的預設服務設定 InstructLab

Red Hat AI InstructLab on IBM Cloud 包括優化模型訓練、資料產生等的預設設定。 透過設定這些設定,Red Hat AI InstructLab on IBM Cloud,讓您專注於改善模型。 檢視 InstructLab 的預設設定。 這些設定無法修改。

IBM Granite Apache License 2.0 下提供。 如需詳細資訊,請參閱 Apache 授權說明文件

訓練設定

訓練設定為 Red Hat AI InstructLab
設定 說明 值
培訓策略 指定所使用的訓練策略。 --strategy=lab-multiphase
基本模型 指定要訓練的基本模型。 --model-path=granite-3.1-8b-starter-v2.1
MT-法官 指定MT-Bench判斷模型。 此參數為本地判斷模型目錄的絕對路徑。 如有必要,您可以透過執行 ilab model download 下載模型。
  • 預設判斷模型: prometheus-8x7b-v2-0
  • 參數 (包含目錄路徑): --phased-mt-bench-judge=/instructlab/models/prometheus-8x7b-v2-0; config: train.phased_mt_bench_judge
每個階段的紀元 指定端到端訓練每個階段運行的紀元數。
  • 知識:Phase 1: --phased-phase1-num-epochs=7; config: train.phased_phase1_num_epochs
  • Skills:Phase 2: --phased-phase2-num-epochs=7; config: train.phased_phase2_num_epochs
無填料變壓器 指定是否在無填充變壓器上執行訓練。 --is-padding-free=false ;配置:train.is_padding_free
使用白雲石 指定是否使用白雲石。 --use-dolomite=false
學習率 指定每個階段的學習速率。
  • --phased_phase_1_learning_rate=2e-5
  • --phased_phase_2_learning_rate=2e-5
最大批次長度 指定最大批次長度。 45k
最大序列長度 指定最大序列長度。 42k
重播緩衝過濾器 重播緩衝區會過濾大於 10k 的樣本,以保持訓練在預期的排列時間內。 10k
重播緩衝區 指定重播緩衝區的大小。 6.9 GB

合成資料產生 (SDG) 設置

SDG 設定為 Red Hat AI InstructLab
設定 說明 值
教師模型 指定合成資料產生期間所使用的模型。
  • 預設教師模型: mixtral-8x7b-instruct-v0-1。
  • 參數 (包含目錄路徑): --model=/instructlab/models/mixtral-8x7b-instruct-v0-1; config: generate.pipeline
每個種子範例產生的指令 指定為每個種子範例產生的指令數。 每個範例都對應到新技能的範例問答對。 範例是使用相同的問答對和知識文件區塊生成的,因此對於相同值的知識添加,結果資料集通常更大。 --sdg-scale-factor=30
數據生成管道 指定要使用的資料生成管道。
  • Pipeline: agentic.
  • 參數 (包含目錄路徑): --pipeline=/instructlab/sdg/pipelines/agentic; config: generate.teacher.model_path
批次大小 指定批次大小。 32
CPU 指定 CPU 數量。 4

模型設定

模型設定為 Red Hat AI InstructLab
設定 說明 值
上下文視窗 指定提示語句中可傳送的最大位元組數量。 若要尋找此設定,請開啟 trained_models/$TRAINING_JOB_ID/model/ 下的 config.json,並找到 max_position_embeddings 欄位,例如 "max_position_embeddings": 4096。 支援的內容視窗大小為 4096 位元組。
模型大小 指定模型的大小 32 GB
Safetensors 檔案 指定 Safetensors 檔案的數量。 7