
使用场景
研究人员使用llama3-s模型来理解不同口音的语音指令。
开发者利用llama3-s进行多模态数据的训练和模型微调。
教育机构将llama3-s作为教学案例,教授学生如何训练和使用语言模型。
产品特色
使用合成声音数据生成器理解女性和澳大利亚口音。
目前只能处理单声指令数据。
通过HF Trainer和Torchtune进行训练。
提供完全微调的模型和初始化模型。
支持多GPU训练(1-8GPUs)。
提供Google Colab笔记本快速开始。
合成生成指南详细说明了合成生成的详细信息。
使用教程
克隆GitHub仓库以获取llama3-s项目代码。
按照文档组织输入/输出目录,并设置文件夹结构。
安装HF Trainer或Torchtune的依赖项,并根据需要配置环境。
使用Huggingface登录并配置训练参数。
运行训练脚本,开始模型的训练过程。
监控训练进度和性能,根据需要调整超参数。
使用Google Colab笔记本快速开始实验和原型制作。
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