Yapay zeka modellerini kendi verilerinizle nasıl eğiteceğinizi, fine-tuning sürecini ve altyapı gereksinimlerini adım adım anlatan teknik rehber.
Neden Kendi Modelinizi Eğitmelisiniz?
Genel amaçlı AI modelleri birçok görevde başarılıdır, ancak sektöre özel terminoloji, iş mantığı ve veri kalıpları söz konusu olduğunda özelleştirilmiş modeller çok daha etkili sonuçlar verir.
Fine-Tuning Nedir?
Fine-tuning, önceden eğitilmiş bir büyük dil modelini (LLM) kendi veri setinizle yeniden eğiterek sektörünüze özel hale getirme sürecidir. Sıfırdan eğitime kıyasla çok daha az veri ve hesaplama kaynağı gerektirir.
- Supervised Fine-Tuning (SFT): Etiketli soru-cevap çiftleriyle model davranışını yönlendirme
- LoRA/QLoRA: Düşük kaynak tüketimiyle verimli fine-tuning — tek bir GPU ile bile mümkün
- RLHF: İnsan geri bildirimi ile modelin yanıt kalitesini artırma
- DPO: Direct Preference Optimization — RLHF'ye basit alternatif
Veri Hazırlığı
Veri Toplama: Müşteri destek kayıtları, teknik dokümanlar, e-postalar ve sektörel belgeler toplanır.
Veri Temizleme: Gürültülü veri, duplikasyonlar ve kişisel bilgiler temizlenir.
Veri Formatı: Instruction-Response çiftleri veya konuşma formatında düzenlenir.
Veri Miktarı: LoRA ile 500-5.000 örnek yeterli; tam fine-tuning için 10.000+ örnek önerilir.
Altyapı Gereksinimleri
- GPU: 7B model için minimum 1x A100 40GB, 70B model için 4x A100 80GB
- RAM: Model boyutunun 2-3 katı sistem belleği
- Depolama: Eğitim verileri + checkpoint'ler için NVMe SSD (minimum 1TB)
- Yazılım: Hugging Face Transformers, Axolotl, LLaMA-Factory
Değerlendirme ve Test
Eğitilmiş modelin performansını benchmark veri setleri, A/B testleri ve insan değerlendirmesiyle ölçün. Perplexity, BLEU, ROUGE gibi metrikler yanında sektöre özel değerlendirme kriterleri belirleyin.
CloudRUX ile Model Eğitimi
Model eğitimi projeniz için GPU ihtiyacını mühendislerimizle birlikte boyutlandırın. GPU hizmetimizin ayrıntıları hizmet açıldığında duyurulacak.