Тёмный
No video :(

Easily fine-tune an LLM using Replicate’s API 

fofrai
Подписаться 2,8 тыс.
Просмотров 2,5 тыс.
50% 1
ВидеоПоделитьсяСкачатьДобавить в

Fine tune models like Llama, GPT-J and Flan-T5 using the Replicate fine tuning API.
Replicate documentation:
replicate.com/...
The "image-prompts" model shown in this video:
replicate.com/...
The javascript code repo for starting a training:
github.com/fof...

Опубликовано:

 

25 апр 2023

Поделиться:

Ссылка:

Скачать:

Готовим ссылку...

Добавить в:

Мой плейлист
Посмотреть позже
Комментарии : 7   
@BenAI92
@BenAI92 13 дней назад
Thanks! Great video!
@alex-golovin
@alex-golovin Год назад
that is exactly what I have looked for days or even weeks :) OpenAI have a great fine-tuning feature, but I needed alternative as well thx
@RollingcoleW
@RollingcoleW 6 месяцев назад
Excellent video
@SantiYounger
@SantiYounger 4 месяца назад
test video thanks, you mentioned that training can take over 20 mins, does this mean that this gets expensive on replicate? Thanks
@sarpsomer
@sarpsomer Год назад
Good results.
@bucksid8
@bucksid8 6 месяцев назад
Whenever I use this code I get: Error: API request failed: Unauthorized. And yes I've checked my API key and added Token before the key. Any idea how to fix the issue?
@Berserker.69
@Berserker.69 Год назад
Hello I'm a beginner at programming can you make a video explaining how to use replicate apis to make a website. I have a really good idea but I'm stuck 😭
Далее
Fine-tune SDXL with Replicate
25:44
Fine-tune SDXL with Replicate
Просмотров 18 тыс.
Finetuning Open-Source LLMs
20:05
Finetuning Open-Source LLMs
Просмотров 30 тыс.
ОБНОВЛЕНИЕ STANDOFF 2 0.30.0 - ОБМЕН СКИНАМИ, ПРОСМОТР ДЕМОК, ПОЛНЫЙ РЕДИЗАЙН | ОБЗОР КОНЦЕПТА
13:52
ОБНОВЛЕНИЕ STANDOFF 2 0.30.0 - ОБМЕН СКИНАМИ, ПРОСМОТР ДЕМОК, ПОЛНЫЙ РЕДИЗАЙН | ОБЗОР КОНЦЕПТА
Просмотров 128 тыс.
Мелстрой про угрозы Бустеру. Это перебор?! #тренды #шортс
00:30
Мелстрой про угрозы Бустеру. Это перебор?! #тренды #шортс
Просмотров 236 тыс.
если что, снимала в наушниках 🙈 #mariaomg
00:16
если что, снимала в наушниках 🙈 #mariaomg
Просмотров 238 тыс.
【搞笑漁民真實生活】日出日落，勤勤恳恳！#fishing #shorts
00:15
【搞笑漁民真實生活】日出日落，勤勤恳恳！#fishing #shorts
Просмотров 798 тыс.
Fine-tuning Large Language Models (LLMs) | w/ Example Code
28:18
Fine-tuning Large Language Models (LLMs) | w/ Example Code
Просмотров 294 тыс.
How to scrape the web for LLM in 2024: Jina AI (Reader API), Mendable (firecrawl) and Scrapegraph-ai
20:22
How to scrape the web for LLM in 2024: Jina AI (Reader API), Mendable (firecrawl) and Scrapegraph-ai
Просмотров 161 тыс.
From Zero to App in Minutes: Building with Claude AI
23:07
From Zero to App in Minutes: Building with Claude AI
Просмотров 2,3 тыс.
All You Need To Know About Running LLMs Locally
10:30
All You Need To Know About Running LLMs Locally
Просмотров 138 тыс.
How To Create Datasets for Finetuning From Multiple Sources! Improving Finetunes With Embeddings.
17:22
How To Create Datasets for Finetuning From Multiple Sources! Improving Finetunes With Embeddings.
Просмотров 36 тыс.
Fine-tuning Llama 2 on Your Own Dataset | Train an LLM for Your Use Case with QLoRA on a Single GPU
18:28
Fine-tuning Llama 2 on Your Own Dataset | Train an LLM for Your Use Case with QLoRA on a Single GPU
Просмотров 123 тыс.
Fine-tuning LLMs with PEFT and LoRA
15:35
Fine-tuning LLMs with PEFT and LoRA
Просмотров 122 тыс.
"okay, but I want Llama 3 for my specific use case" - Here's how
24:20
"okay, but I want Llama 3 for my specific use case" - Here's how
Просмотров 180 тыс.
Boost Fine-Tuning Performance of LLM: Optimal Architecture w/ PEFT LoRA Adapter-Tuning on Your GPU
35:11
Boost Fine-Tuning Performance of LLM: Optimal Architecture w/ PEFT LoRA Adapter-Tuning on Your GPU
Просмотров 13 тыс.
Fine-tune Multi-modal LLaVA Vision and Language Models
51:06
Fine-tune Multi-modal LLaVA Vision and Language Models
Просмотров 20 тыс.
ОБНОВЛЕНИЕ STANDOFF 2 0.30.0 - ОБМЕН СКИНАМИ, ПРОСМОТР ДЕМОК, ПОЛНЫЙ РЕДИЗАЙН | ОБЗОР КОНЦЕПТА
13:52
ОБНОВЛЕНИЕ STANDOFF 2 0.30.0 - ОБМЕН СКИНАМИ, ПРОСМОТР ДЕМОК, ПОЛНЫЙ РЕДИЗАЙН | ОБЗОР КОНЦЕПТА
Просмотров 128 тыс.