파이토치] 실전 인공지능으로 이어지는 딥러닝 - 기초부터 논문 구현까지
데이터 엔지니어의 역량을 기르려면 어떻게 해야할까요?
안녕하세요 강사님 ㅎㅎ사실 인공지능 쪽 열심히 공부하려고 강사님의 강의 거의 전부를 구매해서 듣고 있는 학생입니다. 요새 고민이 있어서 질문을 드립니다.. ㅎㅎ 저는 요새 최신논문 모델 구현 같은 경우 턱턱 막히는 부분도 많아서.. 그부분에서 실력의 한계를 많이 느끼는데요..실력을 기르기 위해서 그저 막연하게 캐글 competition expert가 되면 되지 않을까? 생각해서 일단 달성해보자 생각하면서 캐글팁이나 노하우 이런거 공부하고 EDA 스크립트나 common.py 같은 걸 만들며 최근 도전하는 중입니다. 혹시 강사님은 데이터엔지니어의 역량을 기르기 위한 로드맵이나 루틴이 있으신지, 만약 있으시다면 어떤 것들이 있는지 살짝 공유가능하실까요? 감사합니다.
-
미해결모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM(Large Language Model) Part 1 - Llama 2 Fine-Tuning 해보기
Fine-Tuning 한 Model 을 다시 Fine-tuning 할 수 있나요?
학습 중에 궁금한 점이 생겨 질문 드립니다.fine-tuning 한 이후에 추가로 학습 시키고 싶은 dataset이 생겼을 경우,이전 학습된 peft model 을 이어서 fine tuning 을 진행 할 수 있을까요?
-
해결됨처음하는 딥러닝과 파이토치(Pytorch) 부트캠프 [데이터과학 Part3]
실제 캐글(Kaggle) 문제 풀고, 제출해보며, 성능 개선 기법 익히기2 강의에서 질문입니다
실제 캐글(Kaggle) 문제 풀고, 제출해보며, 성능 개선 기법 익히기2 강의 17:30 부분에서 질문이 있습니다. 이번 강의에서는 transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])와 같이 이미지 데이터에 Normalization을 적용하였는데요, from transformers import ViTFeatureExtractor feature_extractor = ViTFeatureExtractor.from_pretrained('google/vit-base-patch32-224-in21k') feature_extractor다음 코드와 같이 vit-base-patch32-224-in21k 모델에서 적용된 image_mean과 image_std를 확인해 보니,"image_mean": [ 0.5, 0.5, 0.5 ], "image_std": [ 0.5, 0.5, 0.5 ] 와 같이 결과가 나왔습니다. 그렇다면, 학습 데이터에 Normalization을 적용할 때에도 [ 0.5, 0.5, 0.5 ], [ 0.5, 0.5, 0.5 ] 값을 적용해야 하는 것이 아닌지 여쭙고 싶습니다. 감사합니다!
-
미해결모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM(Large Language Model) Part 1 - Llama 2 Fine-Tuning 해보기
학습 중 궁금한 부분 문의합니다
안녕하세요 라마2에 한국어 데이터셋만 학습해도 한국어 질문 답을 하는 것을 보고 궁금해서요 한국어 데이터 셋만 학습을 해도 라마2에서 한국어를 이해하고 대답하는 건지요 그리고 예제에서 질문을 한 후 받는 대답이 너무 짧게 나오는데요 이부분은 데이터셋의 답 부분이 짧아서 그런 가요 gpt는 엄청 길게 답을 하는데 이부분이 궁금하네요
-
미해결모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM(Large Language Model) Part 1 - Llama 2 Fine-Tuning 해보기
강의 노트가 없습니다.
강의 수강하고 있는데 동영상 강의만 있고강의 노트를 받는 곳이 없습니다.
-
해결됨처음하는 딥러닝과 파이토치(Pytorch) 부트캠프 [데이터과학 Part3]
RNN과 LSTM 구현해보기2(MNIST 데이터셋) 강의에서 질문입니다
RNN과 LSTM 구현해보기2(MNIST 데이터셋) 강의의 15:04 부분에서 질문입니다. 강의에서는 다음과 같이 학습 과정에서 반복문을 작성했습니다. # |x_minibatch| = (128, 1, 28, 28) # |y_minibatch| = (128) for x_minibatch, y_minibatch in train_batches: x_minibatch = x_minibatch.reshape(-1, sequence_length, feature_size) y_minibatch_pred = model(x_minibatch) loss = loss_func(y_minibatch_pred, y_minibatch) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() train_losses.append(loss.item()) 이때, 아래와 같이 loss_func를 적용하는 부분에서 궁금한 점이 있는데요,loss = loss_func(y_minibatch_pred, y_minibatch)y_minibatch_pred 는 model에 x_minibatch 를 넣어서 값을 예측한 것으로, 그 shape이 (128, 10) 과 같이 2차원으로 나온다고 이해하였습니다.반면, y_miinibatch 는 (128) 과 같이 1차원으로 나오는 것을 확인했습니다. 이렇게 loss_func 안에 넣는 두 텐서의 다른 것으로 보이는데, y_minibatch의 shape을 변형해 줘야 하는 것은 아닌지 여쭙고 싶습니다..!
-
해결됨모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM(Large Language Model) Part 1 - Llama 2 Fine-Tuning 해보기
패키지 버전 궁금합니다
안녕하세요!혹시 본 강의에서 사용하신 모든 라이브러리 버전을 알 수 있는 방법이 있을까요?개인적으로 도커를 통해서 학습을 진행중인데, 버전에 따라 발생하는 에러가 있는거 같아서 문의드립니다. 감사합니다.
-
해결됨모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM(Large Language Model) Part 1 - Llama 2 Fine-Tuning 해보기
[질문] Llama2 Autotrain 작동 시
ERROR train has failed due to an exception: TypeError: LlamaForCausalLM.__init__() got an unexpected keyword argument 'use_flash_attention_2'안녕하세요, Autotrain library를 활용하여 fine-tuning 중 아래와 같은 에러가 발생하였는데요. 혹시 어떻게 해결할 수 있을지 궁금합니다. 제 환경에 필요한 정보가 필요하시다면 언제든지 말씀드리겠습니다.감사드립니다.
-
미해결[파이토치] 실전 인공지능으로 이어지는 딥러닝 - 기초부터 논문 구현까지
역전파 내용 중 미분 관련 질문 드립니다
안녕하세요, 섹션2의 역전파 수업을 듣다가 궁금한 점이 생겨서 질문 드립니다. 5분 30초에서 L을 zi에 대해서 미분하면 n분의 1이 된다고 하셨는데 그 이유가 i번째 엘리멘트만 고려해서 미분이 되기 때문인가요? 즉, 1/n*zi라서 미분값이 1/n인건지 궁금합니다!
-
미해결모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM(Large Language Model) Part 1 - Llama 2 Fine-Tuning 해보기
강의 자료는 어디서 다운받나요?
강의 자료는 어디서 다운받나요?
-
미해결모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM(Large Language Model) Part 1 - Llama 2 Fine-Tuning 해보기
강의자료 다운로드 가능한가요?
강의자료나 실습코드를 찾을 수가 없는데요. 자료 제공이 원래 안 되는지 궁금합니다.